1.项目简介
ui自动化一直是个让人头疼的事,主要是因为系统兼容性难度较大和开发维护成本比较高,
以前使用过appium,通用性比较差,并且开发有一定的基础才行,更难以忍受的是后期的维护成本;然后接触Airtest之后,因为有专门的IDE工具和录制功能,让我们写自动化的门槛变低了许多。
 
Airtest
AirtestProject是由网易游戏推出的一款自动化测试框架,项目构成如下:
* Airtest:是一个跨平台的、基于图像识别的UI自动化测试框架,适用于游戏和App,支持平台有Windows、Android和iOS
    * 源码
    * API文档
* Poco:是一款基于UI控件识别的自动化测试框架,目前支持Unity3D/cocos2dx-*/Android原生app/iOS原生app/微信小程序,也可以在其他引擎中自行接入poco-sdk来使用
    * 源码
    * API文档
* AirtestIDE:跨平台的UI自动化测试编辑器,内置了Airtest和Poco的相关插件功能,能够使用它快速简单地编写Airtest和Poco代码。
* AirLab:真机自动化云测试平台,目前提供了TOP100手机兼容性测试、海外云真机兼容性测试等服务,请访问官网以了解更多
* 私有化手机集群技术方案:从硬件到软件,提供了企业内部私有化手机集群的解决方案,欢迎了解
有需要尽情到官网,资料很详细:https://airtest.doc.io.netease.com/
 
2.Airtest 如何上手
提供了一个针对各种使用场景和平台的系列教程,方便各位直接快速熟悉
 
在编写自动化脚本时,可以配合我们提供的AirtestIDE编辑器,能够快速编写脚本
 
我们的自动化脚本,以及Airtest和Poco,都是基于Python的,因此你也可以使用自己喜欢的Python编辑器来编写脚本
 
Airtest教程干货汇总
 
3.使用Airtest的痛点及作出改变
Airtest虽然好用,解决了很多问题,但并不是完美的,也有一些痛点。
比如:
> 1. 基于图片识别Airtest,会存在一定的兼容性问题,不同设备识别的能力、阈值可能不一样,毕竟安卓手机五花八门。这里从截图方面下手,附上两篇实用的文章:
截图识别成功率太低,究竟该如何补救
写了10000条Airtest截图脚本总结出来的截图经验,赶紧收藏!
 
>2. 测试报告,比较繁琐,运行后的日志和报告比较大;组织用例不方便,标记用例优先级等也是不方便。
所以想把Airtest和pytest allure jenkins结合起来,一并解决这几个问题,有想法是好事,做下去才是正事,做出来才有回报,有成就感。

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