惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
NISL@THU
NISL@THU
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
S
Schneier on Security
P
Proofpoint News Feed
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Last Week in AI
Last Week in AI
S
SegmentFault 最新的问题
Security Latest
Security Latest
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
T
Tor Project blog
G
GRAHAM CLULEY
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
The Hacker News
The Hacker News
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
C
Cisco Blogs
V
Visual Studio Blog
SecWiki News
SecWiki News
WordPress大学
WordPress大学
W
WeLiveSecurity
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
A
Arctic Wolf
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
宝玉的分享
宝玉的分享
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
美团技术团队
P
Privacy International News Feed
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Webroot Blog
Webroot Blog
The Register - Security
The Register - Security
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
雷峰网
雷峰网
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Schneier on Security
Schneier on Security
I
InfoQ
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
T
Tailwind CSS Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Spread Privacy
Spread Privacy
P
Palo Alto Networks Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Кто решает судьбу вашего проекта? Разбираем заинтересованные стороны. BABOK #1 Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Немного магии: как устроен API фикстур в Playwright
Владимир Ивакин · 2026-06-14 · via Все публикации подряд на Хабре

Средний

6 мин

184

Один из лучших способов по-настоящему разобраться в инструменте — понять, как он устроен изнутри. С большинством JavaScript-библиотек у меня работает так: мне не нужно заглядывать в исходники, потому что по дизайну API уже можно примерно представить его реализацию. Но API фикстур в Playwright поставил меня в тупик. Минимальный тест выглядит следующим образом:

import { test, expect } from "@playwright/test";

test("basic test", async ({ page }) => {
  await page.goto("https://playwright.dev/");

  await expect(page).toHaveTitle(/Playwright/);
});

В этом примере мы запрашиваем у Playwright фикстуру page и используем её в тесте. На первый взгляд ничего необычного: Playwright передаёт нам объект с набором фикстур, включая page. Вот как можно упрощённо представить реализацию функции test:

async function test(title, body) {
  const browser = await firefox.launch();
  const context = await browser.newContext();
  const page = await context.newPage();

  const fixtures = {
    page,
    context,
    browser
  };

  body(fixtures);
  // ...teardown code here...
}

Но если бы всё было так просто! В документации можно прочесть следующее:

Fixtures are on-demand — you can define as many fixtures as you’d like, and Playwright Test will setup only the ones needed by your test and nothing else.

То есть фикстуры в Playwright ленивые. Если page не используется, Playwright не будет её инициализировать и тем самым сократит время выполнения теста. Но в нашем примере выше мы всегда инициализируем все поля объекта fixtures до запуска теста. Как этого избежать? Как Playwright удаётся сделать фикстуры ленивыми?

Решение на основе Proxy

Один из вариантов — использовать Proxy для отслеживания тех полей, к которым обращаются внутри тестового сценария. Это даст нам возможность инициализировать только нужные поля и пропускать остальные. Для простоты приведём пример с использованием геттеров. Код с Proxy был бы более общим вариантом той же идеи:

async function test(title, body) {
  const browser = await firefox.launch();
  const context = await browser.newContext();

  const fixtures = {
    get page() {
      return context.newPage();
    },
    context,
    browser
  };

  body(fixtures);
  // ...teardown code here...
}

Теперь page инициализируется только в том случае, если тест явно обратится к этому полю. Кажется, проблема решена и фикстуры стали ленивыми. Но наш API больше не совпадает с тем, что предоставляет Playwright. Метод context.newPage() асинхронный и возвращает Promise. В таком случае пользователю придётся писать await перед использованием page, а это уже не самый удобный API:

import { test, expect } from "@playwright/test";

test("basic test", async (fixtures) => {
  const page = await fixtures.page;

  await page.goto("https://playwright.dev/"); // Здесь требуется вызов await

  await expect(page).toHaveTitle(/Playwright/);
});

Но в Playwright фикстура page уже инициализирована до запуска тела теста, поэтому await не нужен. Как добиться такого же поведения? Нам нужно заранее понять, использует ли тест page. Но если мы определяем это по обращению к полю, сначала придётся запустить сам тест. Получается классическая проблема курицы и яйца. Как же Playwright удаётся её разрешить?

Если посмотреть на проблему шире, она сводится к простому вопросу: как узнать, какие параметры принимает функция, не вызывая её?

Как получить параметры функции без её вызова

Выходит, Playwright каким-то образом может узнать, какие поля fixtures понадобятся внутри тестовой функции, при этом не вызывая её. В документации мы видим:

Playwright Test looks at each test declaration, analyses the set of fixtures the test needs and prepares those fixtures specifically for the test.

Есть ещё одна важная деталь: Playwright фактически вынуждает нас обращаться к фикстурам через деструктуризацию в параметрах функции:

// ✅ Корректное использование
test("correct", async ({ page }) => {});

// ❌ Ошибка
test("not correct", async (fixtures) => {
  const { page } = fixtures;
});

Если мы не соблюдаем этот паттерн, Playwright покажет ошибку “First argument must use the object destructuring pattern”. Наверняка это требование связано с тем, как Playwright понимает, какие параметры мы запрашиваем. Сначала я предположил, что Playwright делает это на этапе предварительного анализа: парсит файл, находит тестовые функции в AST и извлекает их аргументы. Но на деле отдельного этапа подготовки нет. Playwright читает объявление теста, пока тесты загружаются и регистрируются.

Секрет получения параметров функции без её вызова кроется в остроумном использовании Function.prototype.toString(). Этот метод возвращает исходный код функции в виде строки. Дальше Playwright может распарсить что-то вроде async ({ page }) => {...} и извлечь имена фикстур, используемых в тесте.

Ниже приведён упрощённый пример innerFixtureParameterNames:

function splitByComma(str) {
  const result = [];
  const stack = [];
  let start = 0;

  for (let i = 0; i < str.length; i++) {
    if (str[i] === "{" || str[i] === "[") {
      stack.push(str[i] === "{" ? "}" : "]");
    } else if (str[i] === stack[stack.length - 1]) {
      stack.pop();
    } else if (!stack.length && str[i] === ",") {
      const token = str.substring(start, i).trim();
      if (token) result.push(token);
      start = i + 1;
    }
  }
  const lastToken = str.substring(start).trim();

  if (lastToken) result.push(lastToken);

  return result;
}

function parseParams(params) {
  if (!params) return [];

  const [firstParam] = splitByComma(params);

  if (firstParam[0] !== "{" || firstParam[firstParam.length - 1] !== "}") {
    throw new Error(`First argument must use the object destructuring pattern`);
  }

  const props = splitByComma(
    firstParam.substring(1, firstParam.length - 1)
  ).map((prop) => {
    const colon = prop.indexOf(":");

    return colon === -1 ? prop.trim() : prop.substring(0, colon).trim();
  });

  const restProperty = props.find((prop) => prop.startsWith("..."));

  if (restProperty) {
    throw new Error(`Rest properties are not supported in fixture parameters`);
  }

  return props;
}

function innerFixtureParameterNames(fn) {
  const text = fn.toString();
  const match = text.match(/(?:async)?(?:\s+function)?[^(]*\(([^)]*)/);

  if (!match) return [];

  const trimmedParams = match[1].trim();

  return parseParams(trimmedParams);
}

Это объясняет требование “First argument must use the object destructuring pattern”: иначе эти параметры было бы намного сложнее извлекать. Подход остроумный, но возникают сомнения и в его прозрачности для пользователя, и в надёжности в крайних случаях.

Проверяем границы API фикстур

Эти сомнения насчёт надёжности были связаны с несколькими потенциальными проблемами.

Разные среды исполнения

Function.prototype.toString() выглядит неоднозначно, но это часть стандарта, и она хорошо поддерживается браузерами и серверными средами исполнения. Поэтому Playwright может на неё опираться, даже если сама идея всё равно выглядит необычно.

Разные виды функций в JavaScript

В JavaScript есть много способов объявить функцию:

function fn({ page, browser }) {}
async function asyncFn({ page, browser }) {}
function* generatorFn({ page, browser }) {}
const arrowFn = ({ page, browser }) => {};
const asyncArrowFn = async ({ page, browser }) => {};

Благодаря аккуратно подобранному регулярному выражению innerFixtureParameterNames поддерживает все эти варианты:

const match = text.match(/(?:async)?(?:\s+function)?[^(]*\(([^)]*)/);

Минификаторы

На практике код часто доходит до среды выполнения только после этапа сборки. Трансформаторы и минификаторы могут переписывать сигнатуры функций, особенно в коде для браузера. Могут ли они сломать такой API? Я попробовал Terser и esbuild с флагом minify. На выходе получилось следующее:

// before
export function fn({ foo, bar }) {}
export async function asyncFn({ foo, bar }) {}
export function* generatorFn({ foo, bar }) {}
export const arrowFn = ({ foo, bar }) => {};
export const asyncArrowFn = async ({ foo, bar }) => {};

// after
export function fn({ foo: o, bar: n }) {}
export async function asyncFn({ foo: o, bar: n }) {}
export function* generatorFn({ foo: o, bar: n }) {}
export const arrowFn = ({ foo: o, bar: n }) => {};
export const asyncArrowFn = async ({ foo: o, bar: n }) => {};

В этом эксперименте изменения в сигнатурах функций свелись к замене длинных идентификаторов foo и bar на более короткие имена o и n. innerFixtureParameterNames учитывает такой синтаксис и корректно обрабатывает код. Но я бы всё равно не стал считать, что любая трансформация безопасна для такого API.

Заключение

Подход с выделением параметров функции до её запуска очень интересный и остроумный. Он улучшает DX и делает тестовый API более прямым. При этом он кажется немного магическим, что может нарушать принцип наименьшего удивления.

Кроме того, такой подход усложняет использование некоторых паттернов. Один из примеров — композиция функций:

function noThrow(fn) {
  return () => {
    try {
      return fn();
    } catch {}
  };
}

function fn({ foo, bar }) {}

innerFixtureParameterNames(noThrow(fn));

В таком случае innerFixtureParameterNames ожидаемо завершится ошибкой, потому что на вход подаётся не fn, а функция-обёртка вокруг неё. Впрочем, для Playwright этот сценарий не слишком применим.

Думаю, команда Playwright приняла удачное решение, взяв такой API на вооружение: он отлично ложится на функцию test. Но мне трудно придумать другую библиотеку, где похожий подход был бы так же оправдан. Даже после написания этой статьи он всё ещё вызывает у меня внутренние противоречия. В нём всё-таки чуть больше магии, чем мне бы хотелось.