全面解析airtestpoco框架

一、airtestpoco框架概述

airtestpoco是由airtest團隊開發的Python自動化測試框架，主要面向移動設備的自動化測試。它不僅支持Android、iOS的UI自動化測試，同時支持Windows、macOS和Linux的GUI自動化測試。

airtestpoco框架依賴於多個開源項目，包括airtest、poco、opencv、numpy等。其中airtest是主要的底層基礎，poco則提供了更簡單的API接口，opencv和numpy則支持圖像識別和圖像處理操作。

二、airtestpoco的安裝

1、安裝Python3：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

2、安裝pip3：

sudo apt-get install python3-pip

3、安裝airtestpoco：

pip3 install airtest
pip3 install pocoui

三、airtestpoco的基礎使用

1、打開應用：

from airtest.core.api import *
from poco.drivers.unity3d import UnityPoco

poco = UnityPoco()

#打開應用
start_app("com.example.app")
sleep(2)

2、點擊控件：

poco(text="按鈕").click()

3、輸入文本：

poco("input-field").set_text("test")

4、滑動操作：

poco.scroll(direction="up")

5、斷言操作：

assert poco(text="文本").exists()

四、airtestpoco的高級使用

1、多設備測試：

from airtest.core.api import *
from poco.drivers.android.uiautomation import AndroidUiautomationPoco

#初始化連接
dev1 = connect_device("Android:///")
dev2 = connect_device("Android:///")

#使用airtestpoco
poco1 = AndroidUiautomationPoco(dev1)
poco2 = AndroidUiautomationPoco(dev2)

2、多應用測試：

from airtest.core.api import *
from poco.drivers.unity3d import UnityPoco

#初始化連接
start_app("com.example.app1")
sleep(2)
poco1 = UnityPoco()

start_app("com.example.app2")
sleep(2)
poco2 = UnityPoco()

3、圖像識別：

from airtest.core.api import *

#截圖
snapshot("screen.png")

#使用opencv識別
import cv2
import numpy as np

img_screen = cv2.imread("screen.png")
template = cv2.imread("template.png")
result = cv2.matchTemplate(img_screen, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
position = np.where(result >= threshold)
if len(position[0]) > 0:
    print("找到模板")

五、airtestpoco的優缺點

1、優點：

①簡單易用，提供了友好的API接口，降低了自動化測試的門檻；

②支持多平台，兼容性強；

③支持圖像識別和圖像處理操作，能夠更準確地定位控件。

2、缺點：

①對於比較複雜的UI場景，定位控件可能會出現誤差；

②對於非標準的UI元素，可能需要額外的處理操作。

綜上所述，airtestpoco是一款功能強大、簡單易用的自動化測試框架，適用於移動設備和GUI界面的自動化測試。在實際測試過程中，需要根據不同的場景進行精細化的調整和處理，以儘可能提高測試效率和準確性。