全面解析airtestpoco框架

一、airtestpoco框架概述

airtestpoco是由airtest团队开发的Python自动化测试框架，主要面向移动设备的自动化测试。它不仅支持Android、iOS的UI自动化测试，同时支持Windows、macOS和Linux的GUI自动化测试。

airtestpoco框架依赖于多个开源项目，包括airtest、poco、opencv、numpy等。其中airtest是主要的底层基础，poco则提供了更简单的API接口，opencv和numpy则支持图像识别和图像处理操作。

二、airtestpoco的安装

1、安装Python3：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

2、安装pip3：

sudo apt-get install python3-pip

3、安装airtestpoco：

pip3 install airtest
pip3 install pocoui

三、airtestpoco的基础使用

1、打开应用：

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

poco = UnityPoco()

#打开应用
start_app("com.example.app")
sleep(2)

2、点击控件：

poco(text="按钮").click()

3、输入文本：

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

4、滑动操作：

poco.scroll(direction="up")

5、断言操作：

assert poco(text="文本").exists()

四、airtestpoco的高级使用

1、多设备测试：

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

#初始化连接
dev1 = connect_device("Android:///")
dev2 = connect_device("Android:///")

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

2、多应用测试：

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

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

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

3、图像识别：

from airtest.core.api import *

#截图
snapshot("screen.png")

#使用opencv识别
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的优缺点

1、优点：

①简单易用，提供了友好的API接口，降低了自动化测试的门槛；

②支持多平台，兼容性强；

③支持图像识别和图像处理操作，能够更准确地定位控件。

2、缺点：

①对于比较复杂的UI场景，定位控件可能会出现误差；

②对于非标准的UI元素，可能需要额外的处理操作。

综上所述，airtestpoco是一款功能强大、简单易用的自动化测试框架，适用于移动设备和GUI界面的自动化测试。在实际测试过程中，需要根据不同的场景进行精细化的调整和处理，以尽可能提高测试效率和准确性。