T
В файл
Size: a a a
2020 July 24
T
Как вариант - делать не точное сравнение, а части данных
IS
Ага, парсить портянку и тащить нужные поля для проверок
E
поля все важны ) но мысль я понял, спасибо)
T
Ну возможно именно в этом тесте важны не все.
KM
selenium, canvas, opencv, headless browser
Есть пачка практически идентичных проектов, каждый с канвасом. В обычном режиме браузера все работает ок.
При запуске headless браузера на части проектов некоторые слои канваса не подгружаются либо вообще черный экран, в следствие чего не найти нужные элементы и тесты валятся.
Судя по ошибке в консоли ругается на рендеринг канваса, на pixi.js. Проверили с фронтом - с версиями pixi все ок.
Проверяю на сторонних ресурсах поддерживается ли webgl и js в браузере - все ок.
Также пробовал использовать PyVirtualDisplay с обычным режимом браузера - там точно такая же ситуация, как и в headless.
Перепробовал разные варианты, найденные в гугле, стакоферфлоу - ничего не помогло.
Вопрос: было ли у кого-то подобное и как решалось?
Есть пачка практически идентичных проектов, каждый с канвасом. В обычном режиме браузера все работает ок.
При запуске headless браузера на части проектов некоторые слои канваса не подгружаются либо вообще черный экран, в следствие чего не найти нужные элементы и тесты валятся.
Судя по ошибке в консоли ругается на рендеринг канваса, на pixi.js. Проверили с фронтом - с версиями pixi все ок.
Проверяю на сторонних ресурсах поддерживается ли webgl и js в браузере - все ок.
Также пробовал использовать PyVirtualDisplay с обычным режимом браузера - там точно такая же ситуация, как и в headless.
Перепробовал разные варианты, найденные в гугле, стакоферфлоу - ничего не помогло.
Вопрос: было ли у кого-то подобное и как решалось?
b
попробуй запускать в selenoid без headless
ТЭ
selenium, canvas, opencv, headless browser
Есть пачка практически идентичных проектов, каждый с канвасом. В обычном режиме браузера все работает ок.
При запуске headless браузера на части проектов некоторые слои канваса не подгружаются либо вообще черный экран, в следствие чего не найти нужные элементы и тесты валятся.
Судя по ошибке в консоли ругается на рендеринг канваса, на pixi.js. Проверили с фронтом - с версиями pixi все ок.
Проверяю на сторонних ресурсах поддерживается ли webgl и js в браузере - все ок.
Также пробовал использовать PyVirtualDisplay с обычным режимом браузера - там точно такая же ситуация, как и в headless.
Перепробовал разные варианты, найденные в гугле, стакоферфлоу - ничего не помогло.
Вопрос: было ли у кого-то подобное и как решалось?
Есть пачка практически идентичных проектов, каждый с канвасом. В обычном режиме браузера все работает ок.
При запуске headless браузера на части проектов некоторые слои канваса не подгружаются либо вообще черный экран, в следствие чего не найти нужные элементы и тесты валятся.
Судя по ошибке в консоли ругается на рендеринг канваса, на pixi.js. Проверили с фронтом - с версиями pixi все ок.
Проверяю на сторонних ресурсах поддерживается ли webgl и js в браузере - все ок.
Также пробовал использовать PyVirtualDisplay с обычным режимом браузера - там точно такая же ситуация, как и в headless.
Перепробовал разные варианты, найденные в гугле, стакоферфлоу - ничего не помогло.
Вопрос: было ли у кого-то подобное и как решалось?
Если это хром попробуй добавить флаг
--disable-gpuТЭ
https://chromium.googlesource.com/chromium/src/+/master/chrome/common/chrome_switches.cc
https://chromium.googlesource.com/chromium/src/+/master/chrome/common/pref_names.cc
Ну, и посмотреть настройки которые потенциально могут заафектить это
https://chromium.googlesource.com/chromium/src/+/master/chrome/common/pref_names.cc
Ну, и посмотреть настройки которые потенциально могут заафектить это
KM
Если это хром попробуй добавить флаг
--disable-gpuпробовал, без изменений(
KM
попробуй запускать в selenoid без headless
попробую, если тут не получится, спасибо
IB
Как считаете, как правильнее поступать в ситуациях типа:
тестируется некий api метод, но возвращает он довольно большую портянку данных, так вот - лучше выносить такие портянки как ожидаемый результат в некий отдельный файл и строго сравнивать с ними (тест кейсов несколько, соответственно много таких результатов надо хранить), либо второй вариант - вычислить это значение динамически несколькими строчками кода и сравнивать с ним, но получится некое дублирование логики из кода самого приложения + усложняется чтение и отладка теста в будущем
тестируется некий api метод, но возвращает он довольно большую портянку данных, так вот - лучше выносить такие портянки как ожидаемый результат в некий отдельный файл и строго сравнивать с ними (тест кейсов несколько, соответственно много таких результатов надо хранить), либо второй вариант - вычислить это значение динамически несколькими строчками кода и сравнивать с ним, но получится некое дублирование логики из кода самого приложения + усложняется чтение и отладка теста в будущем
можно сравнивать по шаблонам - особенно полезно, когда часть данных не контролируешь и не мокаешь (например, время). в том числе для части полей можно использовать точное сравнение.
библиотеки: cerberus, pydantic, marshmallow и им подобные
библиотеки: cerberus, pydantic, marshmallow и им подобные
E
можно сравнивать по шаблонам - особенно полезно, когда часть данных не контролируешь и не мокаешь (например, время). в том числе для части полей можно использовать точное сравнение.
библиотеки: cerberus, pydantic, marshmallow и им подобные
библиотеки: cerberus, pydantic, marshmallow и им подобные
Не слышал про них, спасибо, ознакомлюсь
2020 July 25
ББ
Как повысить свои знание в тестировании на питоне? Есть какие то задачи для тестиррв ? Кто как развивается?
A
Берешь проект и тестишь )
A
Работающий ) хоть гугл иди тесть
A
Составляй отчеты
EB
Нет никакого «тестирования на питоне» как какого-то знания которое подразумевает уникальный набор скилов / качеств. Есть умение программировать на питоне и есть ряд полезных для тестирования фреймворков/библиотек:
- тестовые фреймворки типа pytest. Точки роста: тест дизайн за счёт компоновки тестов и фикстур, динамическая генерация тестов / фикстур
- фреймворки автоматизации: selenium/ appium / pywinauto / etc
- библиотеки для репортинга результатов: allure
- библиотеки по генерации / извлечении данных: openpyxl / pandas
- библиотеки по работе с бд:
Sqlaclhemy / etc
- библиотеки по работе со сторонними сервисами: aws
- библиотеки по работе с тестовой инфраструктурой: docker / ansible
- http client: requests
- любые Json schema валидаторы
95% описанного выше будет работать из коробки для любых тривиальных кейсов в “тестировании на Python”
Что считать ростом при работе с библиотеками? Среднее время на написание типичного куска кода. Едва ли использование API этих библиотек откроет тебе глаза на дизайн систем, но какие-то принципы работы можно разглядеть конечно и дизайн паттерны. Может быть ростом будет нахождение той задачи которую стандартной библиотекой не покрыть и нужно будет написать к ней плагин - вот тебе и рост.
- тестовые фреймворки типа pytest. Точки роста: тест дизайн за счёт компоновки тестов и фикстур, динамическая генерация тестов / фикстур
- фреймворки автоматизации: selenium/ appium / pywinauto / etc
- библиотеки для репортинга результатов: allure
- библиотеки по генерации / извлечении данных: openpyxl / pandas
- библиотеки по работе с бд:
Sqlaclhemy / etc
- библиотеки по работе со сторонними сервисами: aws
- библиотеки по работе с тестовой инфраструктурой: docker / ansible
- http client: requests
- любые Json schema валидаторы
95% описанного выше будет работать из коробки для любых тривиальных кейсов в “тестировании на Python”
Что считать ростом при работе с библиотеками? Среднее время на написание типичного куска кода. Едва ли использование API этих библиотек откроет тебе глаза на дизайн систем, но какие-то принципы работы можно разглядеть конечно и дизайн паттерны. Может быть ростом будет нахождение той задачи которую стандартной библиотекой не покрыть и нужно будет написать к ней плагин - вот тебе и рост.
2020 July 26
ТЭ
Аминь
CS
