本節重點：l 鍵盤按鍵用法l 鍵盤按鍵組合用法l send_keys() 輸入中文運行報錯問題鍵盤按鍵鍵用法：#coding=utf-8from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.keys import Keys #需要引入keys包import os,time driver =
本節知識點：多層架構或視窗的定位：switch_to_frame()switch_to_window()智能等待：implicitly_wait()對於一個現代的web應用，經常會出現架構（frame） 或視窗（window）的應用，這也就給我們的定位帶來了一個難題。有時候我們定位一個元素，定位器沒有問題，但一直定位不了，這時候就要檢查這個元素是否在一個frame中，seelnium webdriver
前面講到了不少知識都是定位元素，定位只是第一步，定位之後需要對這個原素進行操作。滑鼠點擊呢還是鍵盤輸入，這要取決於我們定位的是按鈕還輸入框。一般來說，webdriver中比較常用的操作對象的方法有下面幾個· click 點擊對象· send_keys 在對象上類比按鍵輸入· clear 清除對象的內容，如果可以的話在我們本系列開篇的第一個例子裡就用到了到click 和send_skys ，別翻回去找了，我再貼一下代碼：# coding =
情境：假如兩個控制項，他們長的一模樣，還都叫“張三”，唯一的不同是一個在北京，一個在上海，那我們就可以通過，他們的城市，區，街道，來找到他們。在實際的測試中也經常會遇到這種問題：頁面上有很多個屬性基本相同的元素，現在需要具體定位到其中的一個。由於屬性基本相當，所以在定位的時候會有些麻煩，這時候就需要用到層級定位。先定位父元素，然後再通過父元素定位子孫元素。<html> <head> <meta
本節要解決的問題：如何定位一組元素？情境從上一節的例子中可以看出，webdriver可以很方便的使用findElement方法來定位某個特定的對象，不過有時候我們卻需要定位一組對象，這時候就需要使用findElements方法。定位一組對象一般用於以下情境：大量操作對象，比如將頁面上所有的checkbox都勾上先擷取一組對象，再在這組對象中過濾出需要具體定位的一些對象。比如定位出頁面上所有的checkbox，然後選擇最後一個<html> <head>
概述Zato是一個用Python編寫的開源ESB和應用伺服器。按照設計，它用於構建後端應用程式（即僅是API）和在SOA中整合系統。查看Zato的項目文檔點擊這裡，查看其GitHub頁點擊這裡。Zato的目標使用者是使用Python或者Ruby和PHP等其它動態語言的開發人員，或者是那些考慮在工作中嘗試動態語言的技術團隊，後者或是因為看到動態語言在其它地方使用，或是因為願意嘗試用其中一種動態語言編寫的非前端系統。該平台是輕量級但完整的，它涵蓋了架構師、程式員或者系統管理員的所有視角，對許多特性提
Python(派森)語言是一種物件導向的用途非常廣泛的程式設計語言，具有非常清晰的文法特點，適用於多種作業系統，可以在Windows和Unix這樣的系統中運行。目前在國際上非常流行，正在得到越來越多的應用。Python可以完成許多任務，功能非常強大。對於我們的測試工作而言，Python最吸引我們的特性有如下幾個方面：1 具備語言粘合劑的能力2 解釋執行的機制3 文法簡單易學4
現在很多這種快速支付的通道，易寶支援的通道算是很全面的，正好最近需要 整合易寶的支付通道到平台中，所以寫一貼來記錄一下，順便鄙視一下國內的支 付平台，api的支援做得很是差勁，易寶的例子代碼居然是錯的，這麼囧的事情都 能出現，可見國內的競爭還是不夠激烈啊。進入主題，今天的任務是要打通支付和支付通知介面，根據一般性規則，通過 http協議的支付介面的一般設計都是，通過N個field或者查詢參數傳遞資料，其
在 Python 世界中有一個非常有趣的 [anygui] 項目，它已經進入了早期的開發階段。[anygui] 項目打算作為許多主要圖形工具箱的下層 API。一旦完全開發成功，Python 程式員就可以調用一個公用 [anygui] 函數 ― 例如，為建立一個視窗 ― 可由“最適當好用”的工具箱來完成這項工作。在 Windows 上，可以使用到 Win32 API（或者 wxWindows）；在 MacOS 上，可能本機調用；在 BeOS 上，使用 Bethon；在
讓我以 Pippy 好訊息和壞訊息的笑話方式來介紹它。關於 Pippy 的好訊息是 Python 程式員可以完全在 Palm 上編寫和運行程式。而且，對於版本 0.7，Pippy 變得更快、更穩定以及更便於使用。壞訊息是，到目前為止，Pippy 仍然是相當“前沿”的軟體，並且程式員在開發環境中希望的許多功能，計劃在以後的版本中，現在還沒有。儘管如此，現在 Pippy 已經提供了足夠使用的功能，可以使您不費太多力氣就能完成有用的事。安裝 Pippy安裝 Pippy
Python 2.2 中引進的簡單產生器可用於簡化狀態機器以及模仿協同程式。David 在“可愛的 Python”專欄較早前的一個部分中介紹了一個 狀態機器處理的抽象模式。從那時起，簡單產生器的引進就為描述機器提供了一些更自然的範例。協同程式是一種“外來”流機制，廣泛使用的語言幾乎都不支援這種機制（甚至連非 Stackless Python 都不支援它）。然而，Python 的新產生器
在 “可愛的 Python”的前面一部分中，David 介紹了一種用產生器和簡單的發送器類比完整協同程式的方法。我們也許可以用直觀的方式來擴充這種發送器，使其允許對多進程使用極為輕量級的線程。與 Stackless Python 微線程非常相似，偽協同程式“輕便線程”幾乎不需要 OS（甚至使用者區）線程的環境切換和記憶體開銷。David
Spark 是一種用 Python 編寫的強大的、通用的解析器／編譯器架構。在某些方面，Spark 所提供的比 SimpleParse 或其它 Python 解析器提供的都要多。然而，因為它完全是用 Python 編寫的，所以速度也會比較慢。David 在本文中討論了 Spark 模組，給出了一些代碼樣本，解釋了它的用途，並對其應用領域提供了一些建議。繼“可愛的 Python”系列中專門講述 SimpleParse 的
與大多數程式員一樣，我經常需要標識存在於文字文件中的組件和結構，這些文檔包括：記錄檔、設定檔、分隔的資料以及格式更自由的（但還是半結構化的）報表格式。所有這些文檔都擁有它們自己的“小語言”，用於規定什麼能夠出現在文檔內。我編寫處理這些非正式解析任務的程式的方法總是有點象大雜燴，其中包括定製狀態機器、Regex以及上下文驅動的字串測試。這些程式中的模式大概總是這樣：“讀一些文本，弄清是否可以用它來做些什麼，然後可能再多讀一些文本，一直嘗試下去。”各種
歡迎來到奇妙的流量控制世界。Python 2.2（現在是 alpha 發行版第三版 ― 參見本文後面的 參考資料）將給程式員提供一些新的選項，這些在較早的 Python 版本是沒有的 ― 或者至少不是很方便。雖然 Python 2.2 所給予我們的不能象 Stackless Python 中的完全連續性和微線程那樣容易理解，但還是可以說，產生器和迭代器的行為與傳統的函數和類會有點不同。由於迭代器比較容易理解，讓我們先來看它。基本上，迭代器是含有 .next()
一年前，如果您問一個誠實的 Python 推廣者，Python 是否缺少某些如 Perl 等其它語言所擁有的重要的東西。答案很可能會是“是”。這並不是說 Python 缺少一定範圍的模組和包的支援（包括 Python 自身和擴充模組）。這當然也不是 Python 勝人一籌的明確的運算式和簡潔的物件導向。建立在 Python 社區之上Python 所欠缺的東西就是被 Perl
Numerical Python (通常稱為 NumPy) 是一個廣為應用的 Python 擴充庫，用於快速處理任意維數的固定類型數組。由於底層代碼是充分最佳化的 C 語言代碼，因而對數組的主要操作在 NumPy 調用中執行時，速度不再受到 Python 解譯器的限制。因為 NumPy 已經取得了這樣的成功，所以 NumPy 的開發人員將用一個叫做 Numarray 的新模組來取代 NumPy，新模組基本上 (但並不是完全) 與 NumPy 相容。在本文中，David 介紹了 NumPy
Python 使元編程成為可能，不過每個版本的 Python 都有一些細微的區別（並且不是完全相容），這使我們實現元編程的道路變得更加崎嶇。一類函數對象的使用由來已久，同樣還有一些技術用於探索和實現魔術般的屬性。在版本 2.2 中，Python 增加了一種很有協助的定製元類機制，但是其代價就是令使用者絞盡腦汁。最近，在 2.4 版本中，Python 增加了 “decorator” ，這是適於執行大部分元編程的最新方式 ——
運算式綁定一個永不滿足於部分解決方案的讀者 -- Richard Davies -- 提出了我們是否能夠始終把綁定移到單獨的運算式中這樣一個問題。讓我們快速地瀏覽一下我們為什麼想要這麼做，並展示一個由 comp.lang.python 的投稿者提供的一個非常棒的方法。讓我們首先回顧一下 functional 模組中的 Bindings 類。通過使用那個類的屬性，我們能夠確保一個特殊名稱在給定塊的範圍內只有一個意思：清單 1：帶有受保護重綁定的 Python FP 部分>>>
專欄繼續 David 對 Python 中的函數編程 (FP) 的介紹。請閱讀本文對解決編程問題的不同範例的介紹，在介紹過程中 David 將闡述幾個中進階的 FP 概念。在 第 1 部分，有關函數編程的前一個專欄中，我介紹了一些 FP 的基礎概念。本專欄將進一步深入研究這一概念性相當強的領域。對於我們的研究，Bryn Keller 的 “Xoltar 工具包” 將提供有用的協助。Keller 把很多 FP 的優勢都集中在一個包括純 Python
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