Selenium2学习（十）-- iframe定位

Selenium2学习-002-Selenium2 Web 元素定位及 XPath 编写演示示例

此文主要对 Selenium2 的 Web 元素定位及 XPath 编写示例,敬请各位亲们参阅,共同探讨.若有不足之处,敬请各位大神指正,不胜感激! 通过 Firefox(火狐)浏览器的插件 Firebug + xpath checker ,结合三个示例来演示实现页面元素的定位及 xpath 路径编写.下面就一起开始我们的 Web 页面元素定位之旅吧... 首先,启动 Firefox(火狐)浏览器,并启动 Firebug 插件(按 F12 按键即可) 一.百度搜索框定位(元素的 ID) 网址输入…

Selenium2学习-039-WebUI自动化实战实例-文件上传下载

通常在 WebUI 自动化测试过程中必然会涉及到文件上传的自动化测试需求,而开发在进行相应的技术实现是不同的,粗略可划分为两类:input标签类(类型为file)和非input标签类(例如:div.a或其他方式结合实现). 非input标签类因其有各式各样的实现方式,需要考虑具体的场景,因而此文对此类文件上传不做讲解,以input标签实现文件上传的方式进行讲解,请知悉! 解决方案有如下三种: 1.定位元素直接通过sendkeys修改input标签的文件链接: 2.通过第三方控件(AutoIt)编…

Selenium2学习-014-WebUI自动化实战实例-012-Selenium 操作下拉列表实例-div+{js|jquery}

之前已经讲过了 Selenium 操作 Select 实现的下拉列表:Selenium2学习-010-WebUI自动化实战实例-008-Selenium 操作下拉列表实例-Select,但是在实际的日常网页开发中,实现下拉列表的方法.样式.特效有 N 多种,但是无论实现的方法有多少不同,其都会遵循一定的规律,在此我就不再赘述了(有兴趣的小主,可以找有经验的前段请教一下).同时,此类实现的下拉列表在使用 Selenium 进行定位时,往往不尽如人意,定位比较繁琐. 此文仅以淘宝网账户注册时选择手…

Selenium2学习-010-WebUI自动化实战实例-008-Selenium 操作下拉列表实例-Select

此文主要讲述用 Java 编写 Selenium 自动化测试脚本编写过程中,对下拉列表框 Select 的操作. 下拉列表是 Web UI 自动化测试过程中使用率非常高的,通常有两种形式的下拉列表,一种是 Select 的下拉列表,此种操作的时候比较简单,定位到元素后直接操作即可:还有的下拉列表是以多个 div + js + input 的形式实现,input 用于存储选择的项的 value 值:当然也会有其他方式实现的下拉列表. 希望能对初学 Selenium2 WebUI 自动化测试编程的亲…

Selenium2+python自动化28-table定位

前言在web页面中经常会遇到table表格,特别是后台操作页面比较常见.本篇详细讲解table表格如何定位. 一.认识table 1.首先看下table长什么样,如下图,这种网状表格的都是table 2.源码如下:(用txt文本保存,后缀改成html) <!DOCTYPE html><meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="Content-Type"…

强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略从DDPG这个名字看,它是由D(Dee…

Selenium2学习-042-Selenium3启动Firefox Version 48.x浏览器（ff 原生 geckodriver 诞生）

今天又被坑了一把,不知谁把 Slave 机的火狐浏览器版本升级为了 48 的版本,导致网页自动化测试脚本无法启动火狐的浏览器,相关的网页自动化脚本全线飘红(可惜不是股票,哈哈哈...),报版本不兼容的错误(当前 selenium-server 版本为 2.53.1,火狐升级后版本为 48.0.2). 查看了一下,发现 Selenium 3 也在众所期望中登场了,从其官网的更新历史可知其主要特性如下所示: 1.全面支持JDK8.毕竟JDK8是Oracle官方支持的版本,同时若想使用 java bi…

Selenium2学习-041-chromedriver：org.openqa.selenium.WebDriverException: unknown error: cannot determine loading status from unexpected alert open

今天在写WebDriver处理弹出框(alert.confirm.prompt)演示实例脚本分发给朋友时,在其执行时未能成功执行,对应的部分错误详情如下: org.openqa.selenium.WebDriverException: unknown error: cannot determine loading status from unexpected alert open (Session info: chrome=53.0.2785.116) (Driver info: chromed…

Selenium2学习-040-JavaScript弹出框（alert、confirm、prompt）操作演示实例

弹出框是网页自动化测试常见得操作页面元素之一,常见的JavaScript弹出框有如下三种: 1.alert(message):方法用于显示带有一条指定消息和一个 OK 按钮的警告框.DemoAlert.html 示例代码如下所示: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html&g…

Selenium webdriver 学习总结-元素定位

Selenium webdriver 学习总结-元素定位 webdriver提供了丰富的API,有多种定位策略:id,name,css选择器,xpath等,其中css选择器定位元素效率相比xpath要高些,使用id,name属性定位元素是最可靠,效率最高的一种办法. 1.工具选择:在我们开发测试脚本的过程中各个浏览器给我们也提供了方便定位元素的工具,我比较喜欢使用firefox的firebug工具,也是目前很多开发测试人员比较热衷的选择,原因是firefox是唯一能够集成selenium IDE…

Selenium2学习-018-WebUI自动化实战实例-016-自动化脚本编写过程中的登录验证码问题

日常的 Web 网站开发的过程中,为提升登录安全或防止用户通过脚本进行黄牛操作(宇宙最贵铁皮天朝魔都的机动车牌照竞拍中),很多网站在登录的时候,添加了验证码验证,而且验证码的实现越来越复杂,对其进行脚本识别的难度也越来越高.这对我们自动化脚本编写带了非常的不便,那么如何解决登录时的验证码问题呢?经常有初学自动化脚本编写的小主们问及此问题. 此文主要针对如何解决自动化测试脚本中含登录态的操作问题,即如何降低验证码对自动化脚本编写过程中的解决方法进行分析和解决,并以实例演示(基于易迅网易迅账号登录)…

Selenium2学习-016-WebUI自动化实战实例-014-Selenium 窗口选择

在日常的 WebUI 自动化测试脚本编写过程中,经常需要打开新的页面,或者在多个打开的页面之间进行切换,以对页面元素进行相应的操作,以模拟用户的行为,实现 UI 的自动化测试.在过往的时间中,经常有初学 Selenium(webdriver) 的朋友问及如何选择窗口的问题,其实 Selenium 已经给我们提供的了相应的方法去解决这个问题.解决思路如下: 1.通过 webdriver.getWindowHandles() 获取所有已打开窗口的信息 Set<String> 2.遍历上述信息,并切…

Windows phone 8 学习笔记(8) 定位地图导航

原文:Windows phone 8 学习笔记(8) 定位地图导航 Windows phone 8 已经不使用自家的bing地图,新地图控件可以指定制图模式.视图等.bing地图的定位误差比较大,在模拟器中测试新地图貌似比较理想.本节主要讲解下位置服务以及新地图控件的使用. 快速导航: 一.定位服务二.地图和导航一.定位服务通过手机定位服务可以开发利用手机地理位置的应用.我们可以通过应用监视手机行踪,配合地图使用可以用于导航等.定位服务可以及时取得手机地理位置,也可以持续跟…

强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

强化学习(十五) A3C

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…

强化学习(十四) Actor-Critic

在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic…

对比深度学习十大框架：TensorFlow 并非最好？

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…