name: Web应用测试 description: 使用Playwright与测试本地web应用程序的工具包。支持验证前端功能、调试UI行为、捕获浏览器截图和查看浏览器日志。 license: 完整条款在LICENSE.txt中 version: 0.1.0

Web应用测试

要测试本地web应用程序，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（支持多个服务器）

始终先运行 --help 查看用法。在绝对必要之前，不要阅读源代码。这些脚本可能非常大，从而污染您的上下文窗口。它们作为黑盒脚本直接调用，而不是摄入到您的上下文窗口中。

决策树：选择您的方法

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 → 视为动态（如下）
    │
    └─ 否（动态webapp） → 服务器已经在运行吗？
        ├─ 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 → 侦察然后行动模式:
            1. 导航并等待网络空闲
            2. 截图或检查DOM
            3. 从渲染状态识别选择器
            4. 使用发现的选择器执行操作

示例：使用 with_server.py

要启动服务器，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

要创建自动化脚本，仅包含Playwright逻辑（服务器自动管理）:

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True) # 始终在无头模式下启动chromium
    page = browser.new_page()
    page.goto('http://localhost:5173') # 服务器已运行并准备就绪
    page.wait_for_load_state('networkidle') # 关键：等待JS执行
    # ... 您的自动化逻辑
    browser.close()

侦察然后行动模式

检查渲染的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

❌ 不要在等待动态应用的 networkidle 之前检查DOM ✅ 做在检查之前等待 page.wait_for_load_state('networkidle')

最佳实践

将捆绑脚本作为黑盒使用 - 要完成任务，考虑 scripts/ 中的脚本是否能帮助。这些脚本可靠地处理常见、复杂的工作流程，而不使上下文窗口混乱。使用 --help 查看用法，然后直接调用。
使用 sync_playwright() 进行同步脚本
完成后始终关闭浏览器
使用描述性选择器：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 - 在页面上发现按钮、链接和输入
- static_html_automation.py - 使用 file:// URL 进行本地HTML自动化
- console_logging.py - 在自动化期间捕获控制台日志