Как использовать ChatGPT для автоматизации тестирования

В этом руководстве по ChatGPT мы узнаем, как использовать ChatGPT для автоматизации тестирования. ChatGPT побил все интернет-рекорды, став вирусным в первую неделю после запуска. Миллион пользователей за 5 дней — это беспрецедентно

Разговорный ИИ, который может отвечать на вопросы на естественном языке и создавать стихи, писать сценарии фильмов, писать посты в социальных сетях, писать описательные эссе и делать массу удивительных вещей. Наша первая мысль, когда мы получили доступ к платформе, заключалась в том, как использовать эту замечательную платформу, чтобы облегчить жизнь тестировщикам веб-приложений и мобильных приложений. И самое главное, как мы можем использовать ChatGPT для автоматизированного тестирования .

Первый заметный вариант использования был связан с генерацией тестовых случаев. Такие вещи, как написание тестовых случаев для тестирования Google или списка тестовых случаев для тестирования формы входа. Но одна из наиболее важных особенностей ChatGPT заключается в том, что он также может писать код. Это также на нескольких языках программирования, с использованием всех самых популярных сред автоматизации тестирования и с использованием нескольких технологий.

Мы немедленно изучили, как мы можем использовать ChatGPT для автоматизированного тестирования и в какой степени. Мы начали с создания простых тестовых случаев, а затем использовали ChatGPT для создания сложного конвейера автоматизации тестирования с этапами CI/CD и кодом bash для тестирования приложения с несколькими микросервисами.

И при всем при этом ChatGPT предоставил нам хорошо документированный код с простыми для понимания инструкциями по использованию кода.

В этом посте будет показано наше пошаговое путешествие по созданию конвейера автоматического тестирования с использованием ChatGPT. Но сначала для непосвященных давайте посмотрим на ChatGPT, чат-бот, созданный на основе GPT-3.5.

Кроме того, прежде чем мы двинемся дальше, важно подчеркнуть, что весь сгенерированный ниже код не идеален. В большинстве случаев они довольно близки к исполняемому коду; однако по-прежнему существуют проблемы, начиная от синтаксических ошибок и заканчивая пропуском важных шагов из-за пробелов в контексте. Но опытные разработчики могут предоставить достаточно шаблонов, чтобы их было легко настраивать, отлаживать и запускать независимо.

Что такое ChatGPT?

30 ноября 2022 года OpenAI выпустила чат-бот для обработки языка разговора, построенный на новейшей языковой модели Generative Pre Training (GPT). Чат-бот под названием ChatGPT , построенный на основе GPT-3.5, может создавать последовательные и четко сформулированные ответы на запросы по широкому спектру тем.

GPT-3.5, языковая модель, работающая за кулисами в ChatGPT, представляет собой авторегрессивную языковую модель, которая предсказывает следующие слова в последовательности слов на основе контекста слов, которые идут перед ней. GPT использует передовые технологии обработки естественного языка и глубокого обучения для создания таких высококачественных языковых выходных данных, которые стирают грань между машинными и человеческими ответами.

Узнайте, как ChatGPT, созданный на базе ChatGPT-3.5, можно использовать для автоматизации тестирования, посмотрев это видео.

Начиная с простого сценария автоматизированного тестирования с использованием ChatGPT

Мы начали с очень простой подсказки. Давайте создадим простой код, используя Selenium с Java , который может открыть Google.com и распечатать его заголовок. И самое главное, код должен уметь работать в облаке LambdatTest Selenium Grid . Итак, мы открыли платформу и ввели наш первый вопрос.

Вопрос. Напишите код Selenium и Java, чтобы открыть google.com и вывести его заголовок. Код должен работать на LambdaTest

ChatGPT: Чтобы написать тест Selenium на Java, чтобы открыть Google.com и распечатать его заголовок, который будет работать в LambdaTest, вы можете использовать следующий код:

import org.openqa.selenium.WebDriver;
import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver;
import org.openqa.selenium.remote.RemoteWebDriver;
import org.openqa.selenium.remote.DesiredCapabilities;
 
public class Test {
  public static void main(String[] args) {
    // Set your LambdaTest username and access key
    String username = "YOUR_USERNAME";
    String accessKey = "YOUR_ACCESS_KEY";
 
    // Set the desired browser and operating system
    DesiredCapabilities caps = new DesiredCapabilities();
    caps.setCapability("browserName", "chrome");
    caps.setCapability("version", "80.0");
    caps.setCapability("platform", "WIN10");
 
    // Create a webdriver instance using the LambdaTest grid
    WebDriver driver = new RemoteWebDriver(
      new java.net.URL("https://" + username + ":" + accessKey + "@hub.lambdatest.com/wd/hub"),
      caps
    );
 
    // Open Google.com
    driver.get("https://www.google.com");
 
    // Get the title of the page
    String title = driver.getTitle();
 
    // Print the title
    System.out.println(title);
 
    // Close the webdriver instance
    driver.quit();
  }
}

Этот тест откроет Google.com в браузере Chrome в операционной системе Windows 10, получит заголовок страницы и распечатает его на консоли. Чтобы запустить тест на LambdaTest, убедитесь, что у вас установлена ​​библиотека Selenium Java, а затем скомпилируйте и запустите код с помощью компилятора Java, такого как javac и java. Тест будет выполняться в сетке LambdaTest, а результаты будут отображаться на панели инструментов LambdaTest .

Приведенный выше ответ показывает, что платформа автоматически добавила сложные возможности LambdaTest, такие как URL-адрес концентратора, желаемые возможности и запрос на добавление ключей доступа и имен пользователей. Все это необходимо для запуска теста в LambdaTest.

Давайте поднимем ставки: ChatGPT для сложного теста автоматизации

Теперь мы знаем, что написание простых сценариев автоматизации — это легкая прогулка для ChatGPT. Однако простота не всегда помогает. Когда мы выполняем веб-автоматизацию , нам часто приходится сталкиваться со сложным сценарием автоматизированного тестирования, будь то тестирование API или микросервисов . Может ли ChatGPT, доработанная версия серии GPT-3.5, облегчить жизнь, если мы передадим сложный тестовый пример автоматизации? Давай выясним!

В: Предположим, у меня есть платформа для тестирования Selenium , которая позволяет пользователям указывать свои тесты Selenium на hub.lambdatest.com. Эта платформа состоит из 4 микросервисов, отвечающих за следующие детали.

1. Первый микросервис принимает тесты Selenium и вызывает второй микросервис для создания тестового объекта в базе данных.
2. Затем первая служба соединяется с третьей службой, которая предоставляет ей док-контейнер Linux, в котором присутствуют файлы jar и веб-браузеры Selenium.
3. После получения сведений о док-контейнере первая служба проксирует HTTP-запросы в док-контейнер.
4. Четвертая служба собирает журналы выполнения тестов из док-контейнера и предоставляет API для возврата разных журналов для каждого теста Selenium.

Пусть первая служба называется hub_service, вторая служба — test_management_service, третья служба — linux_container_service, а четвертая служба — log_management_service. Напишите определение Cucumber для тестирования этой платформы.

Итак, мы задали этот тестовый сценарий как вопрос к ChatGPT, и вот что мы получили:

Feature: Selenium testing platform
  As a user of the platform
  I want to be able to point my Selenium tests to the platform
  So that I can run my tests on a variety of different environments and configurations
 
  Scenario: Successfully run a Selenium test
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the hub_service creates a test entity in the database using the test_management_service
    And the hub_service connects to the linux_container_service to get a docker container for running the test
    And the hub_service proxies the HTTP requests to the docker container
    And the log_management_service collects test execution logs from the docker container
    Then the test should run successfully
    And I should be able to retrieve the test logs from the log_management_service

ChatGPT: это определение Cucumber охватывает основные функции платформы, включая отправку теста Selenium в hub_service, создание тестового объекта в базе данных, получение контейнера Docker для запуска теста и сбор журналов выполнения теста. Он также включает утверждения, гарантирующие успешное выполнение теста и возможность получения журналов тестирования.

При необходимости вы можете добавить дополнительные шаги и сценарии, чтобы охватить более конкретные функции или пограничные случаи.

Добавление отрицательных тестов с помощью ChatGPT

Говоря о пограничных случаях, важно отметить, что определение Cucumber, которое мы получили от ChatGPT для нашего сложного тестового сценария, не учитывает отрицательные тестовые случаи. Давайте попросим ChatGPT, который построен на основе ChatGPT-3.5, хорошо включить отрицательные тестовые случаи.

Q. Генерировать отрицательные тесты, когда test_service и linux_container_service терпят неудачу

ChatGPT: вот несколько дополнительных негативных тестовых сценариев, которые можно добавить в определение Cucumber для проверки сбоев в test_management_service и linux_container_service:

Scenario: Test management service failure
Given I have a Selenium test ready to run
When I send the test to the hub_service
And the test_management_service fails to create a test entity in the database
Then the test should not run
And an error message should be displayed indicating the test_management_service failure
 
Scenario: Linux container service failure
Given I have a Selenium test ready to run
When I send the test to the hub_service
And the test_management_service successfully creates a test entity in the database
And the linux_container_service fails to provide a docker container for running the test
Then the test should not run
And an error message should be displayed indicating the linux_container_service failure

Эти сценарии проверяют наличие сбоев в службах test_management_service и linux_container_service, соответственно, и включают утверждения, гарантирующие, что тест не будет запущен и будет отображаться сообщение об ошибке, указывающее на сбой. При необходимости вы можете добавить аналогичные отрицательные тестовые сценарии для других микросервисов.

Давайте смешаем положительные и отрицательные тестовые случаи в огурце

Благодаря ChatGPT у нас теперь есть как положительные, так и отрицательные тестовые случаи для сложного сценария тестирования автоматизации. Теперь мы можем сделать еще один шаг и создать пересмотренные определения тестов Cucumber для положительных и отрицательных тестовых случаев. Поэтому мы попросили ChatGPT (построенный поверх ChatGPT-3.5) сделать то же самое.

Q. Напишите тесты Cucumber как для положительных, так и для отрицательных случаев для всех четырех сервисов.

ChatGPT: вот пересмотренное определение Cucumber, которое включает тестовые сценарии как для положительных, так и для отрицательных случаев для всех четырех сервисов:

Feature: Selenium testing platform
  As a user of the platform
  I want to be able to point my Selenium tests to the platform
  So that I can run my tests on a variety of different environments and configurations
 
  Scenario: Successfully run a Selenium test
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the hub_service creates a test entity in the database using the test_management_service
    And the hub_service connects to the linux_container_service to get a docker container for running the test
    And the hub_service proxies the HTTP requests to the docker container
    And the log_management_service collects test execution logs from the docker container
    Then the test should run successfully
    And I should be able to retrieve the test logs from the log_management_service
 
  Scenario: Test management service failure
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the test_management_service fails to create a test entity in the database
    Then the test should not run
    And an error message should be displayed indicating the test_management_service failure
 
  Scenario: Linux container service failure
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the test_management_service successfully creates a test entity in the database
    And the linux_container_service fails to provide a docker container for running the test
    Then the test should not run
    And an error message should be displayed indicating the linux_container_service failure
 
  Scenario: Hub service failure
    Given I have a Selenium test ready to run
    When the hub_service fails to process the test
    Then the test should not run
    And an error message should be displayed indicating the hub_service failure
 
  Scenario: Log management service failure
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the hub_service successfully creates a test entity in the database and gets a docker container for running the test
    And the log_management_service fails to collect test execution logs from the docker container
    Then the test should run
    But I should not be able to retrieve the test logs from the log_management_service
    And an error message should be displayed indicating the log_management_service failure

Это определение Cucumber включает тестовые сценарии как для положительных, так и для отрицательных случаев для всех четырех сервисов. Положительный сценарий охватывает основной функционал платформы, а отрицательный сценарий проверяет наличие сбоев в каждом из микросервисов. Эти сценарии включают утверждения, гарантирующие, что платформа ведет себя так, как ожидается, в положительных и отрицательных случаях.

Пришло время драматурга!

Точно так же мы получили тестовые файлы Cucumber, созданные мгновенно для очень сложного тестового сценария. Давайте получим помощь от ChatGPT по автоматизации кейсов Cucumber с помощью фреймворка Playwright . И вот мы спросили:

Q. Создайте тестовую реализацию Playwright для вышеуказанных случаев Cucumber.

ChatGPT : вот пример реализации определения Cucumber, представленного в предыдущем ответе, в драматургии:

const { playwright } = require('playwright');
 
// define test variables
const TEST_URL = 'https://www.example.com';
const TEST_LOGS_API = 'https://www.logs.com/api';
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  let browser;
  let context;
  let page;
 
  beforeEach(async () => {
    // launch browser and create new page
    browser = await playwright.chromium.launch();
    context = await browser.newContext();
    page = await context.newPage();
  });
 
  afterEach(async () => {
    // close browser
    await browser.close();
  });
 
  it('should successfully run a Selenium test', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(TEST_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    // connect to linux_container_service to get docker container
    // proxy HTTP requests to docker container
    // collect test execution logs using log_management_service
    const logs = await page.evaluate(() => fetch(TEST_LOGS_API).then(res => res.json()));
 
    // assert that test ran successfully and logs are retrieved
    expect(logs).toBeDefined();
  });
 
  it('should not run test if test_management_service fails', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(TEST_URL);
    // simulate failure of test_management_service
    const errorMessage = await page.evaluate(() => {
      try {
        // create test entity in database using test_management_service
        throw new Error('test_management_service failure');
      } catch (error) {
        return error.message;
      }
    });
 
    // assert that test did not run and error message is displayed
    expect(errorMessage).toEqual('test_management_service failure');
  });
 
  it('should not run test if linux_container_service fails', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(TEST_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    // simulate failure of linux_container_service
    const errorMessage = await page.evaluate(() => {
      try {
        // connect to linux_container_service to get docker container
        throw new Error('linux_container_service failure');
      } catch (error) {
        return error.message;
      }
    });
 
    // assert that test did not run and error message is displayed
    expect(errorMessage).toEqual('linux_container_service failure');
  });
 
  it('should not run test if hub_service fails', async () => {
    // simulate failure of hub_service
    const errorMessage = await page.evaluate(() => {
      try {
        // send test to hub_service
        throw new Error('hub_service failure');
      } catch (error) {
        return error.message;
      }
    });
 
    // assert that test did not run and error message is displayed
    expect(errorMessage).toEqual('hub_service

Что, если мы хотим запустить тест в облаке LambdaTest?

Спасибо ChatGPT за раздачу готового тестового сценария Playwright, основанного на тестовых примерах Cucumber. Однако этот сценарий Playwright может оказаться менее полезным для тех, кто использует облачную платформу для выполнения тестов, такую ​​как LambdaTest. Почему? Скрипту могут потребоваться изменения в объявлении возможностей и аутентификации в облаке LambdaTest.

Поэтому было бы интересно узнать, может ли ChatGPT помочь нам с готовым к использованию сценарием Playwright для облака LambdaTest. И, боже мой, мы были ошеломлены.

В. Направьте приведенные выше тесты Selenium на hub.lambdatest.com.

ChatGPT : чтобы указанные выше тесты Selenium указывали на hub.lambdatest.com, вам нужно будет изменить переменную TEST_URL, чтобы она указывала на соответствующий URL-адрес в LambdaTest. Например:

const TEST_URL = 'https://hub.lambdatest.com/wd/hub';

Вам также может потребоваться указать дополнительные параметры конфигурации, такие как желаемый браузер и платформа, а также ваши учетные данные LambdaTest. Обычно это можно сделать с помощью функции playwright.chromium.launch или путем передачи дополнительных параметров в функцию page.goto.

Например:

// launch browser and create new page
browser = await playwright.chromium.launch({
  headless: false,
  executablePath: '/path/to/chrome',
  args: ['--window-size=1366,768'],
});
context = await browser.newContext();
page = await context.newPage();
 
// navigate to LambdaTest URL with desired configuration options
await page.goto(TEST_URL, {
  waitUntil: 'networkidle2',
  timeout: 30000,
});
 
// set LambdaTest credentials
await page.setExtraHTTPHeaders({
  'user': 'your_username',
  'access_key': 'your_access_key',
});

 

Вам также может потребоваться изменить сценарии тестирования, чтобы отразить определенные функции, предоставляемые LambdaTest. Например, вам может потребоваться обновить шаги для создания объекта теста в базе данных или сбора журналов выполнения теста.

Это пример реализации, и он может охватывать только некоторые необходимые шаги для автоматического тестирования LambdaTest for Playwright . Дополнительные сведения о настройке и запуске тестов Playwright на платформе см. в документации LambdaTest.

Можем ли мы сделать это для каждого микросервиса?

Все идет нормально. Однако было бы здорово, если бы мы могли модифицировать приведенный выше тестовый сценарий для всех четырех микросервисов, которые мы обсуждали в нашем сложном тестовом сценарии, т. е. hub_service, test_management_service, linux_container_service и log_management_service.

Вопрос. Измените приведенные выше тестовые примеры, чтобы напрямую запрашивать все четыре микросервиса.

ChatGPT : чтобы изменить приведенные выше тестовые примеры для прямого запроса к четырем микрослужбам, вам потребуется обновить переменные TEST_URL и TEST_LOGS_API, чтобы они указывали на соответствующие URL-адреса для каждой микрослужбы.

Например:

const HUB_SERVICE_URL = 'https://www.hub.com';
const TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL = 'https://www.test-management.com';
const LINUX_CONTAINER_SERVICE_URL = 'https://www.linux-container.com';
const LOG_MANAGEMENT_SERVICE_URL = 'https://www.log-management.com';
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  let browser;
  let context;
  let page;
 
  beforeEach(async () => {
    // launch browser and create new page
    browser = await playwright.chromium.launch();
    context = await browser.newContext();
    page = await context.newPage();
  });
 
  afterEach(async () => {
    // close browser
    await browser.close();
  });
 
  it('should successfully run a Selenium test', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
    // connect to linux_container_service to get docker container
    await page.goto(LINUX_CONTAINER_SERVICE_URL);
    // proxy HTTP requests to docker container
    // collect test execution logs using log_management_service
    const logs = await page.evaluate(() => fetch(LOG_MANAGEMENT_SERVICE_URL).then(res => res.json()));
 
    // assert that test ran successfully and logs are retrieved
    expect(logs).toBeDefined();
  });
 
  it('should not run test if test_management_service fails', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // simulate failure of test_management_service
    const errorMessage = await page.evaluate(() => {
      try {
        // create test entity in database using test_management_service
        throw new Error('test_management_service failure');
      } catch (error) {
        return error.message;
      }
    });
 
    // assert that test did not run and error message is displayed
    expect(errorMessage).toEqual('test_management_service failure');
  });
 
  // ... additional test scenarios ...
});

Эта пересмотренная реализация запрашивает четыре микрослужбы напрямую, используя URL-адреса, указанные в переменных «HUB_SERVICE_URL», «TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL», «LINUX_CONTAINER_SERVICE_URL» и «LOG_MANAGEMENT_SERVICE_URL». Вы можете обновить эти переменные до соответствующих URL-адресов для вашей конкретной реализации.

Вам также может потребоваться обновить тестовые сценарии, чтобы отразить конкретные функции, предоставляемые каждой микрослужбой. Например, может потребоваться добавить дополнительные шаги для создания объекта теста в базе данных или сбора журналов выполнения теста.

Помните, что это всего лишь пример реализации, и он может не охватывать все необходимое.

Проверка создания тестового объекта в базе данных

Как указывает ChatGPT, нам нужно указать URL для test_management_service. Укажем это на testservice.lambdatestinternal.com. Кроме того, было бы интересно посмотреть, сможем ли мы опираться на ChatGPT, построенный поверх ChatGPT-3.5, чтобы проверить, получаем ли мы попадание в базу данных, добавив немного MySQL.

Вопрос: Предположим, что test_management_service указывает на testservice.lambdatestinternal.com. Добавьте дополнительные тестовые случаи, чтобы убедиться, что тестовая сущность успешно создана в базе данных. Предположим, что test_management_service использует MySQL

ChatGPT : Вот несколько дополнительных тестовых случаев, которые можно добавить, чтобы проверить, успешно ли создается тестовый объект внутри базы данных службой test_management_service:

 it('should create test entity in database', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    const response = await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
 
    // assert that test entity was created successfully
    expect(response.status()).toEqual(200);
  });
 
  it('should verify test entity in database', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
    // query database to verify test entity was created
    const result = await page.evaluate(() => {
      // connect to MySQL database and execute query to retrieve test entity
      // return result of query
    });
 
    // assert that test entity was found in database
    expect(result).toBeDefined();
  });

Эти тестовые примеры охватывают создание и проверку тестового объекта в базе данных с помощью службы test_management_service. Первый тестовый пример отправляет запрос в службу test_management_service и утверждает, что ответ успешен, указывая на то, что тестовый объект был создан.

Второй тестовый пример запрашивает базу данных, чтобы убедиться, что тестовый объект был создан. Вам нужно будет изменить блок page.evaluate, чтобы включить код для подключения к базе данных MySQL и выполнения соответствующего запроса.

Помните, что это всего лишь пример реализации и может охватывать только некоторые необходимые шаги для взаимодействия с test_management_service и базой данных MySQL. Обратитесь к документации test_management_service и MySQL для получения дополнительной информации о том, как получить доступ и запросить базу данных.

Улучшение MySQL Touch с помощью ChatGPT

Мы даже нашли нужный микросервис в базе данных. Пришло время соединить точки с базой данных с помощью MySQL. Итак, мы попросили ChatGPT:

Вопрос: Добавьте логику для подключения и запроса Mysql в приведенных выше тестовых примерах.

ChatGPT : чтобы добавить логику для подключения и запросов к MySQL в приведенных выше тестовых примерах, вы можете использовать пакет mysql npm для установки подключения к базе данных и выполнения запросов.

Вот пример того, как это можно сделать:

const mysql = require('mysql');
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  // ... existing test cases ...
 
  it('should verify test entity in database', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
    // query database to verify test entity was created
    const result = await page.evaluate(() => {
      // create MySQL connection
      const connection = mysql.createConnection({
        host: 'localhost',
        user: 'your_username',
        password: 'your_password',
        database: 'your_database',
      });
 
      // execute query to retrieve test entity
      const query = 'SELECT * FROM test_entities WHERE id = ?';
      connection.query(query, [1], (error, results) => {
        if (error) {
          throw error;
        }
        return results;
      });
    });
 
    // close MySQL connection
    connection.end();
 
    // assert that test entity was found in database
    expect(result).toBeDefined();
  });
});

Эта реализация использует mysql.create

Давайте добавим отказоустойчивость в код

Потрясающий! Теперь, когда у нас есть запрос MySQL, наша непосредственная задача — обеспечить устойчивость тестов. Если микрослужба становится временно недоступной, тест должен автоматически повторяться. Итак, давайте добавим к нему устойчивость. ChatGPT, не будете ли вы так любезны?

Вопрос. Добавьте устойчивость в приведенных выше тестовых случаях, когда test_management_service становится временно недоступным, добавляя повторные попытки.

ChatGPT : чтобы повысить устойчивость к приведенным выше тестовым случаям, когда служба test_management_service может временно стать недоступной, вы можете добавить повторные попытки, используя цикл и задержку между каждой повторной попыткой.

Вот пример того, как это можно сделать:

const mysql = require('mysql');
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  // ... existing test cases ...
 
  it('should verify test entity in database with retries', async () => {
    let result;
    let retries = 0;
    const maxRetries = 3;
    const retryDelay = 1000; // 1 second
 
    while (!result && retries < maxRetries) {
      // send test to hub_service
      await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
      // create test entity in database using test_management_service
      await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
      // query database to verify test entity was created
      result = await page.evaluate(() => {
        // create MySQL connection
        const connection = mysql.createConnection({
          host: 'localhost',
          user: 'your_username',
          password: 'your_password',
          database: 'your_database',
        });
 
        // execute query to retrieve test entity
        const query = 'SELECT * FROM test_entities WHERE id = ?';
        connection.query(query, [1], (error, results) => {
          if (error) {
            throw error;
          }
          return results;
        });
      });
 
      // close MySQL connection
      connection.end();
 
      if (!result) {
        retries++;
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryDelay));
      }
    }
 
    // assert that test entity was found in database
    expect(result).toBeDefined();
  });
});

 

Эта реализация включает в себя цикл, который повторяет тест до maxRetries раз, с retryDelay в 1 секунду между каждой повторной попыткой. Тест завершится ошибкой, если тестовый объект не будет найден в базе данных после максимального количества повторных попыток. Это может гарантировать, что тест будет пройден, даже если test_management_service временно станет недоступным.

Помните, что это всего лишь пример реализации, и он может охватывать только некоторые необходимые шаги для добавления повторных попыток в тест. Возможно, вам придется настроить логику повторных попыток и задержку в зависимости от ваших конкретных потребностей.

Сделайте его более безопасным с помощью переменных среды

Может ли ChatGPT (доработанная версия ChatGPT-3.5) помочь нам добавить значения соединения MySQL в качестве переменных среды? Давайте посмотрим.

В: Я хочу передать значения соединения mysql через переменные окружения.

ChatGPT : чтобы передать значения подключения MySQL в качестве переменных среды в приведенных выше тестовых примерах, вы можете использовать объект process.env для доступа к значениям во время выполнения.

Вот пример того, как это можно сделать:

const mysql = require('mysql');
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  // ... existing test cases ...
 
  it('should verify test entity in database with retries', async () => {
    let result;
    let retries = 0;
    const maxRetries = 3;
    const retryDelay = 1000; // 1 second
 
    while (!result && retries < maxRetries) {
      // send test to hub_service
      await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
      // create test entity in database using test_management_service
      await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
      // query database to verify test entity was created
      result = await page.evaluate(() => {
        // create MySQL connection using environment variables
        const connection = mysql.createConnection({
          host: process.env.MYSQL_HOST,
          user: process.env.MYSQL_USER,
          password:

Запланируйте действие GitHub и получите результаты теста с помощью LambdaTest API

Интересно, как ChatGPT упрощает жизнь в разных функциях. От написания сценария автоматизации для внешнего тестирования до создания запроса к базе данных и соединения точек. Разве не было бы сказкой, если бы мы могли заставить ChatGPT помочь нам с непрерывным тестированием , настроив действие GitHub для нашего тестового сценария, запланировав тестирование и получив результаты тестирования с платформы LambdaTest с помощью API LambdaTest? Поэтому мы попросили ChatGPT:

В: Напишите действие GitHub для запуска всех вышеперечисленных тестов каждый день в 9 утра и направьте их на LambdaTest. Кроме того, напишите шаг для получения результатов теста из LambdaTest с использованием их API.

ChatGPT: Вот пример действия GitHub, которое запускает вышеуказанные тесты каждый день в 9 утра и указывает их на LambdaTest:

name: Selenium tests
 
on:
  schedule:
    - cron: '0 9 * * *'
 
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Node.js
      uses: actions/setup-node@v2
      with:
        node-version: 14.x
    - name: Install dependencies
      run: npm install
    - name: Run tests
      env:
        TEST_URL: https://hub.lambdatest.com/wd/hub
        USERNAME: ${{ secrets.LAMBDATEST_USERNAME }}
        ACCESS_KEY: ${{ secrets.LAMBDATEST_ACCESS_KEY }}
      run: npm test

Это действие запускается запланированным событием каждый день в 9:00, как указано в блоке. Он выполняет следующие шаги:

1. Проверьте репозиторий, используя действие action/checkout.
2. Настройте Node.js, используя действие action/setup-node.
3. Установите зависимости с помощью npm install.
4. Запустите тесты с помощью теста npm.

Переменные среды TEST_URL, USERNAME и ACCESS_KEY передаются действию для настройки тестов для запуска в LambdaTest. Значения USERNAME и ACCESS_KEY извлекаются из секретов репозитория, которые можно настроить в настройках репозитория.

Чтобы получить результаты теста от LambdaTest с помощью их API, вы можете использовать пакет http-client npm для выполнения HTTP-запросов к API LambdaTest.

Вот пример того, как получить результаты теста:

const { HttpClient } = require('http-client');
 
async function getTestResults(sessionId) {
  const client = new HttpClient();
  const username = process.env.LAMBDATEST_USERNAME;
  const accessKey = process.env.LAMBDATEST_ACCESS_KEY;
  const response = await client.get(
    `https://api.lambdatest.com/automation/api/v1/sessions/${sessionId}`,
    {
      auth: {
        username,
        password: accessKey,
      },
    },
  );
  return response.body;
}
 
// example usage
const testResults = await getTestResults('12345');
console.log(testResults);

Эта функция отправляет запрос GET к LambdaTest API для получения результатов теста для указанного идентификатора сеанса. Значения имени пользователя и accessKey передаются как учетные данные базовой проверки подлинности HTTP. Тело ответа возвращается функцией, и к нему можно получить доступ для получения результатов теста.

Вы можете включить эту функцию в тестовый сценарий и вызывать ее после выполнения тестов для получения результатов тестов. Вы также можете добавить в функцию обработку ошибок и повторные попытки на случай, если

Файл Package.json с указанными выше шагами.

Следующим шагом было сделать весь этот процесс переносимым. Создайте файл package.json, который загрузит все зависимости и создаст среду для запуска вышеупомянутых тестовых сценариев.

Вопрос. Напишите файл package.json с различными сценариями для запуска вышеуказанных тестов и получения результатов из API-интерфейсов LambdaTest.

ChatGPT: Вот пример файла package.json с различными скриптами для запуска вышеуказанных тестов и получения результатов из API LambdaTest:

{
  "name": "selenium-tests",
  "version": "1.0.0",
  "scripts": {
    "test": "playwright run --chromium --spec=*.spec.js",
    "fetch-results": "node fetch-results.js",
    "run-tests": "npm run test && npm run fetch-results"
  },
  "dependencies": {
    "playwright": "^2.0.0",
    "http-client": "^1.0.0"
  },
  "devDependencies": {
    "jest": "^26.6.3"
  }
}

Этот файл package.json включает следующие сценарии:

• test: запускает тесты с помощью Playwright.
• fetch-results: извлекает результаты теста из LambdaTest с помощью скрипта fetch-results.js.
• run-tests: запускает тесты и последовательно извлекает результаты.

Чтобы запустить тесты и получить результаты, вы можете использовать скрипт run-tests, запустив npm run run-tests. Это приведет к последовательному выполнению тестовых сценариев и сценариев выборки результатов.

Вам потребуется создать сценарий fetch-results.js, содержащий логику для получения результатов теста из LambdaTest, как показано в предыдущем примере.

Помните, что это всего лишь пример реализации и может не включать.

Давайте поместим все это в репозиторий GitHub.

Теперь у нас есть начало полного рабочего процесса автоматизированного тестирования. В качестве следующих шагов мы хотим перенести все это на GitHub с полным файлом GitHub Actions YAML, чтобы автоматизировать рабочий процесс через GitHub.

Вопрос. Создайте репозиторий GitHub со всеми файлами Cucumber, тестовыми файлами, nodejs и кодом действий GitHub.

ChatGPT: чтобы создать репозиторий GitHub со всеми необходимыми файлами для запуска тестов Selenium, выполните следующие действия:

1. Создайте новый репозиторий на GitHub.
2. Клонируйте репозиторий на свой локальный компьютер.
3. Создайте каталог для тестов Selenium, например, test/.
4. Создайте файлы функций Cucumber и тестовые файлы в каталогеtests/.
5. Инициализируйте репозиторий как проект Node.js, запустив npm init в корневом каталоге репозитория.
6. Установите необходимые зависимости, такие как Playwright и пакет npm http-client, запустив npm install –save-dev playwright и npm install –save http-client.
7. Создайте файл package.json со сценариями для запуска тестов и получения результатов, как показано в предыдущем примере.
8. Создайте файл рабочего процесса GitHub Action в каталоге .github/workflows/, как показано в предыдущем примере.
9. Зафиксируйте и отправьте изменения в репозиторий.

После настройки репозитория вы можете запустить тесты и получить результаты, отправив фиксацию или вручную запустив рабочий процесс GitHub Action. Тесты будут выполняться на LambdaTest, а результаты будут получены с использованием LambdaTest API.

Помните, что это всего лишь пример реализации, который может не включать в себя все необходимые шаги для настройки полноценной платформы тестирования Selenium. Возможно, вам придется скорректировать шаги в зависимости от ваших конкретных требований.

Скрипт Bash для локального запуска всего на Mac

Теперь, когда у нас есть полная настройка рабочего процесса, мы хотим запустить все это локально на нашем компьютере Mac. Нам нужен был скрипт Bash для клонирования репозитория и автоматизации всех вышеперечисленных шагов. Еще одна проблема, которую мы наблюдали в ChatGPT, заключается в том, что иногда он не создает весь сценарий и пропускает важные шаги. Поэтому нам пришлось снова запросить создание полного сценария Bash.

В: Напишите сценарий Bash для автоматизации описанных выше действий на моем Mac.

ChatGPT: чтобы автоматизировать шаги по созданию репозитория GitHub с тестами Selenium на Mac, вы можете написать сценарий bash, который выполняет следующие действия:

1. Создайте новый репозиторий на GitHub.
2. Клонируйте репозиторий на локальный компьютер.
3. Создайте каталог для тестов Selenium, например, test/.
4. Создайте файлы функций Cucumber и тестовые файлы в каталогеtests/.
5. Инициализируйте репозиторий как проект Node.js, запустив npm init в корневом каталоге репозитория.
6. Установите необходимые зависимости, такие как Playwright и пакет npm http-client, запустив npm install –save-dev playwright и npm install –save http-client.
7. Создайте файл package.json со сценариями для запуска тестов и получения результатов, как показано в предыдущем примере.
8. Создайте файл рабочего процесса GitHub Action в каталоге .github/workflows/, как показано в предыдущем примере.
9. Зафиксируйте и отправьте изменения в репозиторий.

Вот пример сценария Bash, который выполняет следующие действия:

# create new repository on GitHub
curl -u "USERNAME" https://api.github.com/user/repos -d '{"name":"selenium-tests"}'
 
# clone repository
git clone https://github.com/USERNAME/selenium-tests.git
 
# navigate to repository directory
cd selenium-tests
 
# create tests directory
mkdir tests
 
# create cucumber feature files and test files in tests directory
touch tests/feature1.feature tests/feature1.spec.js
touch tests/feature2.feature tests/feature2

В: Заполните указанный выше файл Bash и не генерируйте объяснение

ChatGPT: вот завершенный скрипт bash, который автоматизирует шаги по созданию репозитория GitHub с тестами Selenium на Mac:

# create new repository on GitHub
curl -u "USERNAME" https://api.github.com/user/repos -d '{"name":"selenium-tests"}'
 
# clone repository
git clone https://github.com/USERNAME/selenium-tests.git
 
# navigate to repository directory
cd selenium-tests
 
# create tests directory
mkdir tests
 
# create cucumber feature files and test files in tests directory
touch tests/feature1.feature tests/feature1.spec.js
touch tests/feature2.feature tests/feature2.spec.js
 
# initialize repository as Node.js project
npm init
 
# install dependencies
npm install --save-dev playwright
npm install --save http-client
 
# create package.json file with scripts for running tests and fetching results
cat > package.json <<EOF
{
  "name": "selenium-tests",
  "version": "1.0.0",
  "scripts": {
    "test": "playwright run --chromium --spec=*.spec.js",
    "fetch-results": "node fetch-results.js",
    "run-tests": "npm run test && npm run fetch-results"
  },
  "dependencies": {
    "playwright": "^2.0.0",
    "http-client": "^1.0.0"
  },
  "devDependencies": {
    "jest": "^26.6.3"
  }
}
EOF
 
# create GitHub Action workflow file
mkdir -p .github/workflows
touch .github/workflows/selenium-tests.yml
 
cat > .github/workflows

 

Сценарий Bash для рабочего процесса GitHub

Теперь, когда у нас есть полный скрипт Bash для запуска и настройки всего нашего конвейера, мы хотим, чтобы он также работал на GitHub. Поэтому нам понадобился файл рабочего процесса GitHub для добавления в репозиторий для запуска установки.

Вопрос. Измените приведенный выше сценарий Bash, чтобы также создать файл рабочего процесса GitHub.

ChatGPT: чтобы изменить сценарий Bash для создания файла рабочего процесса GitHub Action, вы можете включить содержимое файла рабочего процесса в сценарий и использовать команду echo для его записи в файл.

Вот пример того, как это можно сделать:

# create new repository on GitHub
curl -u "USERNAME" https://api.github.com/user/repos -d '{"name":"selenium-tests"}'
 
# clone repository
git clone https://github.com/USERNAME/selenium-tests.git
 
# navigate to repository directory
cd selenium-tests
 
# create tests directory
mkdir tests
 
# create cucumber feature files and test files in tests directory
touch tests/feature1.feature tests/feature1.spec.js
touch tests/feature2.feature tests/feature2.spec.js
 
# initialize repository as Node.js project
npm init
 
# install dependencies
npm install --save-dev playwright
npm install --save http-client
 
# create package.json file with scripts for running tests and fetching results
cat > package.json <<EOF
{
  "name": "selenium-tests",
  "version": "1.0.0",
  "scripts": {
    "test": "playwright run --chromium --spec=*.spec.js",
    "fetch-results": "node fetch-results.js",
    "run-tests": "npm run test

Теперь, наконец, давайте изменим определения огурца.

Итак, в качестве последнего шага, теперь мы хотим изменить определения Cucumber, чтобы микрослужба управления журналами могла выводить ответы как в XML, так и в JSON.

Вопрос. Измените определения Cucumber, чтобы включить случаи, когда log_management_service может выводить ответ как в формате XML, так и в формате JSON.

Чтобы изменить определения Cucumber, чтобы включить случаи, когда служба log_management_service может выводить ответ в формате XML, а также JSON, вы можете использовать HTTP-заголовок Content-Type, чтобы указать нужный формат.

Вот пример того, как это можно сделать:

Feature: Selenium testing platform
  As a user of the platform
  I want to be able to retrieve test execution logs in different formats
  So that I can use the logs in different applications
 
  Scenario: Retrieve test execution logs in JSON format
    Given I have sent a selenium test to the hub_service
    And the test has been executed on a Linux docker container
    When I request test execution logs from the log_management_service in JSON format
    Then I should receive a valid JSON response with the test execution logs
 
  Scenario: Retrieve test execution logs in XML format
    Given I have sent a selenium test to the hub_service
    And the test has been executed on a Linux docker container
    When I request test execution logs from the log_management_service in XML format
    Then I should receive a valid XML response with the test execution logs

Реализовать запрос к log_management_service; вы можете использовать такой инструмент, как пакет request npm, для отправки HTTP-запроса с заголовком Content-Type, установленным в application/json или application/xml, в зависимости от желаемого формата.

Вот пример того, как это можно сделать:

const request = require('request');
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  // ... existing test cases ...
 
  it('should retrieve test execution logs in JSON format', async () => {
    const response = await new Promise((resolve, reject) => {
      request(
        {
          method: 'GET',
          uri: LOG_MANAGEMENT_SERVICE_URL,
          headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
          },
        },
        (error, response, body) => {
          if (error) {
            reject(error);
          } else {
            resolve(response);
          }
        },
      );
    });
    expect(response.headers['content-type']).toEqual('application/json');
    expect(response.status

Чему мы научились, когда создавали автоматизированные тесты с помощью ChatGPT

Весь опыт был веселым. У нас были мурашки по коже каждый раз, когда платформа превосходила наши ожидания. Но вот реалистичный урок из всех вышеперечисленных экспериментов. И хорошее, и плохое.

Плюсы ChatGPT для автоматизации тестирования

• Добавление устойчивости

Одна из вещей, которую тестировщики упускают из виду или считают перегрузкой, — это добавление отказоустойчивости в код автоматизации. Обычно он лишен приоритета как элемент с приоритетом 2-приоритетом 3. Однако, как мы видели в нашем примере выше, мы можем легко создать код, чтобы добавить отказоустойчивость в сценарий автоматизации.

• Обеспечение безопасности

Добавление лучших практик, ориентированных на безопасность, должно стать приоритетом с первого дня. Однако, если у вас есть незащищенный устаревший код или не хватает времени на поиск уязвимостей в коде, ChatGPT — чат-бот, созданный на ChatGPT-3.5, может помочь. Кроме того, в приведенных выше примерах мы видели, что некоторые фрагменты кода, созданные ChatGPT, по умолчанию безопасны. Например, использовал функцию GitHub Secrets. Но иногда вам может потребоваться запросить у платформы создание безопасного кода. Например, нам пришлось попросить ChatGPT намеренно использовать переменные окружения.

• Предоставление тестировщикам возможности преодолеть кривую обучения

ChatGPT — отличный инструмент для преодоления ограничений, связанных со знанием той или иной технологии. Например, если вы являетесь экспертом по Selenium, но плохо разбираетесь в конвейерах GitHub, вы можете использовать ChatGPT, по крайней мере, для начала работы и создания стартовых кодов, которые помогут вам создавать рабочие процессы GitHub. То же самое мы продемонстрировали и в приведенных выше примерах.

Однако следует предупредить, что ChatGPT не идеален и не надежен. Это просто еще один инструмент, облегчающий вашу жизнь, но если вы действительно хотите добиться успеха, вы не можете полностью зависеть от ChatGPT. Вам придется глубоко погрузиться в технологию.

• Ускорение отладки кода

Когда дело доходит до отладки, ChatGPT является полезным дополнением к набору инструментов любого разработчика программного обеспечения. В Интернете можно найти примеры, когда люди копировали и вставляли свой код в ChatGPT и получали точную причину сбоя в качестве выходного ответа. Опять же, это не на 100% надежно, и ChatGPT может упустить очевидные проблемы, но, тем не менее, он может помочь вам начать работу или дать вам новую перспективу при отладке кода.

Минусы ChatGPT для автоматизации тестирования

Хотя ChatGPT, построенный на базе ChatGPT-3.5, имеет много преимуществ и вариантов использования, есть несколько недостатков, о которых следует знать.

• Он основан на статистических закономерностях и не понимает основного смысла

ChatGPT построен на основе GPT-3.5, модели авторегрессивного языка. Однако одна из самых больших проблем в этом подходе заключается в том, что он очень сильно зависит от статистических закономерностей.

Эта модель обучения с помощью статистических моделей предсказывает, какими должны быть следующие слова, исходя из того, какие слова использовались ранее. Однако у него нет базового понимания значения этих слов.

Это означает, что его нельзя использовать столь же эффективно в ситуациях, когда вопросы или утверждения пользователя требуют понимания контекста, который ранее не объяснялся.

Хотя эти ограничения могут показаться незначительными, это очень важно, если вы используете ChatGPT для тестирования. Например, точность ChatGPT резко снизится, если вам придется создавать тестовые примеры, требующие предварительного глубокого понимания тестируемой системы.

• Пробелы в обучении

Базовая технология ChatGPT, языковая модель GPT-3.5, представляет собой языковую модель глубокого обучения, которая была обучена на больших наборах данных контента, созданного человеком. Здесь мы предполагаем, что он также выучил код как текст; поэтому он смог создать такие точные коды.

Это означает, что он не может точно реагировать на то, чего не знал раньше, или может давать неверную информацию, если его обучение не было обновлено.

Например, если его последний этап обучения был на фреймворке, который с тех пор устарел от половины своих методов, то код, который он создаст, будет использовать эти устаревшие методы. Таким образом, пользователь должен убедиться, что окончательный код, который он использует, обновлен.

• Неполный код

Еще одна проблема создания кода через ChatGPT заключается в том, что вам приходится иметь дело с частично написанным кодом. Это также видно в наших примерах выше, где нам пришлось намеренно запрашивать полный код для автоматизации bash.

Поэтому, если вы зависите от кода на основе ChatGPT, вам сначала нужно понять неполный код, доработать его или изменить в соответствии со своими потребностями. И, как вы можете себе представить, это часто бывает сложной задачей, так как очень много вещей могут пойти не так. Даже если вам удастся получить то, что вы хотите, конечный продукт, скорее всего, будет не так хорош, как если бы вы писали код с нуля. Но, с другой стороны, иногда расширение кода или отладка кода может быть проще, чем создание повторяющегося кода с нуля.

• Предположения

ChatGPT зависит от предположений. Тестировщики программного обеспечения обучены выявлять эти скрытые факторы, которые потенциально могут привести к сбою приложения, и когда они это делают, они могут встраивать в свои тестовые примеры способы проверки этих проблем. Но что происходит, когда вашим тестировщикам не дается достаточно времени, чтобы проверить все их предположения? Что делать, если информация, необходимая для подтверждения предположения, недоступна? Когда в создании продукта участвуют другие команды, такие как QA или Development, это может быть трудно контролировать.

Та же проблема существует и с ChatGPT. Платформа начинает с множества предположений о введенном вами варианте использования. В большинстве случаев эти допущения очевидны, и их легко обойти, но часто эти допущения приводят к очень неточному коду, который не облегчает вашу жизнь.

ChatGPT все еще находится на ранней стадии, и в него постоянно вносятся обновления для добавления функций или исправления ошибок. Кроме того, это модель постоянного обучения, поэтому чем больше людей используют ее и обнаруживают проблемы в платформе, тем лучше она становится. Его точность будет продолжать расти, а пробелы в обучении будут продолжать заполняться.

Это означает, что пользователи должны быть в курсе этих изменений, чтобы продолжать эффективно использовать ChatGPT.

Будущее тестирования с ИИ: заменит ли он команды тестирования?

ChatGPT, чат-бот, созданный на основе ChatGPT-3.5 и аналогичных технологий искусственного интеллекта, обладает огромным потенциалом в области тестирования и автоматизации тестирования. Они могут значительно облегчить жизнь тестировщика и могут значительно ускорить его работу. Однако говорить о том, что они заменят группы тестирования, пока нельзя.

Кроме того, как указано в начале поста, весь сгенерированный код мог бы быть лучше. Когда вы пытаетесь запустить его, они выдают ошибки. Но даже с учетом сказанного они являются хорошими отправными точками, которые можно отшлифовать и использовать дальше для лучшей реализации.

Этот инструмент, при правильном использовании, позволит командам приступить к задачам тестирования намного раньше и быстрее. Надлежащие инструменты, созданные с помощью этой технологии в фоновом режиме, позволят тестировщикам не сильно беспокоиться об автоматизации, а сосредоточиться на самих тестовых примерах.

Оригинальный источник статьи: https://www.lambdatest.com

#chatgpt #openai 

What is GEEK

Buddha Community

Как использовать ChatGPT для автоматизации тестирования

В этом руководстве по ChatGPT мы узнаем, как использовать ChatGPT для автоматизации тестирования. ChatGPT побил все интернет-рекорды, став вирусным в первую неделю после запуска. Миллион пользователей за 5 дней — это беспрецедентно

Разговорный ИИ, который может отвечать на вопросы на естественном языке и создавать стихи, писать сценарии фильмов, писать посты в социальных сетях, писать описательные эссе и делать массу удивительных вещей. Наша первая мысль, когда мы получили доступ к платформе, заключалась в том, как использовать эту замечательную платформу, чтобы облегчить жизнь тестировщикам веб-приложений и мобильных приложений. И самое главное, как мы можем использовать ChatGPT для автоматизированного тестирования .

Первый заметный вариант использования был связан с генерацией тестовых случаев. Такие вещи, как написание тестовых случаев для тестирования Google или списка тестовых случаев для тестирования формы входа. Но одна из наиболее важных особенностей ChatGPT заключается в том, что он также может писать код. Это также на нескольких языках программирования, с использованием всех самых популярных сред автоматизации тестирования и с использованием нескольких технологий.

Мы немедленно изучили, как мы можем использовать ChatGPT для автоматизированного тестирования и в какой степени. Мы начали с создания простых тестовых случаев, а затем использовали ChatGPT для создания сложного конвейера автоматизации тестирования с этапами CI/CD и кодом bash для тестирования приложения с несколькими микросервисами.

И при всем при этом ChatGPT предоставил нам хорошо документированный код с простыми для понимания инструкциями по использованию кода.

В этом посте будет показано наше пошаговое путешествие по созданию конвейера автоматического тестирования с использованием ChatGPT. Но сначала для непосвященных давайте посмотрим на ChatGPT, чат-бот, созданный на основе GPT-3.5.

Кроме того, прежде чем мы двинемся дальше, важно подчеркнуть, что весь сгенерированный ниже код не идеален. В большинстве случаев они довольно близки к исполняемому коду; однако по-прежнему существуют проблемы, начиная от синтаксических ошибок и заканчивая пропуском важных шагов из-за пробелов в контексте. Но опытные разработчики могут предоставить достаточно шаблонов, чтобы их было легко настраивать, отлаживать и запускать независимо.

Что такое ChatGPT?

30 ноября 2022 года OpenAI выпустила чат-бот для обработки языка разговора, построенный на новейшей языковой модели Generative Pre Training (GPT). Чат-бот под названием ChatGPT , построенный на основе GPT-3.5, может создавать последовательные и четко сформулированные ответы на запросы по широкому спектру тем.

GPT-3.5, языковая модель, работающая за кулисами в ChatGPT, представляет собой авторегрессивную языковую модель, которая предсказывает следующие слова в последовательности слов на основе контекста слов, которые идут перед ней. GPT использует передовые технологии обработки естественного языка и глубокого обучения для создания таких высококачественных языковых выходных данных, которые стирают грань между машинными и человеческими ответами.

Узнайте, как ChatGPT, созданный на базе ChatGPT-3.5, можно использовать для автоматизации тестирования, посмотрев это видео.

Начиная с простого сценария автоматизированного тестирования с использованием ChatGPT

Мы начали с очень простой подсказки. Давайте создадим простой код, используя Selenium с Java , который может открыть Google.com и распечатать его заголовок. И самое главное, код должен уметь работать в облаке LambdatTest Selenium Grid . Итак, мы открыли платформу и ввели наш первый вопрос.

Вопрос. Напишите код Selenium и Java, чтобы открыть google.com и вывести его заголовок. Код должен работать на LambdaTest

ChatGPT: Чтобы написать тест Selenium на Java, чтобы открыть Google.com и распечатать его заголовок, который будет работать в LambdaTest, вы можете использовать следующий код:

import org.openqa.selenium.WebDriver;
import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver;
import org.openqa.selenium.remote.RemoteWebDriver;
import org.openqa.selenium.remote.DesiredCapabilities;
 
public class Test {
  public static void main(String[] args) {
    // Set your LambdaTest username and access key
    String username = "YOUR_USERNAME";
    String accessKey = "YOUR_ACCESS_KEY";
 
    // Set the desired browser and operating system
    DesiredCapabilities caps = new DesiredCapabilities();
    caps.setCapability("browserName", "chrome");
    caps.setCapability("version", "80.0");
    caps.setCapability("platform", "WIN10");
 
    // Create a webdriver instance using the LambdaTest grid
    WebDriver driver = new RemoteWebDriver(
      new java.net.URL("https://" + username + ":" + accessKey + "@hub.lambdatest.com/wd/hub"),
      caps
    );
 
    // Open Google.com
    driver.get("https://www.google.com");
 
    // Get the title of the page
    String title = driver.getTitle();
 
    // Print the title
    System.out.println(title);
 
    // Close the webdriver instance
    driver.quit();
  }
}

Этот тест откроет Google.com в браузере Chrome в операционной системе Windows 10, получит заголовок страницы и распечатает его на консоли. Чтобы запустить тест на LambdaTest, убедитесь, что у вас установлена ​​библиотека Selenium Java, а затем скомпилируйте и запустите код с помощью компилятора Java, такого как javac и java. Тест будет выполняться в сетке LambdaTest, а результаты будут отображаться на панели инструментов LambdaTest .

Приведенный выше ответ показывает, что платформа автоматически добавила сложные возможности LambdaTest, такие как URL-адрес концентратора, желаемые возможности и запрос на добавление ключей доступа и имен пользователей. Все это необходимо для запуска теста в LambdaTest.

Давайте поднимем ставки: ChatGPT для сложного теста автоматизации

Теперь мы знаем, что написание простых сценариев автоматизации — это легкая прогулка для ChatGPT. Однако простота не всегда помогает. Когда мы выполняем веб-автоматизацию , нам часто приходится сталкиваться со сложным сценарием автоматизированного тестирования, будь то тестирование API или микросервисов . Может ли ChatGPT, доработанная версия серии GPT-3.5, облегчить жизнь, если мы передадим сложный тестовый пример автоматизации? Давай выясним!

В: Предположим, у меня есть платформа для тестирования Selenium , которая позволяет пользователям указывать свои тесты Selenium на hub.lambdatest.com. Эта платформа состоит из 4 микросервисов, отвечающих за следующие детали.

1. Первый микросервис принимает тесты Selenium и вызывает второй микросервис для создания тестового объекта в базе данных.
2. Затем первая служба соединяется с третьей службой, которая предоставляет ей док-контейнер Linux, в котором присутствуют файлы jar и веб-браузеры Selenium.
3. После получения сведений о док-контейнере первая служба проксирует HTTP-запросы в док-контейнер.
4. Четвертая служба собирает журналы выполнения тестов из док-контейнера и предоставляет API для возврата разных журналов для каждого теста Selenium.

Пусть первая служба называется hub_service, вторая служба — test_management_service, третья служба — linux_container_service, а четвертая служба — log_management_service. Напишите определение Cucumber для тестирования этой платформы.

Итак, мы задали этот тестовый сценарий как вопрос к ChatGPT, и вот что мы получили:

Feature: Selenium testing platform
  As a user of the platform
  I want to be able to point my Selenium tests to the platform
  So that I can run my tests on a variety of different environments and configurations
 
  Scenario: Successfully run a Selenium test
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the hub_service creates a test entity in the database using the test_management_service
    And the hub_service connects to the linux_container_service to get a docker container for running the test
    And the hub_service proxies the HTTP requests to the docker container
    And the log_management_service collects test execution logs from the docker container
    Then the test should run successfully
    And I should be able to retrieve the test logs from the log_management_service

ChatGPT: это определение Cucumber охватывает основные функции платформы, включая отправку теста Selenium в hub_service, создание тестового объекта в базе данных, получение контейнера Docker для запуска теста и сбор журналов выполнения теста. Он также включает утверждения, гарантирующие успешное выполнение теста и возможность получения журналов тестирования.

При необходимости вы можете добавить дополнительные шаги и сценарии, чтобы охватить более конкретные функции или пограничные случаи.

Добавление отрицательных тестов с помощью ChatGPT

Говоря о пограничных случаях, важно отметить, что определение Cucumber, которое мы получили от ChatGPT для нашего сложного тестового сценария, не учитывает отрицательные тестовые случаи. Давайте попросим ChatGPT, который построен на основе ChatGPT-3.5, хорошо включить отрицательные тестовые случаи.

Q. Генерировать отрицательные тесты, когда test_service и linux_container_service терпят неудачу

ChatGPT: вот несколько дополнительных негативных тестовых сценариев, которые можно добавить в определение Cucumber для проверки сбоев в test_management_service и linux_container_service:

Scenario: Test management service failure
Given I have a Selenium test ready to run
When I send the test to the hub_service
And the test_management_service fails to create a test entity in the database
Then the test should not run
And an error message should be displayed indicating the test_management_service failure
 
Scenario: Linux container service failure
Given I have a Selenium test ready to run
When I send the test to the hub_service
And the test_management_service successfully creates a test entity in the database
And the linux_container_service fails to provide a docker container for running the test
Then the test should not run
And an error message should be displayed indicating the linux_container_service failure

Эти сценарии проверяют наличие сбоев в службах test_management_service и linux_container_service, соответственно, и включают утверждения, гарантирующие, что тест не будет запущен и будет отображаться сообщение об ошибке, указывающее на сбой. При необходимости вы можете добавить аналогичные отрицательные тестовые сценарии для других микросервисов.

Давайте смешаем положительные и отрицательные тестовые случаи в огурце

Благодаря ChatGPT у нас теперь есть как положительные, так и отрицательные тестовые случаи для сложного сценария тестирования автоматизации. Теперь мы можем сделать еще один шаг и создать пересмотренные определения тестов Cucumber для положительных и отрицательных тестовых случаев. Поэтому мы попросили ChatGPT (построенный поверх ChatGPT-3.5) сделать то же самое.

Q. Напишите тесты Cucumber как для положительных, так и для отрицательных случаев для всех четырех сервисов.

ChatGPT: вот пересмотренное определение Cucumber, которое включает тестовые сценарии как для положительных, так и для отрицательных случаев для всех четырех сервисов:

Feature: Selenium testing platform
  As a user of the platform
  I want to be able to point my Selenium tests to the platform
  So that I can run my tests on a variety of different environments and configurations
 
  Scenario: Successfully run a Selenium test
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the hub_service creates a test entity in the database using the test_management_service
    And the hub_service connects to the linux_container_service to get a docker container for running the test
    And the hub_service proxies the HTTP requests to the docker container
    And the log_management_service collects test execution logs from the docker container
    Then the test should run successfully
    And I should be able to retrieve the test logs from the log_management_service
 
  Scenario: Test management service failure
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the test_management_service fails to create a test entity in the database
    Then the test should not run
    And an error message should be displayed indicating the test_management_service failure
 
  Scenario: Linux container service failure
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the test_management_service successfully creates a test entity in the database
    And the linux_container_service fails to provide a docker container for running the test
    Then the test should not run
    And an error message should be displayed indicating the linux_container_service failure
 
  Scenario: Hub service failure
    Given I have a Selenium test ready to run
    When the hub_service fails to process the test
    Then the test should not run
    And an error message should be displayed indicating the hub_service failure
 
  Scenario: Log management service failure
    Given I have a Selenium test ready to run
    When I send the test to the hub_service
    And the hub_service successfully creates a test entity in the database and gets a docker container for running the test
    And the log_management_service fails to collect test execution logs from the docker container
    Then the test should run
    But I should not be able to retrieve the test logs from the log_management_service
    And an error message should be displayed indicating the log_management_service failure

Это определение Cucumber включает тестовые сценарии как для положительных, так и для отрицательных случаев для всех четырех сервисов. Положительный сценарий охватывает основной функционал платформы, а отрицательный сценарий проверяет наличие сбоев в каждом из микросервисов. Эти сценарии включают утверждения, гарантирующие, что платформа ведет себя так, как ожидается, в положительных и отрицательных случаях.

Пришло время драматурга!

Точно так же мы получили тестовые файлы Cucumber, созданные мгновенно для очень сложного тестового сценария. Давайте получим помощь от ChatGPT по автоматизации кейсов Cucumber с помощью фреймворка Playwright . И вот мы спросили:

Q. Создайте тестовую реализацию Playwright для вышеуказанных случаев Cucumber.

ChatGPT : вот пример реализации определения Cucumber, представленного в предыдущем ответе, в драматургии:

const { playwright } = require('playwright');
 
// define test variables
const TEST_URL = 'https://www.example.com';
const TEST_LOGS_API = 'https://www.logs.com/api';
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  let browser;
  let context;
  let page;
 
  beforeEach(async () => {
    // launch browser and create new page
    browser = await playwright.chromium.launch();
    context = await browser.newContext();
    page = await context.newPage();
  });
 
  afterEach(async () => {
    // close browser
    await browser.close();
  });
 
  it('should successfully run a Selenium test', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(TEST_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    // connect to linux_container_service to get docker container
    // proxy HTTP requests to docker container
    // collect test execution logs using log_management_service
    const logs = await page.evaluate(() => fetch(TEST_LOGS_API).then(res => res.json()));
 
    // assert that test ran successfully and logs are retrieved
    expect(logs).toBeDefined();
  });
 
  it('should not run test if test_management_service fails', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(TEST_URL);
    // simulate failure of test_management_service
    const errorMessage = await page.evaluate(() => {
      try {
        // create test entity in database using test_management_service
        throw new Error('test_management_service failure');
      } catch (error) {
        return error.message;
      }
    });
 
    // assert that test did not run and error message is displayed
    expect(errorMessage).toEqual('test_management_service failure');
  });
 
  it('should not run test if linux_container_service fails', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(TEST_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    // simulate failure of linux_container_service
    const errorMessage = await page.evaluate(() => {
      try {
        // connect to linux_container_service to get docker container
        throw new Error('linux_container_service failure');
      } catch (error) {
        return error.message;
      }
    });
 
    // assert that test did not run and error message is displayed
    expect(errorMessage).toEqual('linux_container_service failure');
  });
 
  it('should not run test if hub_service fails', async () => {
    // simulate failure of hub_service
    const errorMessage = await page.evaluate(() => {
      try {
        // send test to hub_service
        throw new Error('hub_service failure');
      } catch (error) {
        return error.message;
      }
    });
 
    // assert that test did not run and error message is displayed
    expect(errorMessage).toEqual('hub_service

Что, если мы хотим запустить тест в облаке LambdaTest?

Спасибо ChatGPT за раздачу готового тестового сценария Playwright, основанного на тестовых примерах Cucumber. Однако этот сценарий Playwright может оказаться менее полезным для тех, кто использует облачную платформу для выполнения тестов, такую ​​как LambdaTest. Почему? Скрипту могут потребоваться изменения в объявлении возможностей и аутентификации в облаке LambdaTest.

Поэтому было бы интересно узнать, может ли ChatGPT помочь нам с готовым к использованию сценарием Playwright для облака LambdaTest. И, боже мой, мы были ошеломлены.

В. Направьте приведенные выше тесты Selenium на hub.lambdatest.com.

ChatGPT : чтобы указанные выше тесты Selenium указывали на hub.lambdatest.com, вам нужно будет изменить переменную TEST_URL, чтобы она указывала на соответствующий URL-адрес в LambdaTest. Например:

const TEST_URL = 'https://hub.lambdatest.com/wd/hub';

Вам также может потребоваться указать дополнительные параметры конфигурации, такие как желаемый браузер и платформа, а также ваши учетные данные LambdaTest. Обычно это можно сделать с помощью функции playwright.chromium.launch или путем передачи дополнительных параметров в функцию page.goto.

Например:

// launch browser and create new page
browser = await playwright.chromium.launch({
  headless: false,
  executablePath: '/path/to/chrome',
  args: ['--window-size=1366,768'],
});
context = await browser.newContext();
page = await context.newPage();
 
// navigate to LambdaTest URL with desired configuration options
await page.goto(TEST_URL, {
  waitUntil: 'networkidle2',
  timeout: 30000,
});
 
// set LambdaTest credentials
await page.setExtraHTTPHeaders({
  'user': 'your_username',
  'access_key': 'your_access_key',
});

 

Вам также может потребоваться изменить сценарии тестирования, чтобы отразить определенные функции, предоставляемые LambdaTest. Например, вам может потребоваться обновить шаги для создания объекта теста в базе данных или сбора журналов выполнения теста.

Это пример реализации, и он может охватывать только некоторые необходимые шаги для автоматического тестирования LambdaTest for Playwright . Дополнительные сведения о настройке и запуске тестов Playwright на платформе см. в документации LambdaTest.

Можем ли мы сделать это для каждого микросервиса?

Все идет нормально. Однако было бы здорово, если бы мы могли модифицировать приведенный выше тестовый сценарий для всех четырех микросервисов, которые мы обсуждали в нашем сложном тестовом сценарии, т. е. hub_service, test_management_service, linux_container_service и log_management_service.

Вопрос. Измените приведенные выше тестовые примеры, чтобы напрямую запрашивать все четыре микросервиса.

ChatGPT : чтобы изменить приведенные выше тестовые примеры для прямого запроса к четырем микрослужбам, вам потребуется обновить переменные TEST_URL и TEST_LOGS_API, чтобы они указывали на соответствующие URL-адреса для каждой микрослужбы.

Например:

const HUB_SERVICE_URL = 'https://www.hub.com';
const TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL = 'https://www.test-management.com';
const LINUX_CONTAINER_SERVICE_URL = 'https://www.linux-container.com';
const LOG_MANAGEMENT_SERVICE_URL = 'https://www.log-management.com';
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  let browser;
  let context;
  let page;
 
  beforeEach(async () => {
    // launch browser and create new page
    browser = await playwright.chromium.launch();
    context = await browser.newContext();
    page = await context.newPage();
  });
 
  afterEach(async () => {
    // close browser
    await browser.close();
  });
 
  it('should successfully run a Selenium test', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
    // connect to linux_container_service to get docker container
    await page.goto(LINUX_CONTAINER_SERVICE_URL);
    // proxy HTTP requests to docker container
    // collect test execution logs using log_management_service
    const logs = await page.evaluate(() => fetch(LOG_MANAGEMENT_SERVICE_URL).then(res => res.json()));
 
    // assert that test ran successfully and logs are retrieved
    expect(logs).toBeDefined();
  });
 
  it('should not run test if test_management_service fails', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // simulate failure of test_management_service
    const errorMessage = await page.evaluate(() => {
      try {
        // create test entity in database using test_management_service
        throw new Error('test_management_service failure');
      } catch (error) {
        return error.message;
      }
    });
 
    // assert that test did not run and error message is displayed
    expect(errorMessage).toEqual('test_management_service failure');
  });
 
  // ... additional test scenarios ...
});

Эта пересмотренная реализация запрашивает четыре микрослужбы напрямую, используя URL-адреса, указанные в переменных «HUB_SERVICE_URL», «TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL», «LINUX_CONTAINER_SERVICE_URL» и «LOG_MANAGEMENT_SERVICE_URL». Вы можете обновить эти переменные до соответствующих URL-адресов для вашей конкретной реализации.

Вам также может потребоваться обновить тестовые сценарии, чтобы отразить конкретные функции, предоставляемые каждой микрослужбой. Например, может потребоваться добавить дополнительные шаги для создания объекта теста в базе данных или сбора журналов выполнения теста.

Помните, что это всего лишь пример реализации, и он может не охватывать все необходимое.

Проверка создания тестового объекта в базе данных

Как указывает ChatGPT, нам нужно указать URL для test_management_service. Укажем это на testservice.lambdatestinternal.com. Кроме того, было бы интересно посмотреть, сможем ли мы опираться на ChatGPT, построенный поверх ChatGPT-3.5, чтобы проверить, получаем ли мы попадание в базу данных, добавив немного MySQL.

Вопрос: Предположим, что test_management_service указывает на testservice.lambdatestinternal.com. Добавьте дополнительные тестовые случаи, чтобы убедиться, что тестовая сущность успешно создана в базе данных. Предположим, что test_management_service использует MySQL

ChatGPT : Вот несколько дополнительных тестовых случаев, которые можно добавить, чтобы проверить, успешно ли создается тестовый объект внутри базы данных службой test_management_service:

 it('should create test entity in database', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    const response = await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
 
    // assert that test entity was created successfully
    expect(response.status()).toEqual(200);
  });
 
  it('should verify test entity in database', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
    // query database to verify test entity was created
    const result = await page.evaluate(() => {
      // connect to MySQL database and execute query to retrieve test entity
      // return result of query
    });
 
    // assert that test entity was found in database
    expect(result).toBeDefined();
  });

Эти тестовые примеры охватывают создание и проверку тестового объекта в базе данных с помощью службы test_management_service. Первый тестовый пример отправляет запрос в службу test_management_service и утверждает, что ответ успешен, указывая на то, что тестовый объект был создан.

Второй тестовый пример запрашивает базу данных, чтобы убедиться, что тестовый объект был создан. Вам нужно будет изменить блок page.evaluate, чтобы включить код для подключения к базе данных MySQL и выполнения соответствующего запроса.

Помните, что это всего лишь пример реализации и может охватывать только некоторые необходимые шаги для взаимодействия с test_management_service и базой данных MySQL. Обратитесь к документации test_management_service и MySQL для получения дополнительной информации о том, как получить доступ и запросить базу данных.

Улучшение MySQL Touch с помощью ChatGPT

Мы даже нашли нужный микросервис в базе данных. Пришло время соединить точки с базой данных с помощью MySQL. Итак, мы попросили ChatGPT:

Вопрос: Добавьте логику для подключения и запроса Mysql в приведенных выше тестовых примерах.

ChatGPT : чтобы добавить логику для подключения и запросов к MySQL в приведенных выше тестовых примерах, вы можете использовать пакет mysql npm для установки подключения к базе данных и выполнения запросов.

Вот пример того, как это можно сделать:

const mysql = require('mysql');
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  // ... existing test cases ...
 
  it('should verify test entity in database', async () => {
    // send test to hub_service
    await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
    // create test entity in database using test_management_service
    await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
    // query database to verify test entity was created
    const result = await page.evaluate(() => {
      // create MySQL connection
      const connection = mysql.createConnection({
        host: 'localhost',
        user: 'your_username',
        password: 'your_password',
        database: 'your_database',
      });
 
      // execute query to retrieve test entity
      const query = 'SELECT * FROM test_entities WHERE id = ?';
      connection.query(query, [1], (error, results) => {
        if (error) {
          throw error;
        }
        return results;
      });
    });
 
    // close MySQL connection
    connection.end();
 
    // assert that test entity was found in database
    expect(result).toBeDefined();
  });
});

Эта реализация использует mysql.create

Давайте добавим отказоустойчивость в код

Потрясающий! Теперь, когда у нас есть запрос MySQL, наша непосредственная задача — обеспечить устойчивость тестов. Если микрослужба становится временно недоступной, тест должен автоматически повторяться. Итак, давайте добавим к нему устойчивость. ChatGPT, не будете ли вы так любезны?

Вопрос. Добавьте устойчивость в приведенных выше тестовых случаях, когда test_management_service становится временно недоступным, добавляя повторные попытки.

ChatGPT : чтобы повысить устойчивость к приведенным выше тестовым случаям, когда служба test_management_service может временно стать недоступной, вы можете добавить повторные попытки, используя цикл и задержку между каждой повторной попыткой.

Вот пример того, как это можно сделать:

const mysql = require('mysql');
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  // ... existing test cases ...
 
  it('should verify test entity in database with retries', async () => {
    let result;
    let retries = 0;
    const maxRetries = 3;
    const retryDelay = 1000; // 1 second
 
    while (!result && retries < maxRetries) {
      // send test to hub_service
      await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
      // create test entity in database using test_management_service
      await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
      // query database to verify test entity was created
      result = await page.evaluate(() => {
        // create MySQL connection
        const connection = mysql.createConnection({
          host: 'localhost',
          user: 'your_username',
          password: 'your_password',
          database: 'your_database',
        });
 
        // execute query to retrieve test entity
        const query = 'SELECT * FROM test_entities WHERE id = ?';
        connection.query(query, [1], (error, results) => {
          if (error) {
            throw error;
          }
          return results;
        });
      });
 
      // close MySQL connection
      connection.end();
 
      if (!result) {
        retries++;
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryDelay));
      }
    }
 
    // assert that test entity was found in database
    expect(result).toBeDefined();
  });
});

 

Эта реализация включает в себя цикл, который повторяет тест до maxRetries раз, с retryDelay в 1 секунду между каждой повторной попыткой. Тест завершится ошибкой, если тестовый объект не будет найден в базе данных после максимального количества повторных попыток. Это может гарантировать, что тест будет пройден, даже если test_management_service временно станет недоступным.

Помните, что это всего лишь пример реализации, и он может охватывать только некоторые необходимые шаги для добавления повторных попыток в тест. Возможно, вам придется настроить логику повторных попыток и задержку в зависимости от ваших конкретных потребностей.

Сделайте его более безопасным с помощью переменных среды

Может ли ChatGPT (доработанная версия ChatGPT-3.5) помочь нам добавить значения соединения MySQL в качестве переменных среды? Давайте посмотрим.

В: Я хочу передать значения соединения mysql через переменные окружения.

ChatGPT : чтобы передать значения подключения MySQL в качестве переменных среды в приведенных выше тестовых примерах, вы можете использовать объект process.env для доступа к значениям во время выполнения.

Вот пример того, как это можно сделать:

const mysql = require('mysql');
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  // ... existing test cases ...
 
  it('should verify test entity in database with retries', async () => {
    let result;
    let retries = 0;
    const maxRetries = 3;
    const retryDelay = 1000; // 1 second
 
    while (!result && retries < maxRetries) {
      // send test to hub_service
      await page.goto(HUB_SERVICE_URL);
      // create test entity in database using test_management_service
      await page.goto(TEST_MANAGEMENT_SERVICE_URL);
      // query database to verify test entity was created
      result = await page.evaluate(() => {
        // create MySQL connection using environment variables
        const connection = mysql.createConnection({
          host: process.env.MYSQL_HOST,
          user: process.env.MYSQL_USER,
          password:

Запланируйте действие GitHub и получите результаты теста с помощью LambdaTest API

Интересно, как ChatGPT упрощает жизнь в разных функциях. От написания сценария автоматизации для внешнего тестирования до создания запроса к базе данных и соединения точек. Разве не было бы сказкой, если бы мы могли заставить ChatGPT помочь нам с непрерывным тестированием , настроив действие GitHub для нашего тестового сценария, запланировав тестирование и получив результаты тестирования с платформы LambdaTest с помощью API LambdaTest? Поэтому мы попросили ChatGPT:

В: Напишите действие GitHub для запуска всех вышеперечисленных тестов каждый день в 9 утра и направьте их на LambdaTest. Кроме того, напишите шаг для получения результатов теста из LambdaTest с использованием их API.

ChatGPT: Вот пример действия GitHub, которое запускает вышеуказанные тесты каждый день в 9 утра и указывает их на LambdaTest:

name: Selenium tests
 
on:
  schedule:
    - cron: '0 9 * * *'
 
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Node.js
      uses: actions/setup-node@v2
      with:
        node-version: 14.x
    - name: Install dependencies
      run: npm install
    - name: Run tests
      env:
        TEST_URL: https://hub.lambdatest.com/wd/hub
        USERNAME: ${{ secrets.LAMBDATEST_USERNAME }}
        ACCESS_KEY: ${{ secrets.LAMBDATEST_ACCESS_KEY }}
      run: npm test

Это действие запускается запланированным событием каждый день в 9:00, как указано в блоке. Он выполняет следующие шаги:

1. Проверьте репозиторий, используя действие action/checkout.
2. Настройте Node.js, используя действие action/setup-node.
3. Установите зависимости с помощью npm install.
4. Запустите тесты с помощью теста npm.

Переменные среды TEST_URL, USERNAME и ACCESS_KEY передаются действию для настройки тестов для запуска в LambdaTest. Значения USERNAME и ACCESS_KEY извлекаются из секретов репозитория, которые можно настроить в настройках репозитория.

Чтобы получить результаты теста от LambdaTest с помощью их API, вы можете использовать пакет http-client npm для выполнения HTTP-запросов к API LambdaTest.

Вот пример того, как получить результаты теста:

const { HttpClient } = require('http-client');
 
async function getTestResults(sessionId) {
  const client = new HttpClient();
  const username = process.env.LAMBDATEST_USERNAME;
  const accessKey = process.env.LAMBDATEST_ACCESS_KEY;
  const response = await client.get(
    `https://api.lambdatest.com/automation/api/v1/sessions/${sessionId}`,
    {
      auth: {
        username,
        password: accessKey,
      },
    },
  );
  return response.body;
}
 
// example usage
const testResults = await getTestResults('12345');
console.log(testResults);

Эта функция отправляет запрос GET к LambdaTest API для получения результатов теста для указанного идентификатора сеанса. Значения имени пользователя и accessKey передаются как учетные данные базовой проверки подлинности HTTP. Тело ответа возвращается функцией, и к нему можно получить доступ для получения результатов теста.

Вы можете включить эту функцию в тестовый сценарий и вызывать ее после выполнения тестов для получения результатов тестов. Вы также можете добавить в функцию обработку ошибок и повторные попытки на случай, если

Файл Package.json с указанными выше шагами.

Следующим шагом было сделать весь этот процесс переносимым. Создайте файл package.json, который загрузит все зависимости и создаст среду для запуска вышеупомянутых тестовых сценариев.

Вопрос. Напишите файл package.json с различными сценариями для запуска вышеуказанных тестов и получения результатов из API-интерфейсов LambdaTest.

ChatGPT: Вот пример файла package.json с различными скриптами для запуска вышеуказанных тестов и получения результатов из API LambdaTest:

{
  "name": "selenium-tests",
  "version": "1.0.0",
  "scripts": {
    "test": "playwright run --chromium --spec=*.spec.js",
    "fetch-results": "node fetch-results.js",
    "run-tests": "npm run test && npm run fetch-results"
  },
  "dependencies": {
    "playwright": "^2.0.0",
    "http-client": "^1.0.0"
  },
  "devDependencies": {
    "jest": "^26.6.3"
  }
}

Этот файл package.json включает следующие сценарии:

• test: запускает тесты с помощью Playwright.
• fetch-results: извлекает результаты теста из LambdaTest с помощью скрипта fetch-results.js.
• run-tests: запускает тесты и последовательно извлекает результаты.

Чтобы запустить тесты и получить результаты, вы можете использовать скрипт run-tests, запустив npm run run-tests. Это приведет к последовательному выполнению тестовых сценариев и сценариев выборки результатов.

Вам потребуется создать сценарий fetch-results.js, содержащий логику для получения результатов теста из LambdaTest, как показано в предыдущем примере.

Помните, что это всего лишь пример реализации и может не включать.

Давайте поместим все это в репозиторий GitHub.

Теперь у нас есть начало полного рабочего процесса автоматизированного тестирования. В качестве следующих шагов мы хотим перенести все это на GitHub с полным файлом GitHub Actions YAML, чтобы автоматизировать рабочий процесс через GitHub.

Вопрос. Создайте репозиторий GitHub со всеми файлами Cucumber, тестовыми файлами, nodejs и кодом действий GitHub.

ChatGPT: чтобы создать репозиторий GitHub со всеми необходимыми файлами для запуска тестов Selenium, выполните следующие действия:

1. Создайте новый репозиторий на GitHub.
2. Клонируйте репозиторий на свой локальный компьютер.
3. Создайте каталог для тестов Selenium, например, test/.
4. Создайте файлы функций Cucumber и тестовые файлы в каталогеtests/.
5. Инициализируйте репозиторий как проект Node.js, запустив npm init в корневом каталоге репозитория.
6. Установите необходимые зависимости, такие как Playwright и пакет npm http-client, запустив npm install –save-dev playwright и npm install –save http-client.
7. Создайте файл package.json со сценариями для запуска тестов и получения результатов, как показано в предыдущем примере.
8. Создайте файл рабочего процесса GitHub Action в каталоге .github/workflows/, как показано в предыдущем примере.
9. Зафиксируйте и отправьте изменения в репозиторий.

После настройки репозитория вы можете запустить тесты и получить результаты, отправив фиксацию или вручную запустив рабочий процесс GitHub Action. Тесты будут выполняться на LambdaTest, а результаты будут получены с использованием LambdaTest API.

Помните, что это всего лишь пример реализации, который может не включать в себя все необходимые шаги для настройки полноценной платформы тестирования Selenium. Возможно, вам придется скорректировать шаги в зависимости от ваших конкретных требований.

Скрипт Bash для локального запуска всего на Mac

Теперь, когда у нас есть полная настройка рабочего процесса, мы хотим запустить все это локально на нашем компьютере Mac. Нам нужен был скрипт Bash для клонирования репозитория и автоматизации всех вышеперечисленных шагов. Еще одна проблема, которую мы наблюдали в ChatGPT, заключается в том, что иногда он не создает весь сценарий и пропускает важные шаги. Поэтому нам пришлось снова запросить создание полного сценария Bash.

В: Напишите сценарий Bash для автоматизации описанных выше действий на моем Mac.

ChatGPT: чтобы автоматизировать шаги по созданию репозитория GitHub с тестами Selenium на Mac, вы можете написать сценарий bash, который выполняет следующие действия:

1. Создайте новый репозиторий на GitHub.
2. Клонируйте репозиторий на локальный компьютер.
3. Создайте каталог для тестов Selenium, например, test/.
4. Создайте файлы функций Cucumber и тестовые файлы в каталогеtests/.
5. Инициализируйте репозиторий как проект Node.js, запустив npm init в корневом каталоге репозитория.
6. Установите необходимые зависимости, такие как Playwright и пакет npm http-client, запустив npm install –save-dev playwright и npm install –save http-client.
7. Создайте файл package.json со сценариями для запуска тестов и получения результатов, как показано в предыдущем примере.
8. Создайте файл рабочего процесса GitHub Action в каталоге .github/workflows/, как показано в предыдущем примере.
9. Зафиксируйте и отправьте изменения в репозиторий.

Вот пример сценария Bash, который выполняет следующие действия:

# create new repository on GitHub
curl -u "USERNAME" https://api.github.com/user/repos -d '{"name":"selenium-tests"}'
 
# clone repository
git clone https://github.com/USERNAME/selenium-tests.git
 
# navigate to repository directory
cd selenium-tests
 
# create tests directory
mkdir tests
 
# create cucumber feature files and test files in tests directory
touch tests/feature1.feature tests/feature1.spec.js
touch tests/feature2.feature tests/feature2

В: Заполните указанный выше файл Bash и не генерируйте объяснение

ChatGPT: вот завершенный скрипт bash, который автоматизирует шаги по созданию репозитория GitHub с тестами Selenium на Mac:

# create new repository on GitHub
curl -u "USERNAME" https://api.github.com/user/repos -d '{"name":"selenium-tests"}'
 
# clone repository
git clone https://github.com/USERNAME/selenium-tests.git
 
# navigate to repository directory
cd selenium-tests
 
# create tests directory
mkdir tests
 
# create cucumber feature files and test files in tests directory
touch tests/feature1.feature tests/feature1.spec.js
touch tests/feature2.feature tests/feature2.spec.js
 
# initialize repository as Node.js project
npm init
 
# install dependencies
npm install --save-dev playwright
npm install --save http-client
 
# create package.json file with scripts for running tests and fetching results
cat > package.json <<EOF
{
  "name": "selenium-tests",
  "version": "1.0.0",
  "scripts": {
    "test": "playwright run --chromium --spec=*.spec.js",
    "fetch-results": "node fetch-results.js",
    "run-tests": "npm run test && npm run fetch-results"
  },
  "dependencies": {
    "playwright": "^2.0.0",
    "http-client": "^1.0.0"
  },
  "devDependencies": {
    "jest": "^26.6.3"
  }
}
EOF
 
# create GitHub Action workflow file
mkdir -p .github/workflows
touch .github/workflows/selenium-tests.yml
 
cat > .github/workflows

 

Сценарий Bash для рабочего процесса GitHub

Теперь, когда у нас есть полный скрипт Bash для запуска и настройки всего нашего конвейера, мы хотим, чтобы он также работал на GitHub. Поэтому нам понадобился файл рабочего процесса GitHub для добавления в репозиторий для запуска установки.

Вопрос. Измените приведенный выше сценарий Bash, чтобы также создать файл рабочего процесса GitHub.

ChatGPT: чтобы изменить сценарий Bash для создания файла рабочего процесса GitHub Action, вы можете включить содержимое файла рабочего процесса в сценарий и использовать команду echo для его записи в файл.

Вот пример того, как это можно сделать:

# create new repository on GitHub
curl -u "USERNAME" https://api.github.com/user/repos -d '{"name":"selenium-tests"}'
 
# clone repository
git clone https://github.com/USERNAME/selenium-tests.git
 
# navigate to repository directory
cd selenium-tests
 
# create tests directory
mkdir tests
 
# create cucumber feature files and test files in tests directory
touch tests/feature1.feature tests/feature1.spec.js
touch tests/feature2.feature tests/feature2.spec.js
 
# initialize repository as Node.js project
npm init
 
# install dependencies
npm install --save-dev playwright
npm install --save http-client
 
# create package.json file with scripts for running tests and fetching results
cat > package.json <<EOF
{
  "name": "selenium-tests",
  "version": "1.0.0",
  "scripts": {
    "test": "playwright run --chromium --spec=*.spec.js",
    "fetch-results": "node fetch-results.js",
    "run-tests": "npm run test

Теперь, наконец, давайте изменим определения огурца.

Итак, в качестве последнего шага, теперь мы хотим изменить определения Cucumber, чтобы микрослужба управления журналами могла выводить ответы как в XML, так и в JSON.

Вопрос. Измените определения Cucumber, чтобы включить случаи, когда log_management_service может выводить ответ как в формате XML, так и в формате JSON.

Чтобы изменить определения Cucumber, чтобы включить случаи, когда служба log_management_service может выводить ответ в формате XML, а также JSON, вы можете использовать HTTP-заголовок Content-Type, чтобы указать нужный формат.

Вот пример того, как это можно сделать:

Feature: Selenium testing platform
  As a user of the platform
  I want to be able to retrieve test execution logs in different formats
  So that I can use the logs in different applications
 
  Scenario: Retrieve test execution logs in JSON format
    Given I have sent a selenium test to the hub_service
    And the test has been executed on a Linux docker container
    When I request test execution logs from the log_management_service in JSON format
    Then I should receive a valid JSON response with the test execution logs
 
  Scenario: Retrieve test execution logs in XML format
    Given I have sent a selenium test to the hub_service
    And the test has been executed on a Linux docker container
    When I request test execution logs from the log_management_service in XML format
    Then I should receive a valid XML response with the test execution logs

Реализовать запрос к log_management_service; вы можете использовать такой инструмент, как пакет request npm, для отправки HTTP-запроса с заголовком Content-Type, установленным в application/json или application/xml, в зависимости от желаемого формата.

Вот пример того, как это можно сделать:

const request = require('request');
 
describe('Selenium testing platform', () => {
  // ... existing test cases ...
 
  it('should retrieve test execution logs in JSON format', async () => {
    const response = await new Promise((resolve, reject) => {
      request(
        {
          method: 'GET',
          uri: LOG_MANAGEMENT_SERVICE_URL,
          headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
          },
        },
        (error, response, body) => {
          if (error) {
            reject(error);
          } else {
            resolve(response);
          }
        },
      );
    });
    expect(response.headers['content-type']).toEqual('application/json');
    expect(response.status

Чему мы научились, когда создавали автоматизированные тесты с помощью ChatGPT

Весь опыт был веселым. У нас были мурашки по коже каждый раз, когда платформа превосходила наши ожидания. Но вот реалистичный урок из всех вышеперечисленных экспериментов. И хорошее, и плохое.

Плюсы ChatGPT для автоматизации тестирования

• Добавление устойчивости

Одна из вещей, которую тестировщики упускают из виду или считают перегрузкой, — это добавление отказоустойчивости в код автоматизации. Обычно он лишен приоритета как элемент с приоритетом 2-приоритетом 3. Однако, как мы видели в нашем примере выше, мы можем легко создать код, чтобы добавить отказоустойчивость в сценарий автоматизации.

• Обеспечение безопасности

Добавление лучших практик, ориентированных на безопасность, должно стать приоритетом с первого дня. Однако, если у вас есть незащищенный устаревший код или не хватает времени на поиск уязвимостей в коде, ChatGPT — чат-бот, созданный на ChatGPT-3.5, может помочь. Кроме того, в приведенных выше примерах мы видели, что некоторые фрагменты кода, созданные ChatGPT, по умолчанию безопасны. Например, использовал функцию GitHub Secrets. Но иногда вам может потребоваться запросить у платформы создание безопасного кода. Например, нам пришлось попросить ChatGPT намеренно использовать переменные окружения.

• Предоставление тестировщикам возможности преодолеть кривую обучения

ChatGPT — отличный инструмент для преодоления ограничений, связанных со знанием той или иной технологии. Например, если вы являетесь экспертом по Selenium, но плохо разбираетесь в конвейерах GitHub, вы можете использовать ChatGPT, по крайней мере, для начала работы и создания стартовых кодов, которые помогут вам создавать рабочие процессы GitHub. То же самое мы продемонстрировали и в приведенных выше примерах.

Однако следует предупредить, что ChatGPT не идеален и не надежен. Это просто еще один инструмент, облегчающий вашу жизнь, но если вы действительно хотите добиться успеха, вы не можете полностью зависеть от ChatGPT. Вам придется глубоко погрузиться в технологию.

• Ускорение отладки кода

Когда дело доходит до отладки, ChatGPT является полезным дополнением к набору инструментов любого разработчика программного обеспечения. В Интернете можно найти примеры, когда люди копировали и вставляли свой код в ChatGPT и получали точную причину сбоя в качестве выходного ответа. Опять же, это не на 100% надежно, и ChatGPT может упустить очевидные проблемы, но, тем не менее, он может помочь вам начать работу или дать вам новую перспективу при отладке кода.

Минусы ChatGPT для автоматизации тестирования

Хотя ChatGPT, построенный на базе ChatGPT-3.5, имеет много преимуществ и вариантов использования, есть несколько недостатков, о которых следует знать.

• Он основан на статистических закономерностях и не понимает основного смысла

ChatGPT построен на основе GPT-3.5, модели авторегрессивного языка. Однако одна из самых больших проблем в этом подходе заключается в том, что он очень сильно зависит от статистических закономерностей.

Эта модель обучения с помощью статистических моделей предсказывает, какими должны быть следующие слова, исходя из того, какие слова использовались ранее. Однако у него нет базового понимания значения этих слов.

Это означает, что его нельзя использовать столь же эффективно в ситуациях, когда вопросы или утверждения пользователя требуют понимания контекста, который ранее не объяснялся.

Хотя эти ограничения могут показаться незначительными, это очень важно, если вы используете ChatGPT для тестирования. Например, точность ChatGPT резко снизится, если вам придется создавать тестовые примеры, требующие предварительного глубокого понимания тестируемой системы.

• Пробелы в обучении

Базовая технология ChatGPT, языковая модель GPT-3.5, представляет собой языковую модель глубокого обучения, которая была обучена на больших наборах данных контента, созданного человеком. Здесь мы предполагаем, что он также выучил код как текст; поэтому он смог создать такие точные коды.

Это означает, что он не может точно реагировать на то, чего не знал раньше, или может давать неверную информацию, если его обучение не было обновлено.

Например, если его последний этап обучения был на фреймворке, который с тех пор устарел от половины своих методов, то код, который он создаст, будет использовать эти устаревшие методы. Таким образом, пользователь должен убедиться, что окончательный код, который он использует, обновлен.

• Неполный код

Еще одна проблема создания кода через ChatGPT заключается в том, что вам приходится иметь дело с частично написанным кодом. Это также видно в наших примерах выше, где нам пришлось намеренно запрашивать полный код для автоматизации bash.

Поэтому, если вы зависите от кода на основе ChatGPT, вам сначала нужно понять неполный код, доработать его или изменить в соответствии со своими потребностями. И, как вы можете себе представить, это часто бывает сложной задачей, так как очень много вещей могут пойти не так. Даже если вам удастся получить то, что вы хотите, конечный продукт, скорее всего, будет не так хорош, как если бы вы писали код с нуля. Но, с другой стороны, иногда расширение кода или отладка кода может быть проще, чем создание повторяющегося кода с нуля.

• Предположения

ChatGPT зависит от предположений. Тестировщики программного обеспечения обучены выявлять эти скрытые факторы, которые потенциально могут привести к сбою приложения, и когда они это делают, они могут встраивать в свои тестовые примеры способы проверки этих проблем. Но что происходит, когда вашим тестировщикам не дается достаточно времени, чтобы проверить все их предположения? Что делать, если информация, необходимая для подтверждения предположения, недоступна? Когда в создании продукта участвуют другие команды, такие как QA или Development, это может быть трудно контролировать.

Та же проблема существует и с ChatGPT. Платформа начинает с множества предположений о введенном вами варианте использования. В большинстве случаев эти допущения очевидны, и их легко обойти, но часто эти допущения приводят к очень неточному коду, который не облегчает вашу жизнь.

ChatGPT все еще находится на ранней стадии, и в него постоянно вносятся обновления для добавления функций или исправления ошибок. Кроме того, это модель постоянного обучения, поэтому чем больше людей используют ее и обнаруживают проблемы в платформе, тем лучше она становится. Его точность будет продолжать расти, а пробелы в обучении будут продолжать заполняться.

Это означает, что пользователи должны быть в курсе этих изменений, чтобы продолжать эффективно использовать ChatGPT.

Будущее тестирования с ИИ: заменит ли он команды тестирования?

ChatGPT, чат-бот, созданный на основе ChatGPT-3.5 и аналогичных технологий искусственного интеллекта, обладает огромным потенциалом в области тестирования и автоматизации тестирования. Они могут значительно облегчить жизнь тестировщика и могут значительно ускорить его работу. Однако говорить о том, что они заменят группы тестирования, пока нельзя.

Кроме того, как указано в начале поста, весь сгенерированный код мог бы быть лучше. Когда вы пытаетесь запустить его, они выдают ошибки. Но даже с учетом сказанного они являются хорошими отправными точками, которые можно отшлифовать и использовать дальше для лучшей реализации.

Этот инструмент, при правильном использовании, позволит командам приступить к задачам тестирования намного раньше и быстрее. Надлежащие инструменты, созданные с помощью этой технологии в фоновом режиме, позволят тестировщикам не сильно беспокоиться об автоматизации, а сосредоточиться на самих тестовых примерах.

Оригинальный источник статьи: https://www.lambdatest.com

#chatgpt #openai 

How To Use ChatGPT For coding | Let ChatGPT Write Your HTML Code | ChatGPT

How To Use ChatGPT For coding | Let ChatGPT Write Your HTML Code | ChatGPT
#chatgpt #chatgptexplained #chatgpttutorial #chatgpt3 #chatgpt 
https://youtu.be/PBPeShtwtP8

Playwright Chatgpt: A Technical Book Written with OpenAI ChatGPT

playwright-chatgpt

This is an experimental book written on the Playwright testing library with the help of OpenAI ChatGPT.

Note The content of this book is not up to date with the current release of the Playwright library as OpenAI ChatGPT dataset is up to 2021. The code examples offered by ChatGPT are not tested and are limited to its dataset. Grammarly detected about 4.5% plagiarism in the content generated by ChatGPT. Please read Playwright Docs for latest changes and features

What is Playwright?

Playwright is a tool for automating end-to-end tests for web applications. It is a Node.js library that allows developers to write tests using JavaScript or TypeScript, and it supports modern web browsers like Chrome, Firefox, and Microsoft Edge. Playwright can be used to test web applications by simulating user interactions, such as clicking buttons and filling out forms, and it can also be used to take screenshots and generate performance metrics. It is similar to other web automation tools like Selenium and Puppeteer, but it offers additional features and capabilities.

History of Playwright

As far as I know, Playwright is a relatively new tool for automating end-to-end tests for web applications. It was first released in 2020 by the company OpenAI Microsoft, and it has since gained popularity among web developers as a powerful and user-friendly alternative to other web automation tools like Selenium and Puppeteer.

Before Playwright, web developers typically used tools like Selenium and Puppeteer to automate end-to-end tests for web applications. These tools allowed developers to write tests using a variety of programming languages, but they had some limitations, such as difficulty in writing asynchronous tests and the need to use separate tools for taking screenshots and generating performance metrics.

Playwright was created to address these limitations and provide web developers with a more comprehensive and user-friendly tool for automating end-to-end tests. It has a simple, intuitive API and support for modern web browsers, and it also includes features like automated waiting and the ability to take screenshots and generate performance metrics. Since its release, Playwright has been widely adopted by web developers and has become a popular choice for automating end-to-end tests.

What are key features of Playwright?

Here are some of the key features of Playwright:

• Cross-browser testing: Playwright allows developers to write tests that can run on multiple web browsers, including Chrome, Firefox, and Microsoft Edge.
• Easy to use: Playwright has a simple, intuitive API that makes it easy for developers to write end-to-end tests for web applications.
• Automated waiting: Playwright automatically waits for pages to load and for elements to become available before performing actions, which can help make tests more stable and reliable.
• Screenshot and performance metrics: Playwright can take screenshots and generate performance metrics during tests, which can be useful for debugging and optimization.
• Headless testing: Playwright can run tests in a headless mode, which means it can run tests without launching a visible web browser window. This can be useful for running tests on a continuous integration server, for example.
• Support for asynchronous testing: Playwright allows developers to write asynchronous tests, which can be useful for testing complex, real-world scenarios.

These are just some of the key features of Playwright. For more information, you can check out the Playwright documentation or other online resources.

What are the use cases of Playwright?

Playwright is a tool for automating end-to-end tests for web applications. It can be used in a variety of different scenarios and contexts to test the functionality, performance, and behavior of web applications.

Some common use cases for Playwright include:

• Regression testing: Playwright can be used to write tests that verify the behavior of a web application over time. These tests can be run regularly to ensure that the application continues to work as expected and to detect any regressions or bugs that may have been introduced by new code or changes to the application.
• Integration testing: Playwright can be used to write tests that verify the integration of different components or features of a web application. These tests can help ensure that the application works as expected when different parts of the system are combined, and they can help detect any issues or inconsistencies that may arise when the application is used in the real world.
• Performance testing: Playwright can be used to write tests that measure the performance of a web application. These tests can help identify bottlenecks and other performance issues, and they can also be used to compare the performance of different versions of the application or different configurations.
• User acceptance testing: Playwright can be used to write tests that simulate real-world user interactions with a web application. These tests can be used to verify that the application is user-friendly and easy to use, and they can help identify any usability or accessibility issues that may need to be addressed.
• These are just some examples of the types of scenarios and contexts in which Playwright can be used. Depending on the specific needs and requirements of your project, you may find other use cases for Playwright, or you may need to use a different tool or approach to automate your tests.

How does Playwright compare with Selenium and Cypress?

Playwright, Selenium, and Cypress are all tools that can be used to automate end-to-end tests for web applications. They all allow developers to write tests using a variety of programming languages, and they can simulate user interactions like clicking buttons and filling out forms.

One key difference between these tools is the level of abstraction they provide. Playwright and Cypress are both high-level tools, which means they have a simple, intuitive API and abstract away many of the complexities of web automation. This makes them easier to use, but it also means that they may not be as flexible as lower-level tools like Selenium. Selenium, on the other hand, is a lower-level tool that provides more fine-grained control over the web automation process. This makes it more flexible, but it also requires more effort and expertise to use effectively.

Another difference between these tools is the range of features they offer. Playwright and Cypress both include additional features beyond basic web automation, such as support for taking screenshots and generating performance metrics. Selenium, on the other hand, is a more basic tool that focuses primarily on web automation, and it requires the use of separate libraries and tools for taking screenshots and generating performance metrics.

Overall, the choice between Playwright, Selenium, and Cypress will depend on the specific needs and requirements of your project. Playwright and Cypress may be better suited for simpler projects that don't require a lot of customization, while Selenium may be a better choice for more complex projects that require more control over the web automation process. It's also worth considering the specific features and capabilities of each tool to see which one is the best fit for your project.

Explain architecture of Playwright

Playwright is a Node.js library that allows developers to write end-to-end tests for web applications using JavaScript or TypeScript. It is built on top of the WebKit and Chromium open-source web browsers, which are the same engines that power the Safari and Chrome web browsers, respectively.

When a Playwright test is run, the Playwright library establishes a connection to a web browser engine (either WebKit or Chromium) and uses it to load the web application being tested. The test code can then simulate user interactions, such as clicking buttons and filling out forms, and it can also access the web page's content and state. Playwright also includes features like automatic waiting and the ability to take screenshots and generate performance metrics, which can be useful for debugging and optimization.

Overall, the architecture of Playwright is designed to provide a simple and user-friendly API for writing end-to-end tests for web applications, while also leveraging the power and capabilities of the WebKit and Chromium web browser engines. This allows developers to write tests that are easy to maintain and understand, while also providing the flexibility and control needed to test complex, real-world scenarios.

What are the limitations of Playwright?

As with any tool or technology, Playwright has some limitations that you should be aware of. These limitations may affect your decision to use Playwright for your project, and they may also impact how you use Playwright in your tests.

Some of the key limitations of Playwright include:

• Playwright only supports web applications: Playwright is a tool for automating end-to-end tests for web applications. It cannot be used to automate tests for other types of software or applications, such as desktop or mobile applications.
• Playwright only works with certain web browsers: Playwright currently supports the WebKit and Chromium web browser engines, which are used by the Safari and Chrome web browsers, respectively. It does not currently support other web browsers like Firefox or Internet Explorer.
• Playwright has limited flexibility: Playwright is a high-level tool that provides a simple, intuitive API for writing end-to-end tests. This makes it easy to use, but it also means that it may not be as flexible as other, lower-level tools like Selenium. If you need more control over the web automation process, you may need to use a different tool.
• Playwright may not support all web technologies: Playwright is designed to work with modern web applications that use common web technologies like HTML, CSS, and JavaScript. It may not support more specialized or experimental web technologies, and it may not be able to automate tests for applications that use these technologies.

Overall, while Playwright is a powerful and user-friendly tool for automating end-to-end tests, it has some limitations that you should be aware of. Depending on the specific needs and requirements of your project, you may need to use a different tool or approach to automate your tests.

How to setup Playwright development environment?

To set up a Playwright development environment, you will need to install a few things first. Here is a step-by-step guide:

1. Install Node.js and npm (the Node.js package manager) on your computer. You can download and install them from the official Node.js website (https://nodejs.org/en/).
2. Create a new directory for your project and navigate to it in the terminal or command prompt.
3. Install Playwright and its dependencies by running the following command:

npm install playwright

4.    Install a code editor or IDE of your choice. Some popular options include Visual Studio Code, Atom, and Sublime Text.

5.    Create a new file in your project directory and name it index.js. This will be the main script file for your Playwright tests.

6.    Open the file in your code editor and add the following code to it:

const playwright = require('playwright'); (async () => {  // Your Playwright code goes here })();

7.    Save the file and run it using the following command:

node index.js

This should set up a basic Playwright development environment on your computer. You can now start writing your tests using the Playwright API.

How to navigate to Google and search using Playwright?

To navigate to Google and perform a search using Playwright, you will need to use the Playwright API to control a web browser. Here is an example of how you could do this:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to Google
  await page.goto('https://www.google.com/');

  // Type a search query into the search box
  await page.fill('input[name="q"]', 'Playwright');

  // Submit the search form
  await page.click('input[type="submit"]');

  // Wait for the search results to load
  await page.waitForSelector('#search');

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

This code will start a new browser instance, navigate to Google, enter a search query, submit the search form, and wait for the results to load. It will then close the browser. Note that this is just a simple example to illustrate how to navigate to Google and perform a search using Playwright. You may need to adjust the code to fit your specific needs.

Which testing frameworks are supported by Playwright?

Playwright is a low-level library for automating web browsers, so it does not come with a built-in testing framework. However, it can be used with any testing framework that supports JavaScript, such as Mocha, Jest, or Jasmine.

Here is an example of how you could use Playwright with the Mocha testing framework:

const playwright = require('playwright');
const assert = require('assert');

describe('My Playwright tests', () => {
  it('should do something', async () => {
    // Start a new browser instance
    const browser = await playwright.chromium.launch();

    // Create a new page
    const page = await browser.newPage();

    // Do something with the page

    // Assert something about the page
    assert(true);

    // Close the browser
    await browser.close();
  });
});

In this example, the describe and it functions are provided by Mocha, and the assert function is provided by the assert module. Playwright is used to control the browser and interact with the page. You can use Playwright with any testing framework that supports JavaScript in a similar way. Just be sure to install the testing framework and any necessary dependencies before running your tests.

Playwright and Jest

Here is an example of a Google search test case using Playwright and Jest:

const playwright = require('playwright');

describe('Google search', () => {
  it('should show results for Playwright', async () => {
    // Start a new browser instance
    const browser = await playwright.chromium.launch();

    // Create a new page
    const page = await browser.newPage();

    // Navigate to Google
    await page.goto('https://www.google.com/');

    // Type a search query into the search box
    await page.fill('input[name="q"]', 'Playwright');

    // Submit the search form
    await page.click('input[type="submit"]');

    // Wait for the search results to load
    await page.waitForSelector('#search');

    // Check if the page contains the expected text
    const text = await page.evaluate(() => document.body.textContent);
    expect(text).toContain('Playwright');

    // Close the browser
    await browser.close();
  });
});

 

This test case uses Playwright to control the browser and interact with the page, and Jest to structure the test and make assertions about the page. It navigates to Google, performs a search for "Playwright", and checks if the page contains the expected text. Note that this is just a simple example to illustrate how to use Playwright and Jest together. You may need to adjust the code to fit your specific needs. For example, you may want to add more test cases or make more detailed assertions about the page.

How does Playwright identifies HTML elements?

Playwright uses CSS selectors to identify HTML elements on a web page. CSS selectors are patterns that match specific elements based on their attributes and relationship to other elements in the page.

For example, if you want to click on a button with the text "Submit" on a web page using Playwright, you could use the following CSS selector:

button[type="submit"]

This selector will match any button element on the page with a type attribute set to "submit". Playwright will then use this selector to locate the element on the page and perform the desired action, such as clicking on it.

You can use a wide variety of CSS selectors to identify different types of elements on the page. For example, you can use class and ID selectors to match elements based on their class and ID attributes, respectively. You can also use attribute selectors to match elements based on their attribute values, and combinators to match elements based on their relationship to other elements in the page.

Playwright also provides a number of convenience methods that allow you to easily find elements on the page without needing to know the exact CSS selector for the element. For example, you can use the page.$ method to find an element by its text content, or the page.$$ method to find multiple elements that match a given selector.

1. page.$(selector): This method finds the first element on the page that matches the given CSS selector. For example, page.$('button[type="submit"]') will find the first button element on the page with a type attribute set to "submit".
2. page.$$(selector): This method finds all elements on the page that match the given CSS selector. For example, page.$$('a') will find all a (link) elements on the page.
3. page.$eval(selector, pageFunction): This method evaluates the given page function for the first element on the page that matches the given CSS selector. The page function can be any JavaScript code that you want to run in the context of the page. For example, page.$eval('button[type="submit"]', button => button.click()) will find the first button element on the page with a type attribute set to "submit" and click on it.
4. page.$$eval(selector, pageFunction): This method evaluates the given page function for all elements on the page that match the given CSS selector. The page function can be any JavaScript code that you want to run in the context of the page. For example,page.$$eval('a', links => links.forEach(link => link.click())) will find all a (link) elements on the page and click on each of them.

Overall, these different locator strategies allow you to easily find and interact with elements on the page using CSS selectors and JavaScript code. They are a powerful and flexible way to automate your tests with Playwright.

Examples of CSS selectors in Playwright

Here are some examples of CSS selectors that you can use to identify elements on a web page with Playwright:

• button: This selector will match any button element on the page.
• button[type="submit"]: This selector will match any button element on the page with a type attribute set to "submit".
• #submit-button: This selector will match any element on the page with an ID attribute set to "submit-button".
• .submit-button: This selector will match any element on the page with a class attribute set to "submit-button".
• form input: This selector will match any input element that is a descendant of a form element on the page.
• form > input: This selector will match any input element that is a direct child of a form element on the page.

These are just a few examples of the many different CSS selectors that you can use with Playwright. You can use a wide variety of CSS selectors to match elements based on their attributes, relationships to other elements, and other criteria. You can also use combinators and pseudo-classes to create more complex and powerful selectors.

Overall, CSS selectors are a powerful and flexible way to identify HTML elements on a web page, and Playwright makes it easy to use them in your tests.

Working with the shadow DOM

The shadow DOM is a web standard that allows developers to create isolated, encapsulated DOM trees within a web page. These shadow trees are hidden from the main document, and can only be accessed through JavaScript code that is executed in the context of the shadow tree.

Shadow DOM is useful for creating reusable web components that are self-contained and do not interfere with the rest of the page. For example, a button component may have its own shadow DOM tree with its own styles and behavior, which can be used in different parts of a web page without affecting the styles or behavior of other elements on the page.

To handle shadow DOM in Playwright, you can use the page.evaluateHandle method to query shadow DOM elements and interact with them using the Playwright API.

Here is an example of how to use Playwright to click on a shadow DOM element:

const browser = await playwright.chromium.launch()
const context = await browser.newContext()
const page = await context.newPage()

await page.goto('https://www.example.com/')

// Query the shadow DOM element using a CSS selector
const shadowElement = await page.evaluateHandle(() => {
  return document.querySelector('#my-shadow-element')
})

// Use the click method provided by Playwright to click on the element
await shadowElement.click()

In this example, we use the page.evaluateHandle method to query the shadow DOM element using a CSS selector, and then use the click method provided by Playwright to click on the element. This allows us to easily interact with shadow DOM elements using Playwright.

Note that some methods, such as click, are not available for all types of elements. In such cases, you can use the page.evaluate method to execute JavaScript code that interacts with the shadow DOM elements directly. For example:

const browser = await playwright.chromium.launch()
const context = await browser.newContext()
const page = await context.newPage()

await page.goto('https://www.example.com/')

// Query the shadow DOM element using a CSS selector
const shadowElement = await page.evaluateHandle(() => {
  return document.querySelector('#my-shadow-element')
})

// Use the page.evaluate method to execute JavaScript code that clicks on the element
await page.evaluate(shadowElement => shadowElement.click(), shadowElement)

In this example, we use the page.evaluate method to execute JavaScript code that clicks on the shadow DOM element. This allows us to interact with the shadow DOM element even if the Playwright API does not provide a method for the desired action.

Storing locators in external file

To store locator data in an external file, you can use the require function to import the file containing the locator data into your tests.

Here is an example of how to store locator data in an external file and use it in Playwright tests:

// Define a file named 'locators.js' that exports the locator data
module.exports = {
  usernameField: '#username',
  passwordField: '#password',
  loginButton: '#login',
}

// Import the locator data from the 'locators.js' file
const locators = require('./locators')

// Define a test that uses the locator data
describe('my tests', () => {
  it('should be able to login', async () => {
    // Launch a browser instance
    const browser = await playwright.chromium.launch()

    // Create a new context (i.e. a new incognito window)
    const context = await browser.newContext()

    // Create a new page
    const page = await context.newPage()

    // Navigate to the login page
    await page.goto('https://www.example.com/login')

    // Use the locator data to interact with the page
    await page.fill(locators.usernameField, 'username')
    await page.fill(locators.passwordField, 'password')
    await page.click(locators.loginButton)

    // Close the browser instance
    await browser.close()
  })
})

In this example, we define a file named locators.js that exports an object containing the locator data for the page. We then import the locator data from the locators.js file using the require function, and use the locator data to interact with the page in the tests. This allows us to easily reuse the locator data in multiple tests, and makes it easier to update the locator data if it changes.

How does Playwright interact with the web application?

Playwright is a low-level library for automating web browsers, so it does not interact directly with your web application. Instead, it uses the web browser's APIs to control the browser and interact with the web page.

For example, if you want to fill out a form on a web page using Playwright, you would use the browser's fill method to enter the form data into the appropriate fields. Playwright would then use the browser's APIs to send the data to the web page and submit the form. The web application would then receive the data and process it as usual.

In this way, Playwright acts as a middleman between your tests and the web application. It allows you to automate the browser and interact with the web page, without needing to worry about the details of how the web application works or how it processes the data. This makes it easier to write reliable and maintainable tests for your web application.

The page object in Playwright

In Playwright, the page object represents a web page in a browser, and provides various methods that you can use to interact with the page and its content. Some examples of page methods in Playwright include:

• page.click: This method simulates a mouse click on a given element on the page.
• page.fill: This method fills a form field on the page with a given value.
• page.focus: This method focuses a given element on the page, so that it can be interacted with.
• page.goto: This method navigates the page to a given URL.
• page.hover: This method simulates a mouse hover over a given element on the page.
• page.screenshot: This method takes a screenshot of the page and saves it to a file.
• page.type: This method simulates typing into a given element on the page.
• page.waitForSelector: This method waits for a given element to appear on the page, before continuing with the script.
• page.$: This method returns the first element on the page that matches a given CSS selector.

These are just a few examples of page methods in Playwright. There are many other methods available, which you can use to perform various actions on the page, such as interacting with elements, extracting information from the page, and more.

Overall, the page object in Playwright provide a powerful set of tools for automating and testing web pages, and are an essential part of the Playwright API.

Performing click action on element

Here is an example of how you could use Playwright to click on a button on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the button element on the page
  const button = await page.$('button[type="submit"]');

  // Click on the button
  await button.click();

  // Wait for the page to load
  await page.waitForNavigation();

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

In this example, the playwright.chromium.launch method is used to start a new browser instance, and the browser.newPage method is used to create a new page. The page.goto method is then used to navigate to a web page, and the page.$ method is used to find the button element on the page.

Once the button is found, the button.click method is used to click on it. This will simulate a user clicking on the button with their mouse, and will trigger any associated events or actions in the web page.

After clicking on the button, the page.waitForNavigation method is used to wait for the page to finish loading. This is important because clicking on the button may cause the page to navigate to a new URL, and you need to wait for the navigation to complete before continuing.

Finally, the browser.close method is used to close the browser instance and clean up any resources.

Overall, this code shows how you can use Playwright to find and interact with elements on a web page, such as clicking on a button. You can use similar approaches

Working with input textbox element

Typing a value in a input textbox element

Here is an example of how you could use Playwright to type a value into an input textbox on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the input textbox on the page
  const input = await page.$('input[type="text"]');

  // Type the desired value into the textbox
  await input.type('Hello, world!');

  // Wait for the page to update
  await page.waitForSelector('#typed-text', { visible: true });

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The input.type method is used to type the desired value into the textbox. This method simulates a user typing on a keyboard, and will trigger any associated events or actions in the web page.

The fill method

The process of filling a textbox in Playwright is similar to typing a value into a textbox, as shown in the previous example. Here is an example of how you could use Playwright to fill a textbox with a specific value:

// Find the input textbox on the page
const input = await page.$('input[type="text"]');

// Fill the textbox with the desired value
await input.fill('Hello, world!');

Getting value from the input textbox

Here is an example of how you could use Playwright to get the value of an input textbox on a web page:

// Find the input textbox on the page
const input = await page.$('input[type="text"]');

// Get the value of the input textbox
const value = await input.getValue();

// Print the value to the console
console.log(value);

The input.getValue method is used to get the current value of the textbox. This method will return the value of the textbox, or an empty string if the textbox is empty.

Get attribute value of an element

To get the value of an attribute for an element in Playwright, you can use the element.getAttribute method, as shown in the following example:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the element on the page
  const element = await page.$('#some-element');

  // Get the value of the "id" attribute for the element
  const id = await element.getAttribute('id');

  // Print the value of the "id" attribute to the console
  console.log(id);

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The element.getAttribute method is used to get the value of the "id" attribute for the element. This method returns a promise that resolves with the value of the attribute, or null if the attribute is not set for the element.

Get CSS property of an element

To get the value of a CSS property for an element in Playwright, you can use the element.getStyleProperty method, as shown in the following example:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the element on the page
  const element = await page.$('#some-element');

  // Get the value of the "display" CSS property for the element
  const display = await element.getStyleProperty('display');

  // Print the value of the "display" property to the console
  console.log(display);

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The element.getStyleProperty method is used to get the value of the "display" CSS property for the element. This method returns a promise that resolves with the value of the property, or null if the property is not set for the element.

Working with Select element

Getting options from the Select element

Here is an example of how you could use Playwright to get all the options from a dropdown menu on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the dropdown menu on the page
  const dropdown = await page.$('select');

  // Get the options from the dropdown
  const options = await dropdown.$$eval('option', (options) => options.map((option) => option.value));

  // Print the options to the console
  console.log(options);

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The dropdown.$$eval method is used to evaluate a JavaScript function that finds all the option elements inside the dropdown menu. The function then returns an array of the values of the option elements, which is stored in the options variable.

The options are then printed to the console using the console.log method. You can use this array in any way you want, such as verifying that it contains the expected options, or using it to perform further actions on the page.

Selecting an option from the Select element

Here is an example of how you could use Playwright to select an item from a dropdown menu on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the dropdown menu on the page
  const dropdown = await page.$('select');

  // Select the desired item from the dropdown
  await dropdown.selectOption('Option 2');

  // Wait for the page to update
  await page.waitForSelector('#selected-item', { visible: true });

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The dropdown.selectOption method is used to select the desired option from the menu. This will simulate a user clicking on the option with their mouse, and will trigger any associated events or actions in the web page.

Selecting multiple options in a multi-select Dropdown element

Here is an example of how you could use Playwright to select multiple items from a dropdown menu on a web page:

// Find the dropdown menu on the page
const dropdown = await page.$('select[multiple]');

// Select the desired items from the dropdown
await dropdown.selectOption('Option 2');
await dropdown.selectOption('Option 4');

The dropdown.selectOption method is used to select the desired options from the menu. This method can be called multiple times to select multiple options.

Getting selected item from the Select element

Here is an example of how you could use Playwright to get the selected item from a dropdown menu on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the dropdown menu on the page
  const dropdown = await page.$('select');

  // Get the selected option from the dropdown
  const selectedOption = await dropdown.getValue();

  // Print the selected option to the console
  console.log(selectedOption);

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The dropdown.getValue method is used to get the currently selected option from the menu. This method will return the value of the selected option, or an empty string if no option is selected.

Working with Checkbox input element

Here is an example of how you could use Playwright to select and unselect a checkbox on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the checkbox on the page
  const checkbox = await page.$('input[type="checkbox"]');

  // Check if the checkbox is currently selected
  const isChecked = await checkbox.getAttribute('checked');

  // Select or unselect the checkbox, depending on its current state
  if (isChecked) {
    await checkbox.uncheck();
  } else {
    await checkbox.check();
  }

  // Wait for the page to update
  await page.waitForSelector('#selected-items', { visible: true });

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

In this example, the playwright.chromium.launch method is used to start a new browser instance, and the browser.newPage method is used to create a new page. The page.goto method is then used to navigate to a web page, and the page.$ method is used to find the input element on the page (i.e. the checkbox).

Note that the input element in this example has a type attribute set to "checkbox", which indicates that it is a checkbox. This is necessary because the check and uncheck methods can only be used with checkbox elements.

Once the checkbox is found, the checkbox.getAttribute method is used to get the current value of the "checked" attribute. This attribute is set to "true" if the checkbox is selected, or "false" if it is unselected.

The if statement then checks the value of the "checked" attribute, and either selects or unselects

Working with Radio button input element

Here is an example of how you could use Playwright to select a radio button on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the radio button on the page
  const radioButton = await page.$('input[type="radio"][value="option1"]');

  // Check if the radio button is currently selected
  const isChecked = await radioButton.getAttribute('checked');

  // Select the radio button, if it is not already selected
  if (!isChecked) {
    await radioButton.click();
  }

  // Wait for the page to update
  await page.waitForSelector('#selected-option', { visible: true });

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The input element in this example has a type attribute set to "radio" and a value attribute set to "option1". This is necessary because the click method can only be used with radio buttons that have a specific value.

Once the radio button is found, the radioButton.getAttribute method is used to get the current value of the "checked" attribute. This attribute is set to "true" if the radio button is selected, or "false" if it is unselected.

The if statement then checks the value of the "checked" attribute, and only selects the radio button if

Inspecting element state

Element is visible

Here is an example of how you could use Playwright to check if an element is visible on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the element on the page
  const element = await page.$('#some-element');

  // Check if the element is visible
  const isVisible = await element.isIntersectingViewport();

  // Print the result to the console
  console.log(isVisible);

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The element.isIntersectingViewport method is used to check if the element is visible. This method returns true if the element is visible, or false if it is not visible (e.g. because it is hidden, or because it is outside the viewport).

The result of the isIntersectingViewport method is then printed to the console using the console.log method, so that you can see if the element is visible or not.

There is another method using the "display" CSS property for the element.

// Find the element on the page
const element = await page.$('#some-element');

// Check if the element is displayed
const isDisplayed = await element.getStyleProperty('display') !== 'none';

// Print the result to the console
console.log(isDisplayed);

The element.getStyleProperty method is used to get the value of the "display" CSS property for the element. This property determines whether or not the element is displayed on the page.

If the "display" property is set to "none", it means that the element is not displayed on the page, and the isDisplayed variable is set to false. Otherwise, the isDisplayed variable is set to true, indicating that the element is displayed on the page.

Element is enabled

Here is an example of how you could use Playwright to check if an element is enabled on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the element on the page
  const element = await page.$('#some-element');

  // Check if the element is enabled
  const isEnabled = await element.getAttribute('disabled') !== 'true';

  // Print the result to the console
  console.log(isEnabled);

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The element.getAttribute method is used to get the value of the "disabled" attribute for the element. This attribute determines whether or not the element is enabled on the page.

If the "disabled" attribute is set to "true", it means that the element is not enabled on the page, and the isEnabled variable is set to false. Otherwise, the isEnabled variable is set to true, indicating that the element is enabled on the page.

Taking Screenshot of an element

To take a screenshot of a specific element on a web page using Playwright, you can use the element.screenshot method, as shown in the following example:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the element on the page
  const element = await page.$('#some-element');

  // Take a screenshot of the element and save it to a file
  await element.screenshot({ path: 'element-screenshot.png' });

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

Once the element is found, the element.screenshot method is used to take a screenshot of the element and save it to a file. This method takes an options object as an argument, which can be used to specify the path where the screenshot should be saved. The screenshot is then saved to the specified file using the path option,

Getting Size and Location of an element

To get the size and location of an element on a web page using Playwright, you can use the element.boundingBox method, as shown in the following example:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the element on the page
  const element = await page.$('#some-element');

  // Get the size and location of the element
  const { x, y, width, height } = await element.boundingBox();

  // Print the size and location of the element to the console
  console.log(`Element is located at x=${x}, y=${y}, and has a width of ${width} and a height of ${height}.`);

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

The element.boundingBox method is used to get the size and location of the element. This method returns an object with the properties x, y, width, and height, which represent the coordinates of the top-left corner of the element, as well as the element's width and height, respectively.

Working with the Canvas element

To interact with a canvas element on a web page using Playwright, you can use the page.$eval method, which allows you to evaluate JavaScript code in the context of the page and interact with the canvas element.

Here is an example that shows how to use the page.$eval method to interact with a canvas element on a web page:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page with a canvas element
  await page.goto('https://example.com/canvas');

  // Find the canvas element on the page
  const canvas = await page.$('#my-canvas');

  // Use the $eval method to interact with the canvas element
  await canvas.$eval('#my-canvas', (canvas) => {
    // Get the canvas context
    const ctx = canvas.getContext('2d');

    // Draw a circle on the canvas
    ctx.beginPath();
    ctx.arc(100, 100, 50, 0, 2 * Math.PI);
    ctx.fill();
  });

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

In this example, the playwright.chromium.launch method is used to start a new browser instance, and the browser.newPage method is used to create a new page. The page.goto method is then used to navigate to a web page with a canvas element, and the page.$ method is used to find the canvas element on the page.

Once the canvas element is found, the canvas.$eval method is used to evaluate JavaScript code in the context of the page and interact with the canvas element. In this case, the code uses the canvas.getContext method to get the canvas context, and then uses the context to draw a circle on the canvas.

Overall, this code shows how you can use Playwright to interact with a canvas element on a web page and perform actions such as drawing or animating on the canvas. You can use similar approaches to interact with other elements or components on the page, such as images, videos, or interactive forms.

Working with the SVG element

To work with SVG elements in Playwright, you can use the page.$eval or page.evaluate method to query the SVG elements using CSS selectors, and then use the methods provided by Playwright to interact with the elements.

Here is an example of how to use Playwright to click on an SVG element:

const browser = await playwright.chromium.launch()
const context = await browser.newContext()
const page = await context.newPage()

await page.goto('https://www.example.com/')

// Query the SVG element using a CSS selector
const svgElement = await page.$eval('#my-svg-element', el => el)

// Use the click method provided by Playwright to click on the element
await svgElement.click()

In this example, we use the page.$eval method to query the SVG element using a CSS selector, and then use the click method provided by Playwright to click on the element. This allows us to easily interact with SVG elements using Playwright.

Note that some methods, such as click, are not available for all types of elements. In such cases, you can use the page.evaluate method to execute JavaScript code that interacts with the SVG elements directly. For example:

const browser = await playwright.chromium.launch()
const context = await browser.newContext()
const page = await context.newPage()

await page.goto('https://www.example.com/')

// Query the SVG element using a CSS selector
const svgElement = await page.$eval('#my-svg-element', el => el)

// Use the page.evaluate method to execute JavaScript code that clicks on the element
await page.evaluate(svgElement => svgElement.click(), svgElement)

In this example, we use the page.evaluate method to execute JavaScript code that clicks on the SVG element. This allows us to interact with the SVG element even if the Playwright API does not provide a method for the desired action.

Performing keyboard events

The page.keyboard object in Playwright is used to simulate keyboard events on a web page, such as typing text or pressing keys. It provides a number of methods and properties that you can use to interact with the keyboard in your tests or other code.

For example, the page.keyboard.press method can be used to press a specific key on the keyboard, such as the Enter or Tab key. The page.keyboard.type method can be used to simulate typing text, including special characters and modifier keys like Ctrl or Alt. The page.keyboard.down and page.keyboard.up methods can be used to simulate pressing and releasing a specific key.

In addition, the page.keyboard object provides properties that you can use to configure the behavior of keyboard events, such as the page.keyboard.delay property, which specifies the delay between key presses when typing text, or the page.keyboard.autoRepeatDelay property, which specifies the delay before auto-repeating a held key.

Overall, the page.keyboard object in Playwright provides a powerful set of tools for simulating keyboard events on a web page, and can be used to automate a wide range of interactions and tests.

To press keys, such as the Enter or Tab key, on a web page using Playwright, you can use the page.keyboard.press method, as shown in the following example:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the input field on the page
  const input = await page.$('#some-input');

  // Type "Hello, world!" into the input field
  await input.type('Hello, world!');

  // Press the Tab key to move focus to the next element
  await page.keyboard.press('Tab');

  // Press the Enter key to submit the form
  await page.keyboard.press('Enter');

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

In this example, the playwright.chromium.launch method is used to start a new browser instance, and the browser.newPage method is used to create a new page. The page.goto method is then used to navigate to a web page, and the page.$ method is used to find the input field on the page.

Once the input field is found, the input.type method is used to type "Hello, world!" into the field. Then, the page.keyboard.press method is used to press the Tab key to move focus to the next element on the page. Finally, the page.keyboard.press method is used again, this time to press the Enter key to submit the form.

Finally, the browser.close method is used to close the browser instance and clean up any resources.

To simulate copy and paste keyboard events, such as Ctrl + C and Ctrl + V, on a web page using Playwright, you can use the page.keyboard.type method, as shown in the following example:

const playwright = require('playwright');

(async () => {
  // Start a new browser instance
  const browser = await playwright.chromium.launch();

  // Create a new page
  const page = await browser.newPage();

  // Navigate to a web page
  await page.goto('https://example.com');

  // Find the input field on the page
  const input = await page.$('#some-input');

  // Type "Hello, world!" into the input field
  await input.type('Hello, world!');

  // Select the text in the input field
  await input.selectText();

  // Simulate pressing Ctrl + C to copy the text
  await page.keyboard.type('^C');

  // Find the textarea on the page
  const textarea = await page.$('#some-textarea');

  // Focus the textarea
  await textarea.focus();

  // Simulate pressing Ctrl + V to paste the copied text
  await page.keyboard.type('^V');

  // Close the browser
  await browser.close();
})();

In this example, the playwright.chromium.launch method is used to start a new browser instance, and the browser.newPage method is used to create a new page. The page.goto method is then used to navigate to a web page, and the page.$ method is used to find the input field and textarea on the page.

Once the input field and textarea are found, the input.type method is used to type "Hello, world!" into the input field. Then, the input.selectText method is used to select the text in the input field, and the page.keyboard.type method is used to simulate pressing Ctrl + C to copy the text.

Next, the textarea.focus method is used to focus the textarea, and the page.keyboard.type method is used again, this time to simulate pressing Ctrl + V to paste the copied

Performing Mouse Events

In Playwright, you can use the page.mouse object to simulate mouse events, such as clicking, double-clicking, or hovering over an element on a web page. This can be useful if you want to test the behavior of a web application in response to these events.

Here is a simple example of how you might use the page.mouse object in Playwright to perform mouse events:

const { playwright } = require('playwright');

(async () => {
  const browser = await playwright.chromium.launch();
  const context = await browser.newContext();
  const page = await context.newPage();
  await page.goto('http://localhost:3000');

  // Click an element on the page
  await page.mouse.click(100, 100);

  // Double-click an element on the page
  await page.mouse.doubleClick(200, 200);

  // Hover over an element on the page
  await page.mouse.move(300, 300);

  await browser.close();
})();

In this example, the page.mouse object is used to simulate a click, double-click, and hover over an element on the page. The click and doubleClick methods take the x and y coordinates of the element as arguments, and the move method takes the coordinates of the element to hover over.

The page.mouse object in Playwright provides several methods for simulating mouse events on a web page. These methods include:

• page.mouse.click(x, y, options): This method simulates a click at the specified coordinates on the page. The options argument can be used to specify modifier keys like Shift or Alt.
• page.mouse.doubleClick(x, y, options): This method simulates a double-click at the specified coordinates on the page. The options argument can be used to specify modifier keys like Shift or Alt.
• page.mouse.down(x, y, options): This method simulates pressing the left mouse button at the specified coordinates on the page. The options argument can be used to specify modifier keys like Shift or Alt.
• page.mouse.move(x, y, options): This method simulates moving the mouse cursor to the specified coordinates on the page. The options argument can be used to specify modifier keys like Shift or Alt.
• page.mouse.up(x, y, options): This method simulates releasing the left mouse button at the specified coordinates on the page. The options argument can be used to specify modifier keys like Shift or Alt.

These are just a few examples of the methods that the page.mouse object provides in Playwright.

Performing Drag and Drop

In Playwright, you can use the page.drag and page.drop methods to simulate a drag and drop operation on a web page. This can be useful if you want to test the behavior of a web application when an element is dragged and dropped onto another element.

Here is a simple example of how you might use the page.drag and page.drop methods in Playwright to perform a drag and drop operation:

const { playwright } = require('playwright');

(async () => {
  const browser = await playwright.chromium.launch();
  const context = await browser.newContext();
  const page = await context.newPage();
  await page.goto('http://localhost:3000');

  // Get the coordinates of the source element
  const source = await page.$('#source');
  const { x: sourceX, y: sourceY } = await source.boundingBox();

  // Get the coordinates of the target element
  const target = await page.$('#target');
  const { x: targetX, y: targetY } = await target.boundingBox();

  // Drag the source element to the target element
  await page.drag(sourceX, sourceY, targetX, targetY);
  await page.drop();

  await browser.close();
})();

In this example, the page.drag method is used to simulate dragging the source element to the target element on the page. The page.drag method takes the x and y coordinates of the source element and the target element as arguments, and simulates moving the mouse cursor from the source coordinates to the target coordinates.

Once the drag operation has been simulated, the page.drop method is called to simulate releasing the mouse button, completing the drag and drop operation.

Performing chain of Keyboard and Mouse events

In Playwright, you can use the page.keyboard and page.mouse objects to simulate complex mouse and keyboard events on a web page. This can be useful if you want to test the behavior of a web application in response to these events, such as dragging and dropping an element while holding down a modifier key like Shift or Alt.

Here is a simple example of how you might use the page.keyboard and page.mouse objects in Playwright to perform complex mouse and keyboard events:

const { playwright } = require('playwright');

(async () => {
  const browser = await playwright.chromium.launch();
  const context = await browser.newContext();
  const page = await context.newPage();
  await page.goto('http://localhost:3000');

  // Press the Shift key
  await page.keyboard.down('Shift');

  // Get the coordinates of the source element
  const source = await page.$('#source');
  const { x: sourceX, y: sourceY } = await source.boundingBox();

  // Get the coordinates of the target element
  const target = await page.$('#target');
  const { x: targetX, y: targetY } = await target.boundingBox();

  // Drag the source element to the target element
  await page.mouse.move(sourceX, sourceY);
  await page.mouse.down();
  await page.mouse.move(targetX, targetY);
  await page.mouse.up();

  // Release the Shift key
  await page.keyboard.up('Shift');

  await browser.close();
})();

In this example, the page.keyboard.down and page.keyboard.up methods are used to press and release the Shift key, respectively. This simulates holding down the Shift key while performing a drag and drop operation using the page.mouse object.

The page.mouse object is used to simulate moving the mouse cursor to the source element, pressing the left mouse button, moving the mouse cursor to the target element, and releasing the mouse button. This simulates dragging the source element to the target element on the page.

Index

• Chapter 1 - Introduction
• Chapter 2 - Getting Started
• Chapter 3 - Finding Elements
• Chapter 4 - Element Interaction
• Chapter 5 - Performing Keyboard and Mouse Events
• Chapter 6 - Interacting with Page
• Chapter 7 - Parameterized Tests
• Chapter 8 - Running Tests in CI
• Chapter 9 - Common Testing Scenarios
• Chapter 10 - Design Patterns

Credits

The information provided here is as is generated by OpenAI ChatGPT. There are minor edits done to add more context. The cover image is generated by OpenAI DALL·E 2

---

Download details:

Author: upgundecha
Source code: https://github.com/upgundecha/playwright-chatgpt

License: CC0-1.0 license

#chatgpt #chatgpt 

Что такое ChatGPT? | Полное понимание ChatGPT для начинающих

В этом руководстве по ChatGPT мы узнаем, что такое ChatGPT? | Полное понимание ChatGPT для начинающих. 

Введение

«Для тех, кто плохо знаком с ChatGPT, думайте об этом как о Википедии, но по точному вопросу, который вы хотите знать. Сюда входят математические задачи, программирование и многое другое».

~ Дэйв Уотерс

— Эй, Алекса! «Привет, Гугл!» «Привет, Сири!»

Теперь, что общего у всего этого?

Да, вы правильно угадали! Все они являются виртуальными помощниками на основе искусственного интеллекта, использующими передовые алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка. Они могут выполнять различные функции, такие как ответы на вопросы, предоставление информации, установка будильника, воспроизведение музыки и т. д.

Но теперь в городе появился новый тип ИИ, который покорил весь мир. Все уже слышали о ChatGPT! Это последняя вирусная сенсация, охватившая мир. Говорят, что он революционизирует лицо искусственного интеллекта ( ИИ ) для будущих поколений.

ChatGPT расшифровывается как генеративные предварительно обученные преобразователи на основе чата, которые используют программу обработки естественного языка (NLP) и алгоритмы машинного обучения для создания интерактивного и захватывающего разговорного опыта для пользователя.

В этом блоге вы узнаете все, что вам нужно знать о ChatGPT, его истории, преимуществах и недостатках, наиболее эффективном способе его использования, его возможностях в будущем и существующих альтернативах ChatGPT.

Предыстория ChatGPT

В 2015 году Илон Маск, Сэм Альтман, Рейд Хоффман и другие основали некоммерческую исследовательскую лабораторию ИИ под названием OpenAI. OpenAI проводит исследования ИИ для продвижения и разработки дружественного ИИ и является вдохновителем ChatGPT.

Хотя ChatGPT и самый известный, это не первый чат-бот с искусственным интеллектом. ELIZA считается первым в истории чат-ботом, изобретенным в 1960-х годах Джозефом Визенбаумом, немецко-американским ученым-компьютерщиком из искусственной лаборатории Массачусетского технологического института. ELIZA использует программу обработки естественного языка (NLP), и она написана для сопоставления с образцом и методов замены для стимулирования разговоров. Более ранней родственной версией ChatGPT является InstructGPT, инструмент, который позволяет пользователям обучать модель конкретным задачам и генерировать текст, адаптированный к конкретным потребностям пользователя. InstructGPT и ChatGPT различаются по способу сбора данных. Он был запущен в качестве прототипа 30 ноября 2022 года, и в течение пяти дней у него было более миллиона пользователей.

Что такое ChatGPT?

Давайте разгадаем загадку ChatGPT. Когда его попросили описать себя, ChatGPT заявил: «Это мощная языковая модель, которая может революционизировать то, как мы взаимодействуем с искусственным интеллектом и используем его в нашей повседневной жизни. Его способность генерировать человекоподобный текст позволяет ему решать широкий спектр задач, связанных с обработкой языка, что делает его ценным инструментом как для бизнеса, исследователей, так и для отдельных лиц» . текст на основе подсказок или предоставленной ему информации. Это инструмент искусственного интеллекта, который использует программу обработки естественного языка и обучение с подкреплением с обратной связью от человека, чтобы работать как модель, которая удобна для всех людей.

Особенности ChatGPT

Что отличает ChatGPT от других ИИ?

1. Человеческий текст. С помощью программы обработки естественного языка ChatGPT можно использовать для создания текста, который выглядит как человеческий. Когда пользователь взаимодействует с этим ИИ, он не будет знать, кто за этим стоит, человек или ИИ.
2. Интерактивные ответы. Поскольку он работает с обучением с подкреплением с моделью обратной связи с человеком, он может генерировать ответы в интерактивном режиме. Эта функция делает его уникальным по своей сути, поскольку он будет постоянно развиваться и адаптироваться в соответствии с предоставленными отзывами и сделает его приложением, которое создаст постоянных пользователей.
3. Перевод текстов. В мире существует более 7000 языков, и хотя наиболее широко используется английский язык, это приложение можно использовать для перевода текстов. Поскольку технология постоянно развивается, ChatGPT можно использовать для перевода текста с одного языка на другой, что упрощает работу пользователей.
4. Резюме. Люди очень заняты в эти дни, и у них нет времени читать 10-страничные отчеты; таким образом, его можно использовать для обобщения длинных текстов. Это упростит работу человека и сэкономит время.
5. Персонализированный контент. Благодаря усовершенствованию алгоритмов машинного обучения он может предоставлять точные и индивидуальные ответы для пользователя, что приводит к увеличению вовлеченности пользователей и конверсий для бизнеса.

Чем ChatGPT отличается от других ИИ?

ChatGPT с его программой обработки естественного языка и обучением с подкреплением с обратной связью человека может обрабатывать язык с использованием технологии глубокого обучения, называемой архитектурой Transformer. Это делает его более способным понимать и адекватно реагировать на пользовательский ввод. Он также может генерировать правильные ответы на запросы пользователей без необходимости заранее определенных ответов.

Как использовать ChatGPT?

ChatGPT относительно прост в использовании. Бесплатная версия открыта для всех, и любой может использовать ее, зарегистрировавшись или войдя в систему через Gmail или адрес электронной почты.

Просто откройте браузер, введите https://chat.openai.com и введите свой вопрос, и вы получите ответ, сгенерированный искусственным интеллектом.

Существует также премиум-версия под названием «ChatGPT Plus» за 20 долларов в месяц, которая включает доступ в часы пик, более быстрое время отклика и приоритетный доступ к новым и обновленным функциям.

Приложения для ChatGPT

1. Создание контента. Его можно использовать для письма, создания контента и т. Д. Например, он может помочь написать эссе для школьной работы или любого другого письменного задания, которое может возникнуть.
2. Индустрия обслуживания клиентов. Его можно использовать для создания чат-ботов, обслуживания клиентов и виртуальных помощников. С его почти человеческими ответами его можно использовать в качестве чат-бота, чтобы помочь клиентам, и это будет экономически выгодно, поскольку компании не придется платить за представителей службы поддержки клиентов.
3. Проведение интервью. Благодаря возможности давать индивидуальные ответы, его можно использовать для проведения интервью и постановки вопросов на основе ответов, данных кандидатами.
4. Виртуальные помощники. Его можно использовать в качестве виртуального помощника для планирования расписаний, назначения встреч, напоминаний и т. д.
5. Простые ответы. Он может понимать и отвечать на различные языковые вводы, а также может помочь найти простые и лаконичные ответы на вопросы пользователя.
6. Цифровой маркетинг.  Благодаря способности учиться на отзывах людей ChatGPT можно использовать для создания привлекательного и уникального контента для рекламы любой компании, что приводит к более высоким коэффициентам конверсии и взаимодействию с клиентами.
7. Образовательные цели.  Благодаря инструменту обработки естественного языка и способности понимать сложные предложения и формировать их в простом формате, он очень полезен для сектора образования. Это упростит процесс обучения и сделает его более интерактивным для учащихся. Студенты также могли прояснить свои сомнения и сэкономить время.

 Способы использования ChatGPT для облегчения вашей повседневной работы

Вы можете использовать ChatGPT для более эффективного выполнения повседневных задач, например:

1. Составление электронного письма. То, что должно было стать быстрым письмом, может стать трудоемким и утомительным. Собрать вместе все нужные слова, чтобы передать ваше сообщение, сохраняя при этом соответствующий тон и корпоративный жаргон, сложнее, чем кажется. ChatGPT здесь, чтобы помочь вам.

Например, когда я набираю следующий вопрос в ChatGPT, я получаю следующий ответ:

Не могли бы вы помочь мне составить электронное письмо, информирующее моего руководителя о том, что у меня сегодня несколько совещаний, и мне придется сегодня уйти посреди работы?

2. Будьте мотивированы, прежде чем браться за большую задачу:  Нервы или волнение перед большой задачей — естественная часть человеческого опыта. Хорошая подбадривающая речь или план на игру иногда могут помочь вам сосредоточиться и сосредоточиться на поставленной задаче. Вы можете спросить ChatGPT о лучшей стратегии перед мероприятием, вместо того, чтобы спрашивать своих коллег, семью или даже Google.

Например, когда я набираю следующий вопрос в ChatGPT, я получаю следующий ответ:

У меня большое собрание, на котором я должен представить свою работу, не могли бы вы дать мне какую-нибудь мотивацию, чтобы я мог выложиться по полной на этом собрании?

3 . Создание базовых списков:  как человеку, который любит составлять списки, эта функция меняет правила игры для меня. Списки — отличный способ оставаться организованным и не забывать о важных задачах. С другой стороны, создание списков может занимать много времени и часто требует дополнительных исследований. Например, когда я уезжаю в отпуск, я обычно гуглю упаковочные листы, чтобы ничего не забыть, а затем использую эту информацию для создания своих собственных. Вы можете просто попросить ChatGPT создать список для вас.

Например, когда я набираю следующий вопрос в ChatGPT, я получаю следующий ответ:

Можете ли вы составить список продуктов с основными продуктами?

изображение.png

4. Используется в сообщениях в социальных сетях:  создание подписи к селфи; независимо от того, создаете ли вы контент для личной или профессиональной учетной записи, вам может быть полезно обратиться в ChatGPT за консультацией по подписям. Найти короткую и модную подпись, которая также подходит к вашей фотографии, может быть сложно, особенно для неописательного контента, такого как селфи. Вы можете предоставить ChatGPT столько информации о своей фотографии, сколько хотите, чтобы создать идеальную подпись.

Например, когда я набираю следующий вопрос в ChatGPT, я получаю следующий ответ:

Я выложу селфи на Facebook. Не могли бы вы помочь мне придумать несколько хороших надписей?

изображение.png

Приложения для специалистов по данным

Поскольку ChatGPT набирает обороты, чрезвычайно широко используется и обладает всесторонними навыками, специалисты по данным беспокоились, что он может заменить их работу, но это не так. Он выполняет задачи, связанные с данными, но ему не хватает творчества, человеческого понимания и опыта в предметной области. Он может помочь специалистам по данным  следующими способами:

1. С помощью ChatGPT с его предварительно обученными моделями и API-интерфейсами специалисты по данным могут писать код, проводить анализ тональности, языковой перевод, категоризацию текста и т. д. Если вы застряли на проблеме или ограничены во времени, это может помочь в более быстром выполнении задачи с помощью с помощью его прогнозного моделирования.
2. Он может помочь с очисткой данных, предварительной обработкой и разработкой функций, рекомендуя методы устранения шума, обработки пропущенных значений и кодирования категориальных данных.
3. Он может помочь специалистам по данным в обучении и настройке моделей, предлагая гиперпараметры для оптимизации производительности модели и рекомендуя методы предотвращения переобучения.
4. Он, с включенными в него обширными знаниями, может решать сложные аналитические задачи для специалистов по данным. Он также может помочь в исследовательском анализе данных, создавая сводки и проверяя гипотезы.
5. Это может помочь специалистам по данным найти подходящие наборы данных.
6. Исследователи данных также могут использовать ChatGPT в качестве диалогового интерфейса для взаимодействия со своими данными. Они могут задавать вопросы, отдавать команды и получать ответы на естественном языке, что помогает им работать более эффективно.
7. Он может генерировать идеи, анализируя большие объемы данных и выявляя закономерности, тенденции и аномалии. Ученые, работающие с данными, могут использовать эту информацию для принятия решений на основе данных.

 Преимущества

1. Экономный - это может помочь сэкономить деньги. Поскольку он может предлагать помощь и обслуживание клиентов, он может сократить количество представителей по обслуживанию клиентов и сэкономить деньги для любой организации или предприятия.
2. Быстрые и немедленные ответы. Благодаря быстрым ответам он может быстро и эффективно реагировать на запросы клиентов, что приводит к более высокому удовлетворению клиентов и избавляет пользователей от необходимости оставаться в ожидании в течение более длительных периодов времени.
3. Разговорный тон. Чтобы сделать своих пользователей более склонными к использованию ChatGPT, этот созданный искусственным интеллектом чат-бот с его разговорным тоном и индивидуальными ответами может помочь повысить удовлетворенность потребителей.
4. Платформы социальных сетей. Их можно использовать в больших масштабах для привлечения новых клиентов и повышения активности на всех платформах социальных сетей. Он может обрабатывать общие запросы и оказывать поддержку, предоставляя информацию о том, какие темы в настоящее время находятся в тренде и как пользователи взаимодействуют с контентом.
5. Отклонить неуместный пользователь. Благодаря технологии интерпретации письменного текста его также можно обучить идентифицировать и отклонять неуместные запросы пользователя. Это также может быть полезно для выявления киберзапугивания, неуместных текстов, спам-текстов и т. д.
6. Функция истории. Благодаря функции истории, помогающей запомнить, что пользователь спрашивал ранее, он может изменять и изменять ответы на основе прошлых разговоров, чтобы дать пользователю наилучшие возможные ответы. Он не хранит никакой личной информации или идентифицирующих данных о своих отдельных пользователях.

Ограничения

1. Контекстное понимание. Ему не хватает контекстного понимания, поскольку он генерирует ответы на основе ввода, предоставленного пользователем, что затрудняет естественные разговоры.
2. Данные для обучения. Потому что это в некотором смысле машина, которая не может функционировать независимо без участия человека. Таким образом, для получения точных ответов требуется большое количество обучающих данных.
3. Предвзятость. Поскольку люди делают информацию, которую им подают, и существует большой объем данных, это может создать предвзятость и может быть не в состоянии дать надежные ответы.
4. Ограниченные знания. Обладает ограниченными знаниями, потому что знания о мире и событиях, переданные в модель, относятся к периоду после 2021 года и, следовательно, могут иногда генерировать неверную информацию.
5. Уточняющие вопросы. Хотя он дает ответы, подобные человеческим, он не задает уточняющих вопросов, когда пользователь запрашивает неоднозначный запрос.
6. Непоследовательные ответы. Он генерирует ответы на основе статистических закономерностей, которые он извлек из большого набора данных, на котором он обучался. Если фраза слегка изменена, она может давать непоследовательные ответы. И поскольку он обучен программе обработки естественного языка, которая представляет собой сложную вычислительную технику, одна фраза или предложение могут иметь несколько интерпретаций или значений.
7. Ограниченные возможности. Даже с его человеческими ответами он имеет ограниченные возможности для обработки расширенных чатов, потому что он не может понять нюансы человеческого разговора, такие как социальные сигналы, юмор, сарказм и эмоции.

Может ли ChatGPT заменить поиск Google?

Google — одна из самых широко используемых поисковых систем в мире, и она настолько произвела революцию в современных технологиях Интернета, что вместо существительного превратилась в глагол. Например: «Я не знаю значения этого слова; почему бы мне не погуглить?»

Говорят, что ChatGPT обгоняет Google Search. Однако вопрос о том, является ли он идеальной альтернативой Google как поисковой системе, является спорным, поскольку, в конце концов, это зависит от конкретных потребностей и предпочтений пользователя. Например, пользователь может предпочесть прямой и четкий ответ ссылкам на веб-сайты в результатах поиска.

Каковы другие альтернативы ChatGPT?

ChatGPT — не единственный доступный бот с искусственным интеллектом, хотя и самый известный. Также существует множество альтернатив. Четыре лучших альтернативы ChatGPT:

Google Bard — Google Bard — это экспериментальная служба разговорного ИИ, работающая на базе LaMDA. В настоящее время он закрыт для публики, и только «доверенные тестировщики» имеют доступ к этому боту AI.

Chatsonic —  Chatsonic — это «альтернатива ChatGPT, созданная со сверхспособностями». Этот чат-бот с искусственным интеллектом обладает большим количеством функций и более широкими знаниями, поскольку он может получить доступ к Интернету, чего до сих пор не может сделать CHatGPT.

Jasper Chat — Jasper Chat также является относительно новым чат-ботом, основанным на GPT 3.5. Он специально создан для бизнеса и предлагает функции маркетинга, рекламы, продаж и другие функции.

ИИ персонажей. ИИ  персонажей — это новое приложение для чат-ботов, в котором пользователь может выбирать из различных личностей, с которыми он хочет взаимодействовать. Его уникальная особенность заключается в том, что в зависимости от выбранного вами персонажа манера разговора ИИ будет меняться соответствующим образом.

Заключение

ChatGPT — это все еще развивающаяся технология искусственного интеллекта с мощным и универсальным инструментом обработки естественного языка, который может революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями. Его полный потенциал еще не раскрыт. Благодаря регулярным обновлениям его можно улучшить в недостающих областях, поскольку в области обработки естественного языка ведутся постоянные исследования и разработки, и, вероятно, он продолжит улучшать возможности и производительность этих моделей.

Я надеюсь с этим блогом; вы узнали следующее:

• История ChatGPT
• Возможности, преимущества и ограничения ChatGPT
• Приложения ChatGPT для людей в целом и специально для специалистов по данным.
• Доступны альтернативы для ChatGPT

Оригинальный источник статьи: https://www.analyticsvidhya.com

#chatgpt 

ChatGPT-MS: ChatGPT for Multi-Session ChatGPT API

ChatGPT-MS

This repo is named by ChatGPT for Multi-Session ChatGPT API. It is developed to provide APIs for chatbots of WeChat, Dingding, Feishu, Discord, Slack, etc.

The main code is copied from PyChatGPT.

Multi-Session ChatGPT (Generated by ChatGPT)

There are several reasons why separated sessions are better than having everyone in one session when using a language model like GPT-3.

First, having separate sessions allows for more personalized and focused conversations. In a single session with multiple people, the conversation can quickly become chaotic and difficult to follow. With separate sessions, each person can have their own dedicated conversation with the language model, allowing for more focused and coherent discussions.

Second, separate sessions can improve the performance of the language model. In a single session with multiple people, the language model may have difficulty understanding who is speaking and what they are talking about. With separate sessions, the language model can focus on a single speaker at a time, which can improve its ability to generate relevant and appropriate responses.

Third, separate sessions can improve the overall user experience. In a single session, it can be difficult for users to keep track of the conversation and understand who is speaking. With separate sessions, each user can have their own dedicated space to engage with the language model, which can make the conversation more intuitive and enjoyable.

Overall, separated sessions are generally considered to be better than having everyone in one session when using a language model like GPT-3. They can improve the performance of the model, provide a more personalized and focused conversation, and improve the overall user experience.

Disclaimer

This is not an official OpenAI product. This is a personal project and is not affiliated with OpenAI in any way. Don't sue me.

Setup

Install

git clone --recurse-submodules https://github.com/shiyemin/ChatGPT-MS
pip install -r requirements.txt

Configuration

cp config.json.example config.json

• Update config.json

Start API server

python server.py

Use API

curl -d '{"message":"Who are you?", "user": "shiyemin"}' -H "Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:5000/chat

---

Download details:

Author: shiyemin
Source code: https://github.com/shiyemin/ChatGPT-MS

License: MIT license

#chatgpt #python