移动应用 GUI 测试
GUI 测试概述
产品需要服务于用户，提供最好的、正确的用户体验。GUI 则是用户与界面交互的接口，包含用户所有的感受。因此，GUI 测试是非常重要的一环。这当中，移动端的 GUI 测试和桌面端不同，面临着更大的挑战。
面临的挑战
- 环境碎片化：不同的设备、不同的系统版本、不同的 SoC 等；
- 快速演化的开发平台：新的功能、新的 API、新的 SDK 等；
继续研究方向
- 增强测试可复用性
- 保证测试的一致性
- 提高测试效率，减少开销
- 实现快速回归测试，加快测试进度
- 减少人为因素，实现更广泛的测试覆盖度
GUI 测试工具
GUI 测试 = 控件定位和匹配 + 操作执行
传统脚本驱动
Selenium
Selenium 是一个开源的自动化测试工具，专门用于自动化网页浏览器的操作。它允许测试人员利用 Java、Python、JavaScript 等编程语言来模拟用户对网页的各种操作，支持 Chrome 和 FireFox 等多种浏览器。
Selenium 可以利用 WebDriver 来驱动浏览器，实现两类主要的操作：获取页面元素和与页面元素交互。
import selenium
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # 创建一个 Chrome 浏览器实例
driver.get("https://www.example.com") # 打开网页
element = driver.find_element_by_id("element_id") # 获取元素
element.click() # 点击元素
element.send_keys("text") # 输入文本...Appium
Appium 是一个扩展了 Selenium 的 WebDriver 协议来支持移动应用自动化的工具，允许使用 Selenium 的客户端库来编写适用于 iOS 和 Android 平台的应用测试脚本。
在 Appium 中，一切都是从创建 一个会话开始的。会话是通过发送一个包含 Desired Capabilities 的 POST 请求到 Appium 服务器来创建的，这些 Capabilities 指定了测试的参数，比如设备、操作系统版本、应用路径等。Appium 服务器接收到来自客户 端的命令后，将其翻译成适合移动平台的动作。 对于 iOS，Appium 通过 Apple's XCUITest 库发送命令;对于 Android，它可以使用 UiAutomator 或 Espresso。
Appium 的优势有：跨平台能力强，与 Selenium 语法一致，无需修改应用代码和配置，支持多种编程语言。
from appium import webdriver
from appium.webdriver.common.appiumby import AppiumBy
desired_caps = {
"platformName": "Android",
"deviceName":"emulator-5554",
"appPackage": "com.example.myapp",
"appActivity": "com.example.myapp.MainActivity"
}
driver = webdriver.Remote("http://localhost:4723/wd/hub", desired caps) # 创建一个 Appium 会话
driver.find element (AppiumBy-ID, "com.example.myapp:id/settings_button").click() # 点击设置按钮
toggle = driver.find element (AppiumBy.ID, "com.example.myapp:id/notification_toggle") # 获取通知开关
if toggle.get _attribute("checked") == "false":
toggle.click()
print("通知开关已打开")
else:
toggle.click()
print("通知开关已关闭"）
driver.quit()基于简单图像的脚本驱动
Sikuli
Sikuli 是一个通过图像来进行 GUI 定位的工具。用户首先需要截取屏幕上的图像，然后编写相应脚本，通过图像匹配来定位 GUI 控件。在识别时可以提供一个相似度参数，来控制匹配的精度。匹配后，可以执行用户定义的操作，如点击、输入文字或者拖拽等。
存在的问题
- 对图像的依赖性：图像变化会导致脚本失效，且像素级别的匹配会受到分辨率、缩放等因素的影响；
- 人为因素：需要用户手动截取图像，且匹配的相似度参数需要用户自行调整；
- 性能问题：图像匹配的性能较差，不适合大规模测试。
基于深度图像理解驱动
使用深度图像理解技术，可以实现更加智能的 GUI 定位和匹配。这种技术可以自动学习图像的特征，从而减少人为因素，并可以实现基于截图与布局理解的跨平台测试回放。例如，现在的麦当劳点餐小程序的微信版和支付宝版基本一致，可以期望使用这种手段进行跨平台测试。
这一驱动分为几个方面：控件图像提取、控件属性识别、页面布局刻画、场景语义分析。而语义分析的内容又包括控件类型判断、文本提取、关系提取和意图识别等。
当然，深度图像理解测试工具同样存在局限性。由于这一工具仍依赖操作系统接口执行测试操作（即侵入式），因此它难以模拟真实场景下人的交互操作（如，感知不到异形屏幕对 UI 控件的遮挡）。
非侵入式的方法：机械臂引入
可以在深度图像理解的基础上，引入机械臂来实现非侵入式的 GUI 测试。利用外置摄像头捕获屏幕，AI 算法选择目标控件并生成测试操作；机械臂可以模拟人的手部动作，实现对 GUI 控件的真实操作。这样就可以模拟人为交互，摆脱底层依赖。
Robotest 项目的基本框架