http://blog.chinaunix.net/u/13637/showart_1332752.html
(最近在用selenium测试,现在要测试一下样式,苦于不知道怎么测,终于找到了一篇文章,先转载过来看下再说,好了留下,不好了删了)
selenium在ui测试中应用很普遍,对简单的website界面墨盒测试使用记录和回放就能满足要求了,但对一些较复杂的操作比较和验证就相对较难些。因为中文资料不多,英文资料也比较抽象。所以使用它来测试要看的东西也很多。
这次主要遇到一个问题,让验证当前选中的div块背景为blue.
<div id="app-info-item" class="selected-item">xxx</div>
bases-view.css
.selected-item {
background-color: #6CA3D1;
}
要验证div id="app-info-item">块的背景色为#6CA3D1;就需要用javascript调用块的样式属性。使用方法为:insert new command:rgb(108, 163, 209)
command: verifyExpression
target :
javascript{ selenium. browserbot. getCurrentWindow( ) . getComputedStyle( this. page( ) . findElement( "xpath=//div[@id='app-info-item']" ) , '' ) . getPropertyValue( 'background-color' ) . toLowerCase( ) }
value : #6CA3D1
sdfasdf
在side中执行这个command,说rgb(108, 163, 209)与#6CA3D1不同,验证失败。驱g上网,发现原来这段javascript代码在firefox中生成的颜色表示是rgb(x,y,z);在ie中是#xxxx形式。使用firefox的colorzilla插件,获取这个颜色的rgb表示。
要注意的是,如果在style中使用复合值的话,要分开来取值。
继续上面的例子。
<div id="header"></div>
bases-view.css
#div#header{
background:#578FC0 url(/images/radar-logo.gif) no-repeat scroll 98% center;
}
我们在selenium中要检验radar-logo.gif, 或检验#578FC0, 或其他属性,应该怎么写表达式呢?
呵呵,要写对应的属性名,
如取背景图像
url(/images/radar-logo.gif), 要使用
getPropertyValue('background-image')
要取背景颜色
#578FC0, 使用
getPropertyValue('background-color')
以取图像为例:
注意深红色文本,与上面有所不同,我这样试过,可用。
target:
javascript{ selenium. browserbot. getCurrentWindow( ) . getComputedStyle( this . page ( ) . findElement( 'xpath=//div[@id=\'header\']' ) , '' ) . getPropertyValue( 'background-image' ) }
|
分享到:
相关推荐
CSS(层叠样式表)用于控制网页的样式,而JavaScript则为网页添加交互性。在进行网页抓取时,我们需要能够解析这些元素来找到目标数据。 Python 是一种常用的语言来进行Web抓取,因为它有强大的库支持,如...
2. **CSS样式**:层叠样式表(CSS)用于美化和布局HTML元素。通过CSS,可以设置颜色、字体、大小、间距以及布局模式,使界面符合设计规范,提高用户体验。在theA2ZServicesUI项目中,可能会使用CSS预处理器如Sass或...
- **基本语法**:了解Python中的变量声明、赋值、注释等基本元素。 - **数据类型**:掌握数字(整型、浮点型)、字符串、布尔值等基本数据类型。 - **操作符**:学习算术操作符、比较操作符、逻辑操作符、成员...
基于Maxwell设计的经典280W 4025RPM高效率科尔摩根12极39槽TBM无框力矩电机:生产与学习双重应用案例,基于Maxwell设计的经典280W高转速科尔摩根TBM无框力矩电机:7615系列案例解析与应用实践,基于maxwwell设计的经典280W,4025RPM 内转子 科尔摩根 12极39槽 TBM无框力矩电机,7615系列。 该案例可用于生产,或者学习用,(157) ,maxwell设计; 280W; 4025RPM内转子; 科尔摩根; 12极39槽TBM无框力矩电机; 7615系列; 生产/学习用。,基于Maxwell设计,高功率280W 12极39槽TBM无框力矩电机:生产与学习双用途案例
基于碳交易的微网优化模型的Matlab设计与实现策略分析,基于碳交易的微网优化模型的Matlab设计与实现探讨,考虑碳交易的微网优化模型matlab ,考虑碳交易; 微网优化模型; MATLAB;,基于Matlab的碳交易微网优化模型研究
二级2025模拟试题(答案版)
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,它提供了多种工具和算法来处理图像和视频数据。在C++中,OpenCV可以用于实现基础的人脸识别功能,包括从摄像头、图片和视频中识别人脸,以及通过PCA(主成分分析)提取图像轮廓。以下是对本资源大体的介绍: 1. 从摄像头中识别人脸:通过使用OpenCV的Haar特征分类器,我们可以实时从摄像头捕获的视频流中检测人脸。这个过程涉及到将视频帧转换为灰度图像,然后使用预训练的Haar级联分类器来识别人脸区域。 2. 从视频中识别出所有人脸和人眼:在视频流中,除了检测人脸,我们还可以进一步识别人眼。这通常涉及到使用额外的Haar级联分类器来定位人眼区域,从而实现对人脸特征的更细致分析。 3. 从图片中检测出人脸:对于静态图片,OpenCV同样能够检测人脸。通过加载图片,转换为灰度图,然后应用Haar级联分类器,我们可以在图片中标记出人脸的位置。 4. PCA提取图像轮廓:PCA是一种统计方法,用于分析和解释数据中的模式。在图像处理中,PCA可以用来提取图像的主要轮廓特征,这对于人脸识别技术中的面部特征提取尤
麻雀搜索算法(SSA)自适应t分布改进版:卓越性能与优化代码注释,适合深度学习。,自适应t分布改进麻雀搜索算法(TSSA)——卓越的学习样本,优化效果出众,麻雀搜索算法(SSA)改进——采用自适应t分布改进麻雀位置(TSSA),优化后明显要优于基础SSA(代码基本每一步都有注释,代码质量极高,非常适合学习) ,TSSA(自适应t分布麻雀位置算法);注释详尽;高质量代码;适合学习;算法改进结果优异;TSSA相比基础SSA。,自适应T分布优化麻雀搜索算法:代码详解与学习首选(TSSA改进版)
锂电池主动均衡Simulink仿真研究:多种均衡策略与电路架构的深度探讨,锂电池主动均衡与多种均衡策略的Simulink仿真研究:buckboost拓扑及多层次电路分析,锂电池主动均衡simulink仿真 四节电池 基于buckboost(升降压)拓扑 (还有传统电感均衡+开关电容均衡+双向反激均衡+双层准谐振均衡+环形均衡器+cuk+耦合电感)被动均衡电阻式均衡 、分层架构式均衡以及分层式电路均衡,多层次电路,充放电。 ,核心关键词: 锂电池; 主动均衡; Simulink仿真; 四节电池; BuckBoost拓扑; 传统电感均衡; 开关电容均衡; 双向反激均衡; 双层准谐振均衡; 环形均衡器; CUK均衡; 耦合电感均衡; 被动均衡; 电阻式均衡; 分层架构式均衡; 多层次电路; 充放电。,锂电池均衡策略研究:Simulink仿真下的多拓扑主动与被动均衡技术
S7-1500和分布式外围系统ET200MP模块数据
内置式永磁同步电机无位置传感器模型:基于滑膜观测器和MTPA技术的深度探究,内置式永磁同步电机基于滑膜观测器和MTPA的无位置传感器模型研究,基于滑膜观测器和MTPA的内置式永磁同步电机无位置传感器模型 ,基于滑膜观测器;MTPA;内置式永磁同步电机;无位置传感器模型,基于滑膜观测与MTPA算法的永磁同步电机无位置传感器模型
centos7操作系统下安装docker,及docker常用命令、在docker中运行nginx示例,包括 1.设置yum的仓库 2.安装 Docker Engine-Community 3.docker使用 4.查看docker进程是否启动成功 5.docker常用命令及nginx示例 6.常见问题
给曙光服务器安装windows2012r2时候找不到磁盘,问厂家工程师要的raid卡驱动,内含主流大多数品牌raid卡驱动
数学建模相关主题资源2
西门子四轴卧式加工中心后处理系统:828D至840D支持,四轴联动制造解决方案,图档处理与试看程序一应俱全。,西门子四轴卧加后处理系统:支持828D至840D系统,四轴联动高精度制造解决方案,西门子四轴卧加后处理,支持828D~840D系统,支持四轴联动,可制制,看清楚联系,可提供图档处理试看程序 ,核心关键词:西门子四轴卧加后处理; 828D~840D系统支持; 四轴联动; 制程; 联系; 图档处理试看程序。,西门子四轴卧加后处理程序,支持多种系统与四轴联动
MATLAB下基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒优化问题求解入门指南:算法验证与经典文献参考,MATLAB下基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒优化问题求解入门指南:算法验证与文献参考,MATLAB代码:基于列约束生成法CCG的两阶段问题求解 关键词:两阶段鲁棒 列约束生成法 CCG算法 参考文档:《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》 仿真平台:MATLAB YALMIP+CPLEX 主要内容:代码构建了两阶段鲁棒优化模型,并用文档中的相对简单的算例,进行CCG算法的验证,此篇文献是CCG算法或者列约束生成算法的入门级文献,其经典程度不言而喻,几乎每个搞CCG的两阶段鲁棒的人都绕不过此篇文献 ,两阶段鲁棒;列约束生成法;CCG算法;MATLAB;YALMIP+CPLEX;入门级文献。,MATLAB代码实现:基于两阶段鲁棒与列约束生成法CCG的算法验证研究
“生热研究的全面解读:探究参数已配置的Comsol模型中的18650圆柱锂电池表现”,探究已配置参数的COMSOL模型下的锂电池生热现象:18650圆柱锂电池模拟分析,出一个18650圆柱锂电池comsol模型 参数已配置,生热研究 ,出模型; 18650圆柱锂电池; comsol模型; 参数配置; 生热研究,构建18650电池的COMSOL热研究模型
移动端多端运行的知识付费管理系统源码,TP6+Layui+MySQL后端支持,功能丰富,涵盖直播、点播、管理全功能及礼物互动,基于UniApp跨平台开发的移动端知识付费管理系统源码:多端互通、全功能齐备、后端采用TP6与PHP及Layui前端,搭载MySQL数据库与直播、点播、管理、礼物等功能的强大整合。,知识付费管理系统源码,移动端uniApp开发,app h5 小程序一套代码多端运行,后端php(tp6)+layui+MySQL,功能齐全,直播,点播,管理,礼物等等功能应有尽有 ,知识付费;管理系统源码;移动端uniApp开发;多端运行;后端php(tp6);layui;MySQL;直播点播;管理功能;礼物功能,知识付费管理平台:全功能多端运行系统源码(PHP+Layui+MySQL)
基于Python+Django+MySQL的个性化图书推荐系统:协同过滤推荐,智能部署,用户定制功能,基于Python+Django+MySQL的个性化图书推荐系统:协同过滤推荐,智能部署,用户定制功能,Python+Django+Mysql个性化图书推荐系统 图书在线推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法。 帮远程安装部署 一、项目简介 1、开发工具和实现技术 Python3.8,Django4,mysql8,navicat数据库管理工具,html页面,javascript脚本,jquery脚本,bootstrap前端框架,layer弹窗组件、webuploader文件上传组件等。 2、项目功能 前台用户包含:注册、登录、注销、浏览图书、搜索图书、信息修改、密码修改、兴趣喜好标签、图书评分、图书收藏、图书评论、热点推荐、个性化推荐图书等功能; 后台管理员包含:用户管理、图书管理、图书类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、兴趣喜好标签管理、权限管理等。 个性化推荐功能: 无论是否登录,在前台首页展示热点推荐(根据图书被收藏数量降序推荐)。 登录用户,在前台首页展示个性化推荐