
IT咨询顾问的关键抓手-DeepSeek+企业架构-快速的熟悉和洞察一个新的行业
“如何让 DeepSeek 理解网站页面内容?”这个问题来自一位公众号读者的留言,背后反映了 AI 在自动化测试中的一大痛点。为了给出实用解答,我将以 saucedemo.com 为例,结合 Python 语言,分享多种实现方案。如果你对 AI 驱动的测试感兴趣,请继续阅读——希望这篇文章能为你带来启发!觉得有用的话,别忘了点赞、关注和收藏哦!
一位读者在公众号留言中问道:“怎么让 DeepSeek 理解网站页面呢,总不能输入一个网址,他就能理解里面的内容吧,而且各个模块要点开才能加载出页面。还是说之前有这一块内容的介绍呢?”这个问题直击核心:
这样的模型如何“看懂”动态网站的内容?网站不像静态文本,输入一个并不能让直接获取页面信息,尤其是那些需要交互(如点击按钮)才能加载的模块。很多测试工程师可能也有类似困惑:能否从跃升到理解页面逻辑,甚至生成自动化脚本?在之前的文章 Playwright + DeepSeek 实战:手把手教你用 AI 实现 xmind 用例生成到自动化测试(以电商为例)我曾通过人工描述网站功能,让生成测试用例和脚本。这次,我们将更进一步,围绕读者的提问,探索理解网站内容的可行方法,并以为实战案例,提供实现的详细解析。
让我们先拆解问题,明确挑战所在:
是一个电商网站,包含登录、商品列表、购物车和结算等功能。部分内容(例如商品详情或购物车列表)需要用户点击后才会加载。单纯给一个,它无法直接访问或解析这些动态内容。
当前的大语言模型主要依赖文本输入生成输出,没有内置浏览器或爬虫功能。它无法像人类一样打开网页、点击按钮、观察页面变化。
测试工程师可能希望能“自动”理解网站内容并生成测试用例或脚本,而非依赖人工输入。那么,这是否可行?如果不可行,有哪些替代方案?基于这些分析,让尽可能理解的页面内容,并生成有用的自动化测试代码,都有哪些可能的方法,将是本文探讨的目标。
既然无法直接访问网站,我们需要为它提供“眼睛”和“语言”。以下是三种解决方案,涵盖从实用到创新的思路:
这是目前最直接、高效的方法。通过人工提供网站的结构和功能描述,可以基于文本生成测试用例和脚本。
假设我们要测试的购物车功能,可以这样描述:
提示词示范
生成代码
点评如下:
实战实例:使用获取商品页面的源码
如果想减少人工描述,可以用工具抓取页面 HTML 源码,让分析。例如:
输入:
生成代码
动态内容的处理
对于需要点击加载的内容,可以模拟交互后再抓取。例如:将输入,让它分析交互后的变化。
点评如下:
实战示例:负责录制脚本,负责代码优化扩展
为了进一步提升效率,我们可以利用的脚本录制功能,让基于录制的脚本进行优化和扩展。
思路如下:
假设录制登录操作,生成以下脚本
提示词示范
回复
点评如下:
综合来看:
以为例,推荐流程:
未来,随着技术进步,我们或许能直接给一个,让它“自己看懂”页面。希望这篇文章解答了你的疑问!如果有更多想法,欢迎留言讨论。觉得有用的话,别忘了点赞、关注哦,下次更新不迷路!
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