facebook-pixel

Részletes kereső

Kategóriák
Címkék
Címkék
+

Robot Framework tippek: Saját lokátorok létrehozása SeleniumLibrary-ben

Amikor az XPath már nem a barátod Tesztautomatizálóként néha szembesülhetünk azzal, hogy egy adott oldalon a DOM szerkezetet megnyitni olyan, mintha labirintusba kerülnénk. A szükséges XPath-ek és CSS szelektorok néha olyan hosszúak, hogy már a monitorod is panaszkodik, és inkább elrejtené őket. Ilyenkor (és persze egyéb esetekben is) jól jöhet, ha az általunk kitalált logikát használva egyszerűsíteni tudnánk az objektumok elérési útvonalain. Egyedi lokátorok használata ebben nyújthat nekünk segítséget. Mi az a saját lokátor, és miért jó nekünk? A saját lokátor egy automata eszköz, jelen esetben a SeleniumLibrary funkciója arra, hogy egyedi logika szerint történjen az oldalon található elemek azonosítása. Mikor mondjuk azt, hogy „Elég volt az XPath-ből, jöjjön a saját lokátor”? Amikor a használt xpath-ok hosszúak és folyton ugyanazokat

Felületet automatizálok, tehát jó helyre teszem a pénzem…biztos?

Bevezetés Először is tisztázzuk, mi érték az ügyfélnek? Az, hogy ha a felület, amin a felhasználók kapcsolatba lépnek a cégével, hibátlanul működik. Éles működés esetén ez egy alapvető dolog, nem lehet kérdéses. Fejlesztés során is sok esetben ez határozza meg a prioritást. Emellett egy fejlesztés során nem szeretné, ha sok új hiba kerülne elő már letesztelt, átadott funkciókban (ezt hívjuk regressziós hibának) mivel ez előre nem tervezett költséget, és időbeni csúszást jelent. Hogyan szeretné ezt elérni? Teszteléssel, ez mára már szintén alapvetés helyesen. Innen egy következő lépés az ügyfél szemében, ha ezt a tesztelést automatizáljuk. Hiszen, ha automatizált a tesztelés, akkor több hibát tudunk kiszűrni, kevesebb erőforrással, igaz? Rövidtávon nem igaz, hosszútávon igen. Tegyük fel, hogy megérkezik Automatizáló Antal, a

A szoftvertesztelő találkozása az API-val – 1. rész: Bevezetés

Ha valaha is rákerestél az „API tesztelés” kifejezésre, valószínűleg találkoztál már olyan cikkekkel, amik rögtön a mély vízbe dobnak: „Íme egy komplex Python script a JWT token kezelésére!” vagy „REST vs SOAP API tesztelés különbségei mikroszerviz architektúrában”. Hűha! De mi van akkor, ha csak azt szeretnéd tudni, hogyan kezdj neki az egésznek tesztelői szemmel?
Ez a cikksorozat pont erről fog szólni. Nem programozói szemszögből közelítjük meg a témát, hanem kifejezetten tesztelői perspektívából.

AI teszteszköz: TestCraft vizsgálata 2. rész

Bevezető Az előző részben egyrészt felvázoltuk a vizsgálat szempontjait és azt, hogy ezeket milyen értékkel fogjuk reprezentálni, másrészt megkezdtük a TestCraft platform részletes vizsgálatát. Értékeltük az eszköz képességeit egy egyszerűbb regisztrációs űrlapon, ahol azt tapasztaltuk, hogy bár az AI gyorsan generál teszteseteket, ezek minősége és lefedettsége még emberi felülvizsgálatot és kiegészítést igényel. Az eszköz használatával azonban a tesztelési idő jelentősen, körülbelül a harmadára-felére csökkenthető. Ebben a részben folytatjuk vizsgálatunkat, ezúttal egy összetettebb felületen, a Bárdi autó webshopjának kereső rendszerén teszteljük az eszköz képességeit. Emellett részletesen elemezzük a TestCraft automatizálási funkcióit is, különös tekintettel a Playwright-Python környezetben történő használatra. A cikk végén összegezzük tapasztalatainkat, és átfogó értékelést adunk az eszköz gyakorlati alkalmazhatóságáról a mindennapi tesztelési munkában. Bonyolultabb oldal vizsgálata Objektumok megtalálása

AI teszteszköz: TestCraft vizsgálata 1. rész

Bevezető A szoftvertesztelés területén az elmúlt években jelentős változásokat hozott a mesterséges intelligencia térhódítása. Egyre több eszköz jelenik meg a piacon, amelyek az AI technológiát ígérik megoldásként különböző tesztelési kihívásokra. De vajon ezek az eszközök tényleg beváltják a hozzájuk fűzött reményeket? Képesek-e hatékonyan segíteni a tesztelők mindennapi munkáját? Új cikksorozatunkban górcső alá vesszük a legígéretesebb AI-alapú tesztelési eszközöket. Minden eszközt alaposan megvizsgálunk, gyakorlati szempontból értékelünk, és őszinte véleményt formálunk a használhatóságukról, hatékonyságukról és valós értékükről a tesztelési folyamatban. Ebben a cikkben a TestCraft platformot vesszük nagyító alá. Ez az eszköz azt ígéri, hogy az AI segítségével leegyszerűsíti és felgyorsítja a tesztesetek létrehozását és karbantartását. A cikkben részletesen bemutatjuk az eszköz képességeit, kipróbáljuk a gyakorlatban, és megosztjuk tapasztalatainkat, hogy pontosabb képet

AI-t tesztelnél? Mutatunk egy módszert!

Az AI alkalmazások létrehozásában, szakértőként felhívjuk az ügyfelek figyelmét az ehhez kapcsolódó sajátosságokra. Mivel a szoftvertermékek speciálisak, a minőségbiztosításuk is az. Az AI alkalmazások teszteléséről, kihívásairól, lehetséges edge case-eiről és a legjobb gyakorlatairól olvashatsz néhány gondolatot ebben a cikkben. Képet kapsz arról is, hogyan végzik a szakemberek a fejlesztés alatt álló AI rendszerek tesztelését. Az AI alkalmazások tesztelése speciális megközelítést igényel és a hagyományos QA módszereket célszerű AI-specifikus tesztelési technikákkal kombinálni. A tesztelés során kiemelt figyelmet kell fordítani az alapvető AI algoritmusok és logika ellenőrzésére, hogy a várt eredményeket produkálják különböző forgatókönyvekben. Ezzel párhuzamosan vizsgálni kell a felhasználói élményt és a felhasználóbarát interakciót, különösen a természetes nyelvi megértés és hibakezelés terén. Kulcsfontosságú ellenőrizni, hogy az AI modellek zökkenőmentesen tudjanak együttműködni

egy süti csokireszelékkel
Tájékoztatjuk, hogy a honlap felhasználói élmény fokozásának érdekében sütiket alkalmazunk. A honlapunk használatával ön a tájékoztatásunkat tudomásul veszi.