Python + Playwright：编写自动化测试的避坑策略
- 前言
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- 一、告别 `time.sleep()`，拥抱 Playwright 的智能等待
- 二、选择健壮、面向用户的选择器，优先使用 `data-testid`
- 三、严格管理环境与依赖，确保一致性
- 四、分离测试数据与逻辑，灵活管理数据
- 五、采用 POM 等设计模式，构建可维护的测试架构
- 六、理解并适时利用 Playwright 的 Async API
- 七、重视错误处理、日志和报告，尤其是 Trace Viewer
- 结语
前言
- 对于刚接触 Playwright 或自动化测试不久的新手而言，很容易因为一些常见的误区或不良实践，导致测试脚本脆弱、难以维护、执行效率低下，频繁出现不稳定的测试；
- 今天，我将给大家梳理下，在使用 Python 结合 Playwright 进行自动化测试时，有哪些最常见的一些“坑点”。我们将深入分析这些坑点的成因，并结合 Playwright 的设计理念和最佳实践，提供切实可行的“避坑策略”。
一、告别 time.sleep()，拥抱 Playwright 的智能等待
这是自动化测试新手最容易犯的错误，也是导致测试不稳定的罪魁祸首之一。当页面元素尚未加载完成或某个动作尚未执行完毕时，为了“等待”，许多人会下意识地使用 time.sleep()。
坑点分析：
- 效率低下： 如果元素提前加载完成，
time.sleep()仍然会强制等待固定时间，浪费宝贵的测试执行时间。 - 不可靠： 如果网络波动或系
