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避开 Playwright 常见坑,让你的 UI 测试跑得又快又稳

  • 2025-11-12
    黑龙江
  • 本文字数:1681 字

    阅读完需:约 6 分钟

本文适合正在使用或准备使用 Playwright 做自动化测试的朋友,帮助你避开踩坑,提高测试效率。




近年来,Playwright 作为一款跨浏览器、跨平台的端到端自动化测试框架,越来越多的测试团队选择它替代 Selenium 或 Puppeteer。它提供了强大的 API 和智能等待机制,但在实际项目中,很多团队仍会遇到各种坑。今天,我们结合行业实践经验,总结 Playwright 最容易踩的坑及解决方案,让你的测试更快、更稳定。



1. 按风险级别组织测试

  • 坑点:按功能模块组织测试会导致发版流水线臃肿,低风险 UI 也占用时间。

  • 解决方案

  • 高风险场景(登录、下单、支付)快速精准覆盖并严格断言。

  • 低风险 UI 细节放到夜间全量回归。

  • 实践:维护 @smoke@full 标签,冒烟测试每次提交跑,全量回归在夜间或发版前跑。



2. 使用稳定的定位策略

  • 坑点:复杂 CSS 或文本选择器容易导致测试不稳定。

  • 解决方案

  • 优先使用 data-testid,作为代码与测试的契约。

  • 在 PR 检查中要求核心 UI 元素必须加测试 ID。



3. 充分利用 Playwright 自动等待

  • 坑点:手写 waitForTimeout 或固定等待时间会导致测试不稳定。

  • 解决方案

  • 使用 Playwright 内置自动等待和 web-first 断言。

  • 必要时绑定到明确信号:网络请求、元素出现或 URL 变化,而非毫秒数。



4. 用 fixtures 管理认证和环境状态

  • 坑点:每个测试重新登录导致测试慢且脆弱。

  • 解决方案

  • 使用 storageState 保存登录态,每个测试启动时即登录状态。

  • 测试更快、更稳定、可读性更高。



5. 通过 API 准备测试数据

  • 坑点:UI 操作慢且容易失败。

  • 解决方案

  • 优先用后端接口准备测试数据,然后在 UI 验证结果。

  • 若无测试专用接口,可创建受控 /api/test/* 命名空间,仅在 CI 环境开启。



6. 控制网络请求,Mock 不可控依赖

  • 坑点:第三方接口不稳定导致测试挂。

  • 解决方案

  • 使用 HAR 文件或 stub 关键接口保证稳定性。

  • 保留一套真实环境 Canary 测试监控外部接口变化。



7. 视觉回归测试要有的放矢

  • 坑点:动态区域可能导致大量无用 diff。

  • 解决方案

  • 对动态区域设置 mask 或阈值。

  • 从小范围开始(收据、PDF 或核心仪表盘),逐步扩大覆盖面。



8. Trace 和视频只在必要时开启

  • 坑点:全程录制 Trace / 视频浪费时间和存储。

  • 解决方案

  • 仅在测试失败或重试时开启 Trace。

  • 保证快速通过,同时失败时有完整信息。



9. 合理设置并发数

  • 坑点:盲目增加并发可能引发资源竞争,反而不快。

  • 解决方案

  • 先 Profile 测试套件,找出瓶颈。

  • 只在总耗时确实降低时才增加 worker 数量。



10. 按用户场景组织,别死磕 Page Object

  • 坑点:Page Object 容易臃肿,难维护。

  • 解决方案

  • 采用“剧本式” helper 函数,用稳定定位器组合业务操作。

  • 测试代码读起来像讲故事,更直观易懂。



11. 让不稳定性可见

  • 坑点:掩盖不稳定测试会影响主流程的可信度。

  • 解决方案

  • 用注解标记不稳定测试。

  • 跟踪每个 spec 文件的不稳定率,超过 1% 就该修复。



12. 优化测试报告

  • 坑点:报告难读、难定位问题。

  • 解决方案

  • 标准化产物命名,突出关键信息:失败步骤、截图、Trace、网络请求。

  • 配置 CI,把 HTML 报告和 Trace 暴露为构建产物。

  • 定位问题只需两次点击,不搞寻宝游戏。



实战案例

在实际项目中,有团队在使用 Playwright 做 UI 测试时遇到以下问题:


  • 问题:600 多个 UI 测试,跑完 42 分钟,每 5 次 run 就挂 1 次。


通过采纳以下优化措施,取得了显著效果:


  • 核心 UI 元素加 data-testid

  • API 接口准备测试数据,减少 UI 操作依赖

  • 重试时开启 Trace,方便排查失败

  • 区分 smokefull 测试,合理调度流水线

  • Worker 数量从 12 降到 6(降低数据库压力)

  • 结果

  • PR 上 12 分钟跑完

  • 不稳定率 <0.3%

  • 发版再也不用提心吊胆


这一案例展示了合理设计测试策略、优化定位器、使用 API 数据和 Trace 的组合实践,可以显著提升 Playwright 测试的稳定性和效率。



实践流程示意图



写在最后

Playwright 不只是一个测试工具,它是一套 方法论


  • 风险级别组织测试

  • 稳定选择器 + 自动等待

  • API 预置数据,Mock 不稳定接口

  • 精准控制 Trace、并发和报告


一次采纳几个习惯,你会发现 CI 流水线的焦虑逐渐消失,发版变成例行公事。




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