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Python爬虫零基础入门【第九章：实战项目教学·第11节】Playwright 入门实战：渲染后 HTML + 截图定位问题！🔥本期内容已收录至专栏《Python爬虫实战》，持续完善知识体系与项目实战，建议先订阅收藏，后续查阅更方便～持续更新中！！

Python爬虫零基础入门【第七章：动态页面入门（Playwright）·第3节】优先 API：用 Network 找接口，回到 Requests（更稳定）！🔥本期内容已收录至专栏《Python爬虫实战》，持续完善知识体系与项目实战，建议先订阅收藏，后续查阅更方便～持续更新中！！

Python使用Playwright入门教程：从环境搭建到实战应用在Web自动化测试与爬虫开发领域，Playwright凭借其跨浏览器兼容性、智能等待机制和强大的网络控制能力，已成为开发者首选的现代化工具。本文将系统讲解Python环境下Playwright的安装配置、核心功能及实战案例，帮助读者快速掌握这一高效工具。

Python爬虫零基础入门【第七章：动态页面入门（Playwright）·第1节】Playwright 第一次：打开页面、等待元素、拿到渲染后 HTML！🔥本期内容已收录至专栏《Python爬虫实战》，持续完善知识体系与项目实战，建议先订阅收藏，后续查阅更方便～持续更新中！！

Python爬虫零基础入门【第七章：动态页面入门（Playwright）·第2节】动态列表：滚动加载/点击翻页（通用套路）！🔥本期内容已收录至专栏《Python爬虫实战》，持续完善知识体系与项目实战，建议先订阅收藏，后续查阅更方便～持续更新中！！

【Playwright 学习笔记 03】CSS选择器定位方法HTML中，元素内部可以包含其他元素，比如下面的 HTML片段id 为 layer1 和 layer2 的两个div元素是 id 为 container 的div元素的直接子元素

大飞记Python

代码级教程｜用Playwright实现Web自动化测试：从零到录制生成脚本2025年都说是AI元年，整个互联网行业先后迎来了DeepSeek，Claude Code，Gemini等AI大模型，随之让搜索引擎，程序员，绘画设计等从业人员感受到了“科技的力量”。自动化测试也迎来了快速迭代！

【自动化测试】pytest 语法与核心概念可以用来配置 pytest 的默认行为、添加插件、定义标记等。pytest.ini 示例：作用：提供测试所需的数据或对象，并管理它们的创建（setup）和销毁（teardown）。

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PlaywrightPlaywright Test 是一个适用于现代 Web 应用的端到端测试框架。它打包了测试运行器、断言、隔离、并行化和丰富的工具。

今晚务必早点睡

Playwright 实战全解析：使用方法、典型场景及与 Selenium 的全面对比随着前端技术的发展，越来越多的系统变成了 SPA（前后端分离）应用，传统浏览器自动化在稳定性、等待机制、接口感知能力等方面逐渐暴露短板。 Playwright 作为新一代浏览器自动化框架，正在被越来越多团队用于自动化测试、数据采集、运维脚本、系统巡检等场景。

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Playwright数据驱动测试：从Excel与JSON获取测试数据指南如果你还在为每个测试用例硬编码数据而头疼，或者每次数据变更都要翻遍几十个测试文件——是时候了解数据驱动测试了。今天，我们聊聊如何用 Playwright 优雅地从 Excel 和 JSON 文件中读取测试数据，让你的测试代码真正实现“一次编写，到处运行”。

杰瑞不懂代码

playwright 基础入门教程，更便捷的数据获取主要要进行的一个是支持包的安装，另一个就是浏览器的安装，支持包安装直接通过pip语法就行：安装后的目录在你环境变量的site-packages下，比如我的是anaconda环境，下载后的支持包存放在D:\anaconda\Lib\site-packages\playwright\driver下，除了这一步，我们还需要安装一下浏览器内核，通过以下命令：

测试一路到黑

端到端测试自动化流水线：Playwright + GitHub Actions + Allure Reports 完整实践在当今快节奏的软件开发环境中，自动化测试对于交付高质量的 Web 应用程序至关重要。现代 CI/CD 流水线需要可靠、可扩展且透明的测试自动化，以确保对每次发布都充满信心。

基于Playwright TypeScript/JavaScript的API调用爬虫成熟方案本文详细介绍了如何使用 Playwright 和 TypeScript/JavaScript 构建成熟的 API 调用爬虫服务，涵盖基础架构、高级功能、生产级架构设计、性能优化、安全考虑、部署监控等完整解决方案，并提供了可直接使用的代码示例。

霍格沃兹软件测试开发

Playwright API 测试：网络请求拦截与模拟的方法你可能已经熟悉用Playwright做端到端的UI测试，但它的能力远不止于此。在实际项目中，前后端分离的架构让我们不得不面对一个现实：UI测试虽然直观，但往往脆弱且执行缓慢。而直接测试API，特别是能够控制网络请求的流向，才是提升测试效率的关键。

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Playwright测试策略：顺序、并行及分布式执行方案当我们为现代Web应用编写自动化测试时，测试用例的数量通常会快速增长。一个中等规模的项目可能就有数百个测试用例，完整执行一遍可能需要几十分钟甚至几小时。如何高效组织这些测试的执行，直接影响到开发团队的迭代速度和反馈周期。

AI自动化测试（二）—— Playwright-MCP搭建自动化UI测试（browser-use&midscene对比）在上篇博文中，我们盘点了 AI 自动化测试领域的主流框架、大厂实践及核心重难点，其中反复提到一个绕不开的核心工具 ——Playwright。作为微软开源的浏览器自动化库，它不仅在开发者社区中备受青睐，更成为众多顶尖 AI 测试工具的底层支撑。本篇将聚焦 Playwright 的最新升级特性 Playwright-MCP，深入解析其实现原理、优缺点，并探讨如何基于它搭建一套简易且高效的自动化 UI 测试方案。上篇：https://blog.csdn.net/weixin_42681866/article/

AI自动化测试（一）在软件研发全生命周期中，自动化测试是保障产品质量、提升迭代效率的核心环节。随着微服务架构普及、业务场景复杂化、迭代周期缩短（如敏捷/DevOps模式），传统自动化测试方案逐渐暴露出难以逾越的痛点：

Cursor 的 MCP 应用：playwright-mcp-serverPlaywright 是由 Microsoft 开发的现代化端到端测试和网页自动化框架。它允许开发者通过代码控制浏览器，模拟用户操作，实现自动化测试、网页爬取、数据采集等任务。

四眼蒙面侠

AutoQA-Agent：用 Markdown 写验收用例，AI + Playwright 跑起来，跑通还能导出成 Playwright Test最近在折腾“验收自动化”时一个反复踩的坑：所以做了个小工具：AutoQA-Agent（开源 CLI）。核心思路是 Docs-as-Tests（文档即测试）：