【Playwright+Python】手把手带你写一个自动化测试脚本

如何使用代理方式打开网页

在 playwright.chromium.launch() 中传入 proxy 参数即可，示例代码如下：

1、同步写法：

 1 from playwright.sync_api import sync_playwright
 2 
 3 proxy = {'server': 'http:/127.0.0.1:8080'}
 4 
 5 
 6 def run():
 7     with sync_playwright() as p:
 8         browser = p.chromium.launch(headless=False, proxy=proxy)
 9         page = browser.new_page()
10 
11         page.goto('https://www.baidu.com')
12 
13         title = page.title()
14         if "百度" in title:
15             print("打开百度成功")
16         else:
17             print("打开百度失败")
18 
19         browser.close()
20 
21 
22 run()

2、异步写法：

 1 from playwright.async_api import async_playwright
 2 import asyncio
 3 
 4 proxy = {'server': 'http:/127.0.0.1:8080'}
 5 
 6 
 7 async def run():
 8     async with async_playwright() as p:
 9         browser = await p.chromium.launch(headless=False, proxy=proxy)
10         page = await browser.new_page()
11 
12         await page.goto('https://www.baidu.com')
13 
14         title = await page.title()
15         if "百度" in title:
16             print("打开百度成功")
17         else:
18             print("打开百度失败")
19 
20         await browser.close()
21 
22 
23 asyncio.get_event_loop().run_until_complete(run())

同步和异步写法对比

1、同步的优点:

代码结构简单易懂,不需要学习async/await语法
适用于小规模或简单任务
调试和理解同步代码更简单

2、异步的优点:

能更高效地利用系统资源,避免阻塞等待IO
对于长时间操作如网络请求更高效
可以支持并发执行多个任务
对于大规模和复杂系统更有利

3、区别

对于小任务和学习用途,同步代码结构更简单。
对于需要长时间IO等待的任务(如网络请求),使用异步可以更高效。
对于需要支持高并发的系统(如网站),使用异步模型可以支持更多并发连接。
多线程同步会带来锁的问题,而异步避免了锁的使用。
异步的FUTURE模式也更易于扩展性好,支持动态增加回调函数。

4、总结

小任务用同步
长时间IO任务用异步
高并发系统用异步
以后的功能扩展考虑异步更灵活

一般来说对于现代化系统,异步编程模型将是主流趋势。但同步在某些场景也同样易用。选择时要根据具体需求来权衡。

写一个自动化测试脚本

1、示例脚本

算是个入门的例子，关于每句话的意思，看我注释即可，示例代码如下：

 1 import re
 2 from playwright.sync_api import Page, expect, sync_playwright
 3 
 4 proxy = {'server': 'http://127.0.0.1:8080'}
 5 
 6 
 7 def test_baidu():
 8     with sync_playwright() as p:
 9         browser = p.chromium.launch(headless=False, proxy=proxy)
10         page = browser.new_page()
11         # 跳转到baidu页面
12         page.goto("https://www.baidu.com/")
13         # 点击输入框
14         page.locator("#kw").click()
15         # 输入框输入selenium
16         page.locator("#kw").fill("selenium")
17         # 点击百度一下查询按钮
18         page.get_by_role("button", name="百度一下").click()
19         # 验证输入框是否输入selenium
20         expect(page.locator("#kw")).to_have_value("selenium")
21         # 验证页面是否包含文本“大家还在搜”
22         expect(page.locator("#content_left")).to_contain_text("大家还在搜")
23         # 退出浏览器
24         browser.close()

注意：测试类和测试方法都要用test_ 前缀命名

2、基本操作

这是 Playwright 常用操作列表，请注意，还有许多其他操作，请务必查看定位器 API 部分以了解更多相关信息。

操作	描述
locator.check()	选中输入复选框
locator.click()	点击元素
locator.uncheck()	取消选中输入复选框
locator.hover()	将鼠标悬停在元素上
locator.fill()	填写表单字段，输入文本
locator.focus()	聚焦元素
locator.press()	按下单个键
locator.set_input_files()	选择要上传的文件
locator.select_option()	从下拉菜单中选择选项

3、断言操作

断言	描述
expect(locator).to_be_checked()	复选框处于选中状态
expect(locator).to_be_enabled()	控件已启用
expect(locator).to_be_visible()	元素可见
expect(locator).to_contain_text()	元素包含文本
expect(locator).to_have_attribute()	元素具有属性
expect(locator).to_have_count()	元素列表已给出长度
expect(locator).to_have_text()	元素匹配文本
expect(locator).to_have_value()	输入元素具有值
expect(page).to_have_title()	页面有标题
expect(page).to_have_url()	页面有 URL

4、fixtures夹具的使用

示例代码：

 1 import pytest
 2 from playwright.sync_api import Page, expect, sync_playwright
 3 
 4 
 5 @pytest.fixture(scope="function", autouse=True)
 6 def before_each_after_each(page: Page):
 7     print("before the test runs")
 8 
 9     page.goto("https://www.baidu.com/")
10     yield
11 
12     print("after the test runs")
13 
14 
15 def test_main_navigation(page: Page):
16     page.locator("#kw").fill("万物皆可连 博客园")
17     page.get_by_role("button", name="百度一下").click()
18     expect(page.locator("#content_left")).to_contain_text("万物皆可连 - 博客园")

代码解释：

定义了一个名为 before_each_after_each 的 fixture（夹具），它的作用域是每个测试函数，并且设置为自动应用于每个测试函数。
在这个 fixture 中：打印 "before the test runs"，表示测试运行前执行的操作。使用 page.goto("https://www.baidu.com/") 打开百度首页。
yield 关键字在这个 fixture 运行期间挂起，等待测试函数执行。测试函数将在 fixture 的环境下执行。