Playwright之--- API分类

Playwright API分类详解
原创 已于 2025-02-20 16:26:09 修改 · 296 阅读 · 0 ·
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#单元测试

于 2025-02-19 19:18:28 首次发布
LLLuckyGirl~
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大模型——Dify 与 Browser-use 结合使用
06-14 1073
本文介绍了Dify与Browser-use的协同应用方案，通过AI决策引擎与浏览器自动化工具的结合，构建智能化业务流程。文章从分工定位、典型应用场景（智能爬虫、客服工单处理、跨平台RPA）、技术实现路径（通信架构、指令生成、反爬策略）等方面，详细阐述了这种组合的实施方案与优势。最后提出模块化封装、容错机制等开发建议，并展望多模态增强等扩展方向，展现了AI动态适应性与复杂处理能力的核心价值。
基于Playwright和FastAPI的OpenAI研究博客爬虫系统开发实战
2201_76125261的博客
06-16 328
在当今信息爆炸的时代，获取高质量的技术研究内容对于开发者和研究人员至关重要。OpenAI作为人工智能领域的领先研究机构，其研究博客(OpenAI Research Blog)包含了大量前沿的人工智能研究成果和技术洞见。本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈构建一个高效的OpenAI研究博客爬虫系统，包括爬虫实现、数据存储、API服务和前端展示的全流程开发。传统的爬虫通常使用Requests+BeautifulSoup组合，但对于现代JavaScript渲染的网页往往力不从心。使用Pydantic的。
Playwright _ API.pdf
10-07
playwright的python版的API接口资料。
Python Playwright API使用实例详解
开源优测
06-01 1384
下方查看历史精选文章重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1大数据测试过程、策略及挑战测试框架原理，构建成功的基石在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议在自动化测试中，重要的不是工具什么是 PlaywrightPlaywright 是一个 Node.js 库，它提供了一个高级的 API 来自动化 Chromium、Firefox 和 WebKit 浏览器中的操作。Python Play...
Playwright Python API 测试：从入门到实践
青蛙博客
06-02 1090
本文介绍了如何使用 Playwright for Python 进行 API 自动化测试，包括环境配置、APIRequestContext 的用法、Pytest 测试用例编写与组织、测试数据准备与清理，以及进阶的服务器状态准备和验证，帮助开发者高效实现后端接口的自动化验证。
playwright python版本学习四：playwright脚本运行过程中监控 API(接口) 的请求相关信息
qq_28207005的博客
08-11 2020
playwright 写UI脚本时，进行network中请求内容进行监控
微软“最强自动化工具”playwright实战项目
Wfarmer的博客
12-19 6520
微软“最强自动化工具”playwright实战项目 近期微软推出了一款号称“最强”的自动化测试工具，网上便出现了大批讲解文章，一看全是github上的reademe.md。估计是来赚那点文章费的。。。 “只要和网络扯上关系，就能用来做爬虫。” playwright相比selenium支持异步，相比pyppeteer背后有微软在维护，并且支持录制操作。唯一一点国内好像没有详细的文档，只有官方的英文文档(这让不会英文的我苦比了T。T)。但是“我爱学习”，用一个以前的工作项目来熟悉这个工具吧 ^。*
二、playwright+pytest-进阶篇-demo实战
一个间歇性踌躇满志,持续性混吃等死的小菜鸟
02-02 4426
playwright第一篇介绍了基础入门知识；第二篇结合pytest实现一个demo；第三篇对demo进行更深层次的封装
三、playwright+pytest-高阶篇-封装
一个间歇性踌躇满志,持续性混吃等死的小菜鸟
02-17 7884
playwright、pytest的介绍，以及基础入门在这篇就不做详细介绍了。分别在前2篇中。本篇主要是讲如何将playwright与pytest结合起来，做成通用的UI自动化框架。众所周知：UI自动化最大的问题是后期维护困难，这个后期维护主要就在业务变动，导致元素变动定位不到。故而后面写的逻辑全部都无法使用；市场上也有其他的解决办法，比较火的airtest（图像识别）。感兴趣的可以去研究下，之前也写过相关的博客，搭建了框架。
使用Playwright和Cucumber-JS创建跨浏览器E2E测试框架
Playwright作为跨浏览器测试工具，能够通过单一的API编写一次脚本，即可在多个浏览器中执行测试，极大地提高了测试效率，并减少了因浏览器差异导致的问题。 6. 安装和运行测试 提供的安装指令`npm install`意味着...
自动化Playwright专题汇总
HarryChenj的专栏
08-10 2137
palywright入门、核心架构、核心知识点、selector、RF测试等汇总
Playwright官方文档样例报错解决（持续更新）
热门推荐
moyong1572的博客
02-23 1万+
官方文档样例 import asyncio from playwright.async_api import async_playwright async def run(playwright): chromium = playwright.chromium # or "firefox" or "webkit". browser = await chromium.launch() page = await browser.new_page() await page.got
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
PhantomJS 2.5.0-beta版本跨平台合集发布
开发者在使用时应评估是否需要迁移到其他现代无头浏览器框架，如Puppeteer、Playwright等。 - 当使用跨平台版本时，开发者需要考虑到不同操作系统之间的差异，比如路径分隔符、权限管理、系统调用等方面的差异。 在...
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