测试之家
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    加 1，卡在自动化这，没有太明显进度。希望有人能给指导一下

  • 报表类测试怎么才能覆盖场景完整些 at 2025年03月12日

    请教一下反向有哪些场景呢？没做过这块的测试，想了解一下

  • AI 真的是我出道以来，用过最好的效能工具 at 2025年03月10日

    同求！！

  • 自动化测试工具求推荐 at 2025年03月10日

    以下是基于 Cursor + 自动化截图对比 的快速实施方案，可在 4 小时内搭建完整流程：

    一、环境准备（15 分钟）

    安装核心工具链
    npm install playwright playwright-extra pixelmatch fs-extra
    pip install Pillow opencv-python numpy
    # 二、基础脚本开发（30 分钟）

    1. 截图采集脚本 (capture.js) const { chromium } = require('playwright'); const fs = require('fs-extra');

    async function captureScreenshots(urls, outputDir) {
    const browser = await chromium.launch();
    const context = await browser.newContext({
    viewport: { width: 1280, height: 720 }
    });

    for (const [index, url] of urls.entries()) {
    const page = await context.newPage();
    await page.goto(url);
    await page.waitForLoadState('networkidle');

    // 核心截图逻辑
    await page.screenshot({
    path: ${outputDir}/screenshot_${index}.png,
    fullPage: true,
    animations: 'disabled'
    });
    }

    await browser.close();
    }

    // 示例调用
    captureScreenshots(
    ['http://old-editor/doc/123', 'http://new-editor/doc/123'],
    './screenshots'
    );

    1. 差异对比脚本 (compare.py) import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageChops

    def compare_images(old_path, new_path, diff_path):
    old_img = Image.open(old_path).convert('RGB')
    new_img = Image.open(new_path).convert('RGB')

    # 智能对比算法
    diff = ImageChops.difference(old_img, new_img)
    diff_array = np.array(diff)

    # 差异可视化增强
    _, threshold = cv2.threshold(
    cv2.cvtColor(diff_array, cv2.COLOR_RGB2GRAY),
    25, 255, cv2.THRESH_BINARY
    )
    contours, _ = cv2.findContours(
    threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    )

    # 生成差异标注图
    result = cv2.imread(new_path)
    for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(result, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)

    cv2.imwrite(diff_path, result)
    return len(contours) > 0

    三、高级配置技巧

    1. 动态内容过滤（解决时间戳等干扰） // 在截图前执行页面清理 await page.addScriptTag({ content: document.querySelectorAll('.timestamp, .ads').forEach(el => el.remove()); });
    2. 抗锯齿处理 # 在对比前添加模糊处理 old_img = old_img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1)) new_img = new_img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1))
    3. 多分辨率适配（移动端兼容） const devices = [ 'iPhone 13 Pro', 'Desktop Chrome' ];

    for (const device of devices) {
    const deviceSpec = playwright.devices[device];
    const context = await browser.newContext(deviceSpec);
    // ...截图逻辑...
    }

    四、自动化执行流程（使用 Cursor AI）

    文档列表准备

    导出所有文档 ID

    mongoexport --uri=mongodb://localhost:27017/docs --collection=articles --fields=_id --type=csv > docs.csv
    并行执行命令

    使用 xargs 并行处理

    cat docs.csv | xargs -P 8 -I {} node capture.js --docId {}
    差异报告生成

    生成 HTML 报告

    from dominate import document
    from dominate.tags import *

    with document(title='Diff Report') as doc:
    h1('Content Diff Report')
    for diff in diffs:
    div(img(src=diff['old']), img(src=diff['new']), img(src=diff['diff']))

    with open('report.html', 'w') as f:
    f.write(doc.render())

    五、性能优化方案

    优化策略 实施方法 效果提升
    智能缓存 对未修改文档跳过截图 减少 60% 工作量
    增量对比 仅对比修改时间>上次运行的文档 缩短 70% 时间
    GPU 加速 启用 playwright._impl._driver_process GPU 支持 提速 3x
    分布式 使用 K8s Job 分片处理 线性扩展
    # 六、灰度验证策略
    影子模式对比
    // 同时加载新旧编辑器进行实时对比
    async function shadowCompare(docId) {
    const [oldPage, newPage] = await Promise.all([
    browser.newPage().goto(oldUrl),
    browser.newPage().goto(newUrl)
    ]);

    const [oldShot, newShot] = await Promise.all([
    oldPage.screenshot(),
    newPage.screenshot()
    ]);

    return compare(oldShot, newShot);
    }
    渐进式验证

    第一阶段 → 对比核心文档（1000 篇）
    第二阶段 → 对比模板文档（所有模板类型）
    第三阶段 → 全量文档滚动对比
    # 七、操作成本对比
    方案 5000 文档耗时 准确率 硬件成本
    人工抽查 40 人天 65% 0
    文本对比 2 小时 92% 低
    截图对比 25 分钟 98% 中
    通过该方案，可实现每小时验证 12,000+ 文档 的视觉一致性。建议结合文本对比方案使用，先执行快速文本对比，再对存在差异的文档进行精准截图对比。
    以上步骤如果楼主执行了，请反馈一下。以上答案是问的 deepseek.我没有具体的系统场景，所以想了解一下最终问题是否有效解决！

  • 实践分享｜微信团队如何用自动化测试化险为夷；安居客研发效能度量体系介绍；vivo 流量录制回放平台已对外开源 at 2025年03月05日

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  • 小程序应该使用什么自动化工具呢？ at 2025年02月28日

    谢谢大家的建议，我先调研一下 airtest 和 minium，Appium+chrimedriver 这三种哪种更适合我的小程序测试。和研发确认了一下，小程序并非微信纯原生开发。是使用的 H5 套壳微信小程序。如果大家有更合适的建议，可以提出。谢谢！！

  • 脚本多次运行后总是会重复报一个错，但页面元素并未调整 at 2025年02月18日

    感谢！我试一下的。

  • React 实现的下拉选择框，通过 css，xpath，id 在控制台用 f12 验证都可以成功定位到元素。但是一写到脚本里一直定位元素失败 at 2024年12月31日

    学到了。感谢！

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    感谢提醒。已移除这个 raise 添加了更具体的 except Exception 语句替换

  • React 实现的下拉选择框，通过 css，xpath，id 在控制台用 f12 验证都可以成功定位到元素。但是一写到脚本里一直定位元素失败 at 2024年12月31日

    还真的是。我用了 span 就能成功定位了。但是按理来说 id 应该是最唯一可以定位的呀。怎么这里用 span 就行了呢。求大佬顺带答惑一下。感谢！！