基于图像识别的跨平台的手机自动化测试方案
图像识别技术目前来说已经相对健全了。用来做手机的自动化测试，于是变有了可能性。思路大概是通过一张张的截图去点击合适的位置。 airtest是跨平台的，一个脚本能在android上跑，也能在ios上跑。 项目地址： https://github.com/netease/airtest star数有点少，不过这不是问题。文档还是挺全的。 代码大部分是用python写的。 贴上代码举个例子。 # 引入模块 import airtest # 连接设备， 操作记录写到airtest.log中 dev = airtest.Device('android://ybs56213'， log='airtest.log') # 点击操作 dev.click('start.png'， duration=0.1) # 拖拽操作 dev.drag('a.png'， 'b.png') # 等待 dev.wait('finish.png') 性能监控 # 程序性能监控 m = airtest.Monitor('android://ybs56213'， 'com.netease.test') # 获取cpu和内存数据 cpu = m.cpu() mem = m.memory() # 将数据记录到日志中，每隔0.5s m.watch('filename.log'， interval=0.5， background=True)
