移动端自动化解决方案

发布时间：2025-01-07 07:29

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UIAutoMator2

uiautomator2 是一个可以使用Python对Android设备进行UI自动化的库。其底层基于Google uiautomator，Google提供的uiautomator库可以获取屏幕上任意一个APP的任意一个控件属性，并对其进行任意操作。 github: https://github.com/openatx/uiautomator2

优点：

设备和开发机可以脱离数据线，通过WiFi互联（基于atx-agent）集成了openstf/minicap达到实时屏幕投频，以及实时截图集成了openstf/minitouch达到精确实时控制设备修复了xiaocong/uiautomator经常性退出的问题代码进行了重构和精简，方便维护实现了一个设备管理平台(也支持iOS) atxserver2 扩充了toast获取和展示的功能

缺点：

需要手动元素定位，对于非webview页面支持不好需要使用者熟悉python 不支持IOS平台

Appium

Appium 是一个开源工具，用于自动化 iOS 手机、 Android 手机和 Windows 桌面平台上的原生、移动 Web 和混合应用。**「原生应用」指那些用 iOS、 Android 或者 Windows SDKs 编写的应用。「移动 Web 应用」是用移动端浏览器访问的应用（ Appium 支持 iOS 上的 Safari 、Chrome 和 Android 上的内置浏览器）。「混合应用」**带有一个「webview」的包装器——用来和 Web 内容交互的原生控件。类似于 Apache Cordova 项目，创建一个混合应用使得用 Web 技术开发然后打包进原生包装器创建一个混合应用变得容易了。重要的是，Appium 是跨平台的：它允许你用同样的 API 对多平台（iOS、Android、Windows）写测试。做到在 iOS、Android 和 Windows 测试套件之间复用代码。 github: https://github.com/appium/appium

优点：

支持IOS，Android，Windows平台上的原生，移动web和混合应用基于webdriver协议开发，支持跨平台，允许使用相同的api对多平台应用编写测试支持的语言种类多功能强大，可以替代uiautomator2

缺点：

IOS应用测试只支持在mac平台上运行执行效率相对于uiautomator较慢中文输入必须使用appium自带的中文输入法 API较多，学习成本高，而且新版本不太稳定

AirTest

AitTest是由网易公司开发的用于移动端游戏和app自动化测试的工具，现已在github上开源 AirtestProject是由网易游戏推出的UI自动化测试解决方案，项目构成如下：

1）Airtest框架¶

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：

Airtest源码 Airtest API文档 2）Poco框架¶

Poco 是一款基于UI控件识别的自动化测试框架，目前支持Android原生、iOS原生、Unity3D、cocos2dx、UE4和Egret等平台，也可以在其他引擎中自行接入poco-sdk来使用。

Poco 源码 Poco API文档 3）AirtestIDE¶

AirtestIDE 是一款跨平台的 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。

官方下载网址 AirtestIDE使用文档 4）手机集群解决方案-DeviceFarm¶

DeviceFarm 是网易推出的自动化测试集群解决方案，它是软硬件一体化方案，包含设备集群建设、集群设备批量维护管理、监控报警和云端真机等功能，可以为您在企业内部搭建稳定高效的设备管理平台, 提升设备利用率，赋能自动化测试流程搭建：

DeviceFarm集群解决方案 5）Airlab云测试平台¶

Airlab云测试平台支持用例管理、脚本管理、任务预约、任务调度、云端报告等功能，可以快速构建企业自动化测试全流程，支持ios和安卓的回归测试及兼容测试。

Airlab云测试平台

github：https://github.com/AirtestProject/Airtest

优点：

跨平台元素定位基于图像识别，无需编写复杂的元素定位代码提供IDE，可以辅助测试人员编写自动化用例官方文档提供了较多的实用教程，方便测试人员上手提供移动端自动化测试平台的私有化部署，但是收费提供了丰富的API，方便在其他框架中整合

缺点：

由于图像识别算法是基于open-cv，对于复杂的页面，图像识别的准确性不高运行环境搭建比较复杂，需要安装比较多的依赖用例执行效率较低，也是图像识别的锅，因为这玩意儿本身效率就不高

Flybirds

Flybirds是基于BDD模式和AirTest开发的移动端UI自动化测试工具

基于BDD模式，类自然语言语法支持自动化APP操作、表单提交、UI元素校验、键盘输入、Deeplink跳转等默认支持英文、中文两种语言，支持更多语言扩展插件式设计，支持用户自定义自动化扩展提供cli脚手架，快速搭建项目提供html报告

github: https://github.com/ctripcorp/flybirds

优点：

使用BDD模式，类自然语言语法，编写的用例直观易懂，默认支持中文和英文两种Feature编写方式底层基于AirTest开发，具备AirTest的优势支持自定义插件，扩展性强自带step模板，支持绝大多数页面操作，也支持自定义step模板有cli模式，支持持续集成

缺点：

由于使用了BDD模式，测试人员需要了解Gherkin语法跟AirTest一样，执行效率不高对于没有text的页面，元素定位会比较麻烦刚开源不久，没啥人用，相关的社区和文档不多

总结

通过以上4种移动端UI自动化的对比，可以得出以下结论：

对于原生Android平台应用，使用UIAutomator2是比较方便的选择。对于跨平台应用，Appium和AirTest还有Flybirds都是可以考虑的。 Appium基于webdriver协议，使用统一的API来实现跨平台操作，但是对于APP内嵌的h5页面，支持不好。 AirTest是基于图像识别来操作，存在效率低和准确率不高的问题，尤其是一个页面元素图标很相似的时候，可能会出现无法识别的问题，但是airtest提供了方便实用的IDE，能大大减轻元素定位的负担，并且支持将自动化脚本打包成apk，可以通过adb shell来执行自动化测试。 Flybirds的创新在于使用了BDD模式，测试人员无需编写复杂的测试代码即可完成测试，但是此工具目前并不流行，网上也缺少相关的讨论和技术文档，出了问题都不好排查。

建议使用优先级

AirTest > Flybirds> Appium > UIAutomator

参考文档

开源 | 携程机票BDD UI Testing框架 - Flybirds Github-flybirds 携程机票BDD-UI-Testing框架Flybirds airtest behave multiple-cucumber-html-reporter uiautomator2源码解析 UIAutomator2的使用 about-appium airtest-doc

网址：移动端自动化解决方案 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/661079

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UIAutoMator2

优点：

缺点：

Appium

优点：

缺点：

AirTest

优点：

缺点：

Flybirds

优点：

缺点：

总结

建议使用优先级

参考文档

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