TouchAction Touch Action包含一系列操作,比如按压.长按.点击.移动.暂停. 使用TochAction需要先导入对应的模块 from appium.webdriver.common.touch_action import TouchAction 按压 使用到press()方法,通过手指按压手机屏幕的某个位置, press可以是一个元素,也可以接收屏幕的坐标(x,y). press(self, el=None, x=None, y=None) TouchAction(driv

TouchAction 1.源码可以在这个路径找到:Lib\site-packages\appium\webdriver\common\touch_action.py class TouchAction(object): def __init__(self, driver=None): self._driver = driver self._actions = [] def tap(self, element=None, x=None, y=None, count=1): 模拟手指触摸屏 def

1. 场景 如果你经常刷抖音和微信朋友圈,一定发现了最近九宫格短视频很火! ​从朋友圈九宫格图片,到九宫格视频,相比传统的图片视频,前者似乎更有个性和逼格 除了传统的剪辑软件可以实现,是否有其他更加快捷方便的方式?比如:一键生成,批量生成? 废话不多说,本篇文章将大家使用 Python 一键生成九宫格短视频,优雅地帮你在朋友圈装一次逼! 2.准备 在开始实战之前,使用 pip 安装 2 个依赖,分别是: 1.视频处理依赖 moviepy 2.图片处理依赖 PIL # 安装两个依赖 # 视频处理

1. 场景 如果你经常刷抖音和微信朋友圈,一定发现了最近九宫格短视频很火! 从朋友圈九宫格图片,到九宫格视频,相比传统的图片视频,前者似乎更有个性和逼格 除了传统的剪辑软件可以实现,是否有其他更加快捷方便的方式?比如:一键生成,批量生成? 废话不多说,本篇文章将大家使用 Python 一键生成九宫格短视频,优雅地帮你在朋友圈装一次逼! 2.准备 在开始实战之前,使用 pip 安装 2 个依赖,分别是: 1.视频处理依赖 moviepy 2.图片处理依赖 PIL # 安装两个依赖 # 视频处理 p

九宫格作为常见的手势密码,我们在使用的时候,是从起点开始,按住不放,然后滑动手指,直到最后一个点松开手指,如果与设置的手势密码匹配,则解锁成功. 现在大多数九宫格作为一个元素存在,很难定位到每一个点. 解决思路有两个,一是用指针定位每一个点:二是先获取元素坐标位置,再获取元素大小,然后切割图片,分别计算出每个点的坐标: 本次笔记记录第一个解决思路: 目的:创建一个Unlock类,按顺序传入九宫格的解锁数字即可实现主屏幕解锁 模拟器:夜神 1.坐标定位到每个点 A.夜神模拟器开发者选项中开启指针位

滑动屏幕方法swipe一般用于对页面进行上下左右滑动操作,但自动化过程中还会遇到其他情况,如对控件元素进行滑动.拖拽操作,九宫格解锁,手势操作,地图的放大与缩小等.这些需要针对控件元素的滑动操作,或者点至点.元素至元素之间的滑动操作,使用swipe方法显然不是很方便,这时候就可以用到appium里提供TouchAction类和MultiAction类. 一,TouchAction类 1,TouchAction类由webdriver库提供,提供以下方法: tap(self, element=Non

一键生成九宫格图片 首先我们准备几张图片: 将代码文件放在放置图片的地方,用软件打开: 点击运行,在当前目录下会生成一个文件夹: 打开新生成的文件夹: 打开对应图片的名称文件夹: 如果不想图片被分成9张,可以注释掉行尾有标记== # !!!==的代码即可: 以下是全部代码 import os from PIL import Image def wh_size(w, h): while w % 3 != 0: w += 1 while h % 3 != 0: h += 1 return w, h

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

Problems     # Name     A Infinite Sequence standard input/output 1 s, 256 MB    x3509 B Restoring Painting standard input/output 1 s, 256 MB    x2519 C Money Transfers standard input/output 1 s, 256 MB    x724 D Tree Construction standard input/outp

所需:JDK.Android SDK.Appium服务程序.Appium客户端程序 1. 安装最新的JDK,并配置环境变量. JAVA_HOME=C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.8.0_51 CLASSPATH=.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar; PATH=%JAVA_HOME%\bin; 2. 下载Android SDK,安装版和硬盘版均可,配置环境变量. ANDROID_HOME=C:\Pr

Appium是个好东东,Android,iOS都支持,并且居然RobotFramework也支持Appium了,这就是本文要介绍的AppiumLibrary. 通过前面的文章大家知道可以使用多种语言来写Appium的测试脚本,但如果从编写效率和学习曲线上来说,当然是用如RobotFramework的关键字的方式最为简单,所以AppiumLibrary就出现了,从Appium官网可知最新的版本是1.2.5,在官网有其介绍和如何安装,为了方便不喜欢看英文的朋友,下面我把安装的方法简单介绍下. App

最近在测试APP+WEB,想找一个好的自动化测试工具.然后发现RIDE这工具,框架比较自由,支持中文,有测试报告. 一个好的自动化测试就应该包含:Case管理+脚本的编写+自动生产报告. 如此一想,这确实是一个很好的工具: 整个环境搭建如下: 1. Java 2. ADT 3. Python 4. Nodejs 5. wxPython2.8-win64-unicode-2.8.12.1-py27.exe 6. Pywin32 Python IDE 7. cx_Oracle-5.1.2-11g.w

Strategy Example Description identifier Click Element|identifier=my_element Matches by @id or @name attribute id Click Element|id=my_element Matches by @id attribute name Click Element|name=my_element Matches by @name attribute xpath Click Element|xp

背景 前几天接到H5开发人员那边的业务开发需求单,说想将H5接入到自动化系列中,特此记录分享一下. 环境前置准备 手机与电脑USB连接,开启USB调试模式,通过adb devices可查看到此设备. 电脑端.移动端安装chrome浏览器.(尽量保证移动端chrome版本低于电脑端) App webview开启debug模式 在电脑端Chrome浏览器地址栏输入chrome://inspect/#devices,进入调试模式: 此时页面显示了手机型号.驱动名称.APP要调试的WebView名称 点

在使用AppiumLibrary库时,需要预先安装好Appium自动化工具,Appium官网地址为:http://appium.io/ Appium的GitHub地址为:https://github.com/appium Appium的下载地址:http://appium.io/downloads.html,可以下载最新的安装版本和响应的Library库 Appium的相关介绍文档:http://appium.io/slate/cn/master/ Appium的RobotFramework-a

使用Python构建Lib工程 可以用来开发Python Lib的IDE工具有很多,常见的有Pycharm,Eclipse with PyDev插件等,而且在RobotFramework官网中也已经提供了RobotFramework-EclipseIDE插件,可以支持Eclipse,插件的访问地址为https://github.com/NitorCreations/RobotFramework-EclipseIDE,可以通过该地址下载插件. 在这里我们以Eclipse with PyDev插件的

LBP的全称是Local Binary Pattern即局部二值模式,是局部信息提取中的一种方法,它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.在人脸识别领域有很多案例,此外,局部特征的算法还有 SIFT HOG等等. LBP就是一种局部信息,它反应的内容是每个像素与周围像素的关系.举最基本的LBP为例,它反应了像素与周围8个点灰度值的关系,如下图所示: 如上图所示,中间像素的灰度值为54,我们如下定义:当周围像素的灰度值大于等于中间像素值时,则LBP的一位值为1,否则为零.由这个九宫格,我们就得到

  在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母).   我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图: 本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母).   我们识别上述验证码的算法过程如下: 将原图像进行灰度

一.介绍 AppiumLibrary 是 Robot Framework 的App测试库. 它使用Appium 与Android 和 iOS应用程序进行通信,类似于Selenium WebDriver与Web浏览器的对话. AppiumLibrary是继承和引用appiumandroidlibrary,但重新实现使用appium 1.X技术,它完全支持Python 2.7,但对python 3.3+的支持仍然是实验性的. 二.定位控件 AppiumLibrary需要在应用程序中查找元素的所有关键