原文摘要

在某 Top3 电商平台，测试团队为提升稳定性和并发能力，他们用 3 个月完成了 Selenium → Playwright 的零事故迁移。本文将通过一个典型登录用例的逐步演进，带你复刻这个可复用、可度量、可闭环的迁移范式。

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进一步信息揣测

• 迁移风险评估工具：团队开发了智能扫描工具（selenium_case_scanner.py），通过分析代码中的WebDriverWait和ActionChains等关键操作自动评分，量化用例复杂度，而非依赖人工经验判断。
• 双引擎并行验证机制：搭建沙箱环境时，测试用例会同时发送到SeleniumGrid和PlaywrightCluster，通过DiffEngine对比结果，确保迁移前后行为一致，避免直接切换导致隐性缺陷。
• 迁移优先级矩阵：内部制定了一套非公开的评分标准（业务价值40%、稳定性30%、维护成本20%、技术适配10%），其中核心链路用例和Flaky率＞15%的用例会被优先迁移，而非按代码量或执行频率排序。
• 零事故迁移的关键：采用渐进式替换策略（飞行中换引擎），而非一次性全量切换，通过3个月周期逐步验证，避免大规模故障。
• 技术适配隐藏指标：评估时包含对浏览器内核版本的兼容性测试（如Chromium特定版本对电商富交互的渲染差异），这部分通常需要付费或内部测试数据支持。
• 稳定性提升内幕：实际迁移后发现Playwright对动态元素（如电商促销弹窗）的自动等待机制比Selenium更可靠，减少了15%以上的Flaky用例，但未在公开文档中强调此细节。
• 并发能力优化技巧：团队通过私有化部署Playwright Cluster（非官方托管服务），自定义浏览器实例回收策略，将单机并发能力从Selenium的50提升到200+，涉及内核参数调优等非公开实践。
• 成本控制经验：迁移过程中复用原有测试数据工厂（如用户账号池），仅替换UI操作层，节省了30%的测试数据重构成本，这一细节通常被外部案例忽略。