​​对象池模式是一种创建型设计模式,它维护一组预先初始化的对象——称为“池”,以便随时使用,而不是按需创建和销毁对象。它通过以下四个简单步骤工作:初始化池:创建并将对象加载到池中。查找合适对象:根据特定标准选择一个可用对象。获取对象:预留对象供专用。释放对象:在使用后将对象返回池中。为什么使用对象池模式?主要好处是高效的资源管理和并行化协同,特别是在运行并行测试时。它还有助于解决常见问题:会话冲突
2025-08-12/238 人阅读/0 人点赞

几周前,我与某人进行了一次结对编程/指导会议,此人联系我是因为他们觉得自己需要一些支持。当我第一次看到他们编写的代码时,我印象深刻。当然,有些地方我会做得不同,但大多数情况下,这只是个人偏好,并不是我的方法比他们的方法更好。我们没有直接修改他们的代码,而是决定从零开始一起构建一些测试代码,在此过程中讨论和应用良好的编程原则和模式。由于测试使用的是TypeScript中的Playwright,并且主
2025-08-12/192 人阅读/0 人点赞

​​在快节奏的软件开发世界中,测试常常被简化为二元对立的争论:手动测试与自动化测试。一些人声称自动化测试是解决所有质量问题的灵丹妙药,而另一些人则认为,如果没有批判性思维和手动测试技能为基础,即使是最好的自动化测试也会不尽如人意。然而,真相介于两者之间。测试不仅仅是执行步骤,它是一个互动的认知过程,需要适应性、创造力和深刻的理解。自动化测试有其用武之地,但它无法取代人类在实时探索、质疑和适应方面的
2025-08-12/180 人阅读/0 人点赞

​​多年来,我看到许多团队在Playwright测试中陷入相同的陷阱——测试不稳定、行为不可预测以及无休止的调试会话。我帮助团队识别了这些反模式,并转向更健壮、更周到的策略,真正发挥Playwright的强大功能。在这篇文章中,我分享了经过艰苦努力才学到的经验,以及一些我在将混乱的测试自动化策略转变为弹性、高效的系统中的示例。我将带你了解一些主要挑战,并提供经过官方Playwright文档验证的提
2025-08-12/229 人阅读/0 人点赞

​​在当今的数字环境中,无障碍性不仅仅是一个法律要求;它是创造包容性用户体验的一个非常重要的部分。无障碍测试确保不同能力的用户能够使用您的应用程序,符合WCAG(Web内容无障碍指南)、ADA(美国残疾人法案)和第508节等标准。本指南深入探讨了无障碍测试,涵盖了要执行的测试类型、使用的工具和要遵循的最佳实践。让我们开始吧🚀无障碍测试是什么?无障碍测试是评估网络和移动应用程序的实践,以确保它们能
2025-08-12/216 人阅读/0 人点赞

​​人工智能辅助测试的个人实践当我第一次接触Cursor时,我对AI驱动的IDE究竟能多大程度提升自动化测试效率持怀疑态度。在同时使用Playwright和Selenium测试工具后,我将从真实场景出发分享经验,帮助同行应对快速演进的技术浪潮。理解Cursor:超越传统IDE的变革Cursor并非简单堆砌AI功能的代码编辑器,而是测试创建与维护范式的根本性转变。基于VSCode构建的它,集成了多种
2025-08-12/329 人阅读/0 人点赞

​​你可能对并行测试执行的扩展策略类型不太熟悉,但在实际工作中,99%的人都在使用它们。我想向你介绍三种扩展策略,以扩展你的知识基础。垂直扩展垂直扩展是通过增加现有系统的处理能力(如CPU或RAM)来满足不断增长的需求。​​垂直扩展:通过增加单个服务器的资源容量(CPU、RAM)来处理更多负载。换句话说,通过增加并行测试执行中的线程数/工作进程数,你就进行了垂直扩展。这种扩展方式受限于测试执行实例
2025-08-12/195 人阅读/0 人点赞

我们都知道,求职是许多人面临的最令人生畏的经历之一,而随着大规模裁员、员工冗余以及市场环境的不稳定,求职并没有变得更容易。我撰写这篇文章是为了所有正在积极寻找新工作的QA(质量保证)同行们,同时也为了那些在当前职位上很安稳,但仍在积极关注市场动态以保持对趋势的领先把握的人。在我写这篇文章的同时,我自己也在重新出发,尝试这些新想法,这些想法都来自于我最近收听的有用的播客和阅读的文章。所以,如果你感觉
2025-08-12/216 人阅读/3 人点赞

测试糟糕应用的乐趣先坦白一件事:我喜欢测试不好的应用。在笨拙的用户界面中导航,点击不起作用的按钮,填写填到一半就崩溃的表单,这种体验有一种奇怪的满足感。这就像玩一个目标是破坏一切的电子游戏——只不过你还拿着薪水。但事实是:再先进的AI和自动化测试,也替代不了测试糟糕应用时的抓狂体验。它们不会因为按钮不起作用或页面加载缓慢而感到烦恼。它们不会在应用一小时内第五次崩溃时暗自咒骂。当然,它们更不会因为找
2025-08-12/222 人阅读/0 人点赞

​​借助大语言模型加速大规模测试迁移Airbnb近期完成了首个大规模大语言模型(LLM)驱动的代码迁移项目,将近3,500个React组件测试文件从Enzyme迁移至ReactTestingLibrary(RTL)。最初我们预估手动迁移需耗费1.5年工程时间,但通过结合前沿模型与自动化方案,仅用6周便完成了全部迁移。本文将重点解析:迁移过程中遭遇的独特挑战LLM如何高效解决此类问题我们如何构建可扩
2025-08-12/204 人阅读/0 人点赞

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