| name | webapp-testing |
| description | 使用 Playwright 与本地 Web 应用交互和测试的工具集。支持前端功能验证、UI 行为调试、浏览器截图捕获和浏览器日志查看。 |
| license | Complete terms in LICENSE.txt |
| metadata | {"name_zh":"Web 测试","name_zh-tw":"Web 測試","description_zh":"使用 Playwright 测试本地 Web 应用,支持前端功能验证、UI 调试、截图和浏览器日志查看","description_zh-tw":"使用 Playwright 測試本地 Web 應用,支援前端功能驗證、UI 偵錯、螢幕截圖和瀏覽器日誌檢視"} |
Web 应用测试
要测试本地 Web 应用,请编写原生 Python Playwright 脚本。
可用辅助脚本:
scripts/with_server.py — 管理服务器生命周期(支持多服务器)
务必先用 --help 运行脚本查看用法。确认需要自定义方案之前,不要阅读源码。这些脚本体积较大,会占用大量上下文窗口。它们设计为黑盒脚本,直接调用即可,无需加载到上下文窗口中。
决策树:选择你的方法
用户任务 → 是静态 HTML 吗?
├─ 是 → 直接读取 HTML 文件以识别选择器
│ ├─ 成功 → 使用选择器编写 Playwright 脚本
│ └─ 失败/不完整 → 按动态应用处理(如下)
│
└─ 否(动态 Web 应用)→ 服务器已在运行吗?
├─ 否 → 运行:python scripts/with_server.py --help
│ 然后使用辅助脚本 + 编写简化的 Playwright 脚本
│
└─ 是 → 先侦察后行动:
1. 导航并等待 networkidle
2. 截图或检查 DOM
3. 从渲染状态中识别选择器
4. 使用发现的选择器执行操作
示例:使用 with_server.py
启动服务器时,先运行 --help,然后使用辅助脚本:
单个服务器:
python scripts/with_server.py --server "npm run dev" --port 5173 -- python your_automation.py
多个服务器(例如后端 + 前端):
python scripts/with_server.py \
--server "cd backend && python server.py" --port 3000 \
--server "cd frontend && npm run dev" --port 5173 \
-- python your_automation.py
创建自动化脚本时,只包含 Playwright 逻辑(服务器由辅助脚本自动管理):
from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('http://localhost:5173')
page.wait_for_load_state('networkidle')
browser.close()
先侦察后行动模式
-
检查渲染后的 DOM:
page.screenshot(path='/tmp/inspect.png', full_page=True)
content = page.content()
page.locator('button').all()
-
从检查结果中识别选择器
-
使用发现的选择器执行操作
常见陷阱
❌ 不要在动态应用上等待 networkidle 之前就检查 DOM
✅ 要在检查之前先等待 page.wait_for_load_state('networkidle')
最佳实践
- 将内置脚本作为黑盒使用 — 要完成任务时,看看
scripts/ 中的脚本能否帮上忙。这些脚本能可靠处理常见的复杂工作流,不会占用上下文窗口。用 --help 查看用法,直接调用即可。
- 使用
sync_playwright() 编写同步脚本
- 完成后务必关闭浏览器
- 使用描述性的选择器:
text=、role=、CSS 选择器或 ID
- 添加适当的等待:
page.wait_for_selector() 或 page.wait_for_timeout()
参考文件
- examples/ — 展示常见模式的示例:
element_discovery.py — 发现页面上的按钮、链接和输入框
static_html_automation.py — 使用 file:// URL 操作本地 HTML
console_logging.py — 在自动化过程中捕获控制台日志