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airtest 自动化初探

airtest 自动化初探

作者: 陈宇同学名字好长 | 来源:发表于2019-06-11 15:43 被阅读0次

    airtest 官网

    文档和IDE下载,请点击下方链接。

    http://airtest.netease.com

    airtest 概念

    airtest是一个跨平台的UI自动化测试工具,官方提供了一套完整的开发体系,并推出了强大的自动化编辑工具,airtest IDE

    airtest IDE 提供了两个测试框架,airtestpocoairtest是一套基于图像识别的技术,poco是一套UI自动化框架,提供了丰富的API处理UI上的各类操作。

    airtest IDE 创造了极为简单易懂的操作工具,非常适用于没有任何自动化基础的开发测试人员。利用airtest图像识别,可以简单通过点击,选择,截图完成一套UI自动化代码,快速完成自动化测试。

    如何开始

    airtest支持iosandroid移动平台的APP应用UI测试,以下以android为例。

    airtest IDE可以在Windows (x64) 和 macOS 系统上安装。

    相对于其他UI自动化库(如macaca),airtest更轻量更简单,安装只需要下载airtestIDE即可。不需要庞大的node_modules,不需要冗杂的配置操作,不需要指定APP安装包,任何操作都只有一个入口,就是airtest IDE

    连接手机

    android手机依赖adb shell作为电脑与手机的链接。首先必须确保adb devices可以连接手机。刷新侧边栏的ADB,查看airtest是否识别到手机,点击connect链接,即可实时查看到手机屏幕状态。

    连接手机前 连接手机后

    图片识别的魅力

    可以观察到airtest支持的语言是python,但是对于python不是很熟悉也没有关系,因为airtest IDE拥有完全傻瓜式的操作体验,非常适合新手玩家,如下图所示

    图片截取完成编辑

    左侧边栏有各类基本UI操作类型,如touch,swipe,exist,text,keyevent等等,选择任意操作类型,在右侧屏幕截取图片区域,即可录入想要操作的区域(如一个按钮 或 某个logo)。如果觉得截图需要微调,也可以双击编辑区的图片,即可进入微调模块,调整到最适合的尺寸。
    airtest会将截取图片保存在本地工作区,一方面在IDE上可以显式告知用户点击区域的具体内容(如上图代码区),另一方面在执行自动化测试时,python会读取本地图片,在屏幕上识别找到与图片对应的操作区域,执行操作。流程如下图所示:

    图片识别流程

    在IDE上显式的图片,在实际的python代码中,会表现为下图(python代码)所示,通过Template方法,在IDE中即可实时展示具体图片。这个只是代码的存储方式,想要深入研究底层原理的同学可以参考了解下。

    python代码

    图片识别的应用范围

    在实际APP应用中,不可能所有的操作区域都是一成不变的,比如产品列表中某个产品的标签,价格,特性都会随着时间、产品配置、运营标准做适当变更。所以我们不能过度依赖图片识别来查找元素。通过图片识别来查找的内容,包含但不限于以下内容:

    • 固定的按钮区域
    • 固定的图片,如logo, icon, 标签
    • ...

    对于固定的文案,虽然也可以通过图片识别来操作,但是建议采用文本识别来作为查找标准。图片终归是比文案更不方便操作和维护的。如果文案发生了变更,我们可以简单通过修改代码完成基础维护,而不需要重新截图,来更新用于识别的图片库。

    .air和.py文件的区别

    新建airtest工程,有两类文件选择,.air.py,实际上airtest只是个python的第三方库,代码层永远只有.py的python文件。

    .air实际是一个文件夹,里面存放了python脚本和工程内部的文件集合,如图片,logs等。

    报告

    一套完整的UI自动化框架必然少不了输出报告,airtest IDE也在软件嵌入了报告系统,执行完成后一键导出报告。报告内容也包含了基本的信息,如执行时长,执行步骤,操作截图等。

    生成报告 报告1 报告2

    poco

    airtest IDE默认安装了poco 插件,我们可以在工具上查看到Poco Assistant面板,poco作为一个常规的UI自动化框架,查找元素的方式同样是全局查找目标文案或节点,可以帮助我们快速理解页面结构,精简代码。如果不想在代码中植入图片,或者不需要使用图片识别的场景,我们可以使用poco的api来处理交互。
    同时poco提供了丰富的API操作页面UI元素,便于处理复杂的UI交互操作, poco还支持主流的游戏引擎,如Unity3D, Cocos2dx

    4种引擎

    poco提供4种UI引擎,Unity, Cocos-js, Netease SDK, Android App。对于非游戏类型的应用,我们一般选用Android App就足够了。我们可以在如下的Poco Assistant上选择模式和工具。选择后,IDE会自动为我们初始化该模式代码。

    poco assistant

    录制poco脚本

    如下图所示,点击录制按钮,在屏幕上的任何操作都会以自动化脚本的形式录制下来,可以快速生成自动化脚本。生成的自动化脚本可以直接运行。

    实时录制脚本

    airtest CLI

    https://airtest.readthedocs.io/en/latest/README_MORE.html#running-air-from-cli

    airtest提供了与IDE对应功能齐全的CLI工具。

    自动化执行效率

    对比与其他UI自动化框架,采用普通的全局元素查找方式,airtest的执行效率并没有很大提升。因为底层的实现方式,各大UI自动化框架大同小异。普遍的现状,ios始终是个性能瓶颈,airtest也采用了facebookwebdriveragent,并使用服务连接控制设备,性能相对较差。android性能一直有很大的优势,接入成本也相对较低。

    但是airtest IDE提供的简易操作,快速代码生成等功能,的确可以提高自动化的开发效率。而在某些场景,如结构复杂,层级较深的页面(列表页),图片识别也能解决元素查找耗时长的问题。

    总结

    总的来说,airtest作为UI自动化工具,的确可以解决很多开发和测试的痛点,工具学习成本也较低,编辑case效率可以得到很大提升,强大的图片识别工具补充了很多自动化难以覆盖的场景,如果有python语言的基础可以根据实际场景,补充更多丰富的功能,如页面跳转,绑定mock数据,客户端数据校验等。如果可以和其他UI自动化框架结合,扬长补短,在业务中一定能得到更大的应用。

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