UI自动化基础(selenium)

本文详细介绍了如何使用Selenium与unittest进行UI自动化测试,包括环境部署、浏览器操作、元素定位、元素操作、鼠标和键盘操作、frame处理、等待机制、弹框处理、下拉框操作以及执行JavaScript代码。通过实例展示了如何进行页面交互、元素查找、网页控制等,为读者提供了一套完整的自动化测试流程。

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selenium是进行UI自动化的
unittest是用来管理和执行用例的,只有把selenium和unittest结合起来才叫做UI自动化

一、环境部署

1.dos命令 :pip  install  selenium进行selenium下载

2.下载最新版本的谷歌/火狐浏览器

3.下载浏览器对象的webdrive驱动(chromedriver/gekcodriver)

下载地址:

火狐:geckodriver Mirror

谷歌:ChromeDriver Mirror

二、启动浏览器

先导包

import os
from selenium import webdriver

方式一:

1.把webdriver驱动放到python安装路径中

2.创建一个浏览器对象-->driver=webdriver.Chome()

方式二:

1.在项目下新建一个webdriver文件夹然后把webdriver驱动放到webdriver文件夹下

2.

#获取当前代码文件所在文件夹(目录)
current_path=os.path.dirname(__file__)
# print(driver_path)

#获取chromedriver.exe的路径
driver_path=current_path+'/../webdriver/chromedriver.exe'

#Chrom是一个类  dirver = Chrom()   创建一个谷歌浏览器对象
ch_dirver=webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)

三、浏览器操作API(方法)

1.操作类

1)get(url地址)----打开网址

2)minimize_window()----最小化窗口

3)maximize_window()----最大化窗口

4)back()----后退

5)forward()-----前进

6)refresh()-----刷新

7)close()-----关闭tab页

8)quit()----关闭浏览器

import os,time
from selenium import webdriver

current_path=os.path.dirname(__file__)
driver_path=current_path+'/../webdriver/chromedriver.exe'
ch_dirver=webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
ch_dirver.get('https://www.baidu.com')

time.sleep(3)
ch_dirver.minimize_window()#最小化
time.sleep(3)
ch_dirver.maximize_window()#最大化
time.sleep(3)

ch_dirver.save_screenshot('test.png')#在本地生成test.png图片
title=ch_dirver.title#获取网页标题
url_value=ch_dirver.current_url#获取网页url地址
page_source=ch_dirver.page_source#获取网页源代码
print(title)
print('********************************************')
print(url_value)
print('********************************************')
print(page_source)
ch_dirver.back()#后退
ch_dirver.forward()#前进
ch_dirver.erfresh()#刷新
ch_dirver.close()#关闭tab页
# driver.guit()#关闭浏览器

2.获取类

1)screenshot(截屏路径)-----截屏

2)title-----获取浏览器标题

3)current_url-----获取网页当前url地址

4)page_source----获取网页源代码

# element=ch_dirver.find_element_by_xpath('//input[@id="kw"')
# print(element.size)#获取元素尺寸 ----宽和高
# print(element.get_attribute('autocomplete'))#获取元素属性值
# print(element.tag_name)#获取元素标签名
# print(element.location)#获取元素在网页上的位置----左上角坐标
# print(element.is_displayed())#判断元素是否在网页上显示  True
# print(element.is_enabled())#判断元素是否禁用  没有禁用True
# print(element.is_selected())#判断元素单选按钮和复选框,判断是否被选中 True
# print(element.text)#获取文本内容

四、元素信息获取

1.谷歌开发者工具

2.火狐开发者工具

五、元素定位(API)

1.find_element__by_id----元素id属性

2.find_element__by_name-----元素name属性

3.find_

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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