UI自动化测试工具AirTest学习笔记之自定义启动器

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UI自动化测试工具AirTest学习笔记之自定义启动器

#UI自动化测试工具AirTest学习笔记之自定义启动器| 来源: 网络整理| 查看: 265

通过本篇，你将了解到Airtest的自定义启动器的运用，以及air脚本启动运行的原理，还有批量执行air脚本的方法。

在用Airtest IDE可以编写air脚本，运行脚本，之后我们会想到那我怎么一次运行多条脚本呢？能不能用setup和teardown呢？答案是当然可以，我们可以用自定义启动器！参见官方文档：7.3 脚本撰写的高级特性

Airtest在运行用例脚本时，在继承unittest.TestCase的基础上，实现了一个叫做AirtestCase的类，添加了所有执行基础Airtest脚本的相关功能。因此，假如需要添加自定义功能，只需要在AirtestCase类的基础上，往setup和teardown中加入自己的代码即可。如果这些设置和功能内容相对固定，可以将这些内容作为一个launcher，用来在运行实际测试用例之前初始化相关的自定义环境。

在这个自定义启动器里我们可以做什么呢？

添加自定义变量与方法

在正式脚本运行前后，添加子脚本的运行和其他自定义功能

修改Airtest默认参数值

通过以下的例子看一下怎么实现，首先创建一个custom_launcher.py文件，实现以下代码

from airtest.cli.runner import AirtestCase, run_script from airtest.cli.parser import runner_parser class CustomAirtestCase(AirtestCase): PROJECT_ROOT = "子脚本存放公共路径" def setUp(self): print("custom setup") # add var/function/class/.. to globals #将自定义变量添加到self.scope里，脚本代码中就能够直接使用这些变量 self.scope["hunter"] = "i am hunter" self.scope["add"] = lambda x: x+1 #将默认配置的图像识别准确率阈值改为了0.75 ST.THRESHOLD = 0.75 # exec setup script # 假设该setup.air脚本存放在PROJECT_ROOT目录下，调用时无需填写绝对路径，可以直接写相对路径 self.exec_other_script("setup.air") super(CustomAirtestCase, self).setUp() def tearDown(self): print("custom tearDown") # exec teardown script self.exec_other_script("teardown.air") super(CustomAirtestCase, self).setUp() if __name__ == '__main__': ap = runner_parser() args = ap.parse_args() run_script(args, CustomAirtestCase)

然后，在IDE的设置中配置启动器

菜单-“选项”-“设置”-“Airtest”，点击“自定义启动器”可打开文件选择窗口，选择自定义的launcher.py文件即可。

点击“编辑”，可对launcher.py文件的内容进行编辑，点击“确定”按钮让新配置生效。

也可以用命令行启动

python custom_launcher.py test.air --device Android:///serial_num --log log_path

看到这里都没有提供一次运行多条脚本方法，但是有提供调用其他脚本的接口，相信聪明的你应该有些想法了，这个后面再讲，因为官方文档里都说了IDE确实没有提供批量执行脚本的功能呢

我们在脚本编写完成后，AirtestIDE可以让我们一次运行单个脚本验证结果，但是假如我们需要在多台手机上，同时运行多个脚本，完成自动化测试的批量执行工作时，AirtestIDE就无法满足我们的需求了。目前可以通过命令行运行手机的方式来实现批量多机运行脚本，例如在Windows系统中，最简单的方式是直接编写多个bat脚本来启动命令行运行Airtest脚本。如果大家感兴趣的话，也可以自行实现任务调度、多线程运行的方案来运行脚本。请注意，若想同时运行多个脚本，请尽量在本地Python环境下运行，避免使用AirtestIDE来运行脚本。

划重点！划重点！划重点！源码分析来啦，以上都是“拾人牙慧”的搬运教程，下面才是“精华”，我们开始看看源码。

从这个命令行启动的方式可以看出，这是用python运行了custom_launcher.py文件，给传入的参数是‘test.air’、‘device’、‘log’，那我们回去看一下custom_launcher.py的入口。

if __name__ == '__main__': ap = runner_parser() args = ap.parse_args() run_script(args, CustomAirtestCase)

runner_parser()接口是用ArgumentParser添加参数的定义

def runner_parser(ap=None): if not ap: ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("script", help="air path") ap.add_argument("--device", help="connect dev by uri string, e.g. Android:///", nargs="?", action="append") ap.add_argument("--log", help="set log dir, default to be script dir", nargs="?", const=True) ap.add_argument("--recording", help="record screen when running", nargs="?", const=True) return ap

然后用argparse库解析出命令行传入的参数

# ===================================== # Command line argument parsing methods # ===================================== def parse_args(self, args=None, namespace=None): args, argv = self.parse_known_args(args, namespace) if argv: msg = _('unrecognized arguments: %s') self.error(msg % ' '.join(argv)) return args

最后调用run_script()，把解析出来的args和我们实现的自定义启动器——CustomAirtestCase类一起传进去

def run_script(parsed_args, testcase_cls=AirtestCase): global args # make it global deliberately to be used in AirtestCase & test scripts args = parsed_args suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(testcase_cls()) result = unittest.TextTestRunner(verbosity=0).run(suite) if not result.wasSuccessful(): sys.exit(-1)

这几行代码，用过unittest的朋友应该都很熟悉了，传入的参数赋值给一个全局变量以供AirtestCase和测试脚本调用，

1.创建一个unittest的测试套件；

2.添加一条AirtestCase类型的case，因为接口入参默认testcase_cls=AirtestCase，也可以是CustomAirtestCase

3.用TextTestRunner运行这个测试套件

所以Airtest的运行方式是用的unittest框架，一个测试套件下只有一条testcase，在这个testcase里执行调用air脚本，具体怎么实现的继续来看AirtestCase类，这是CustomAirtestCase的父类，这部分代码比较长，我就直接在源码里写注释吧

class AirtestCase(unittest.TestCase): PROJECT_ROOT = "." SCRIPTEXT = ".air" TPLEXT = ".png" @classmethod def setUpClass(cls): #run_script传进来的参数转成全局的args cls.args = args #根据传入参数进行初始化 setup_by_args(args) # setup script exec scope #所以在脚本中用exec_script就是调的exec_other_script接口 cls.scope = copy(globals()) cls.scope["exec_script"] = cls.exec_other_script def setUp(self): if self.args.log and self.args.recording: #如果参数配置了log路径且recording为Ture for dev in G.DEVICE_LIST: #遍历全部设备 try: #开始录制 dev.start_recording() except: traceback.print_exc() def tearDown(self): #停止录制 if self.args.log and self.args.recording: for k, dev in enumerate(G.DEVICE_LIST): try: output = os.path.join(self.args.log, "recording_%d.mp4" % k) dev.stop_recording(output) except: traceback.print_exc() def runTest(self): #运行脚本 #参数传入的air脚本路径 scriptpath = self.args.script #根据air文件夹的路径转成py文件的路径 pyfilename = os.path.basename(scriptpath).replace(self.SCRIPTEXT, ".py") pyfilepath = os.path.join(scriptpath, pyfilename) pyfilepath = os.path.abspath(pyfilepath) self.scope["__file__"] = pyfilepath #把py文件读进来 with open(pyfilepath, 'r', encoding="utf8") as f: code = f.read() pyfilepath = pyfilepath.encode(sys.getfilesystemencoding()) #用exec运行读进来的py文件 try: exec(compile(code.encode("utf-8"), pyfilepath, 'exec'), self.scope) except Exception as err: #出错处理，记录日志 tb = traceback.format_exc() log("Final Error", tb) six.reraise(*sys.exc_info()) def exec_other_script(cls, scriptpath): #这个接口不分析了，因为已经用using代替了。 #这个接口就是在你的air脚本中如果用了exec_script就会调用这里，它会把子脚本的图片文件拷过来，并读取py文件执行exec

总结一下吧，上层的air脚本不需要用到什么测试框架，直接就写脚本，是因为有这个AirtestCase在支撑，用runTest这一个测试用例去处理所有的air脚本运行，这种设计思路确实降低了脚本的上手门槛，跟那些用excel表格和自然语言脚本的框架有点像。另外setup_by_args接口就是一些初始化的工作，如连接设备、日志等

#参数设置 def setup_by_args(args): # init devices if isinstance(args.device, list): #如果传入的设备参数是一个列表，所以命令行可以设置多个设备哦 devices = args.device elif args.device: #不是列表就给转成列表 devices = [args.device] else: devices = [] print("do not connect device") # set base dir to find tpl 脚本路径 args.script = decode_path(args.script) # set log dir日志路径 if args.log is True: print("save log in %s/log" % args.script) args.log = os.path.join(args.script, "log") elif args.log: print("save log in '%s'" % args.log) args.log = decode_path(args.log) else: print("do not save log") # guess project_root to be basedir of current .air path # 把air脚本的路径设置为工程根目录 project_root = os.path.dirname(args.script) if not ST.PROJECT_ROOT else None # 设备的初始化连接，设置工程路径，日志路径等。 auto_setup(args.script, devices, args.log, project_root)

好了，源码分析就这么多，下面进入实战阶段，怎么来做脚本的“批量运行”呢？很简单，有两种思路：

用unittest框架，在testcase里用exec_other_script接口来调air脚本

自己写一个循环，调用run_script接口，每次传入不同的参数(不同air脚本路径)

from launcher import Custom_luancher from Method import Method import unittest from airtest.core.api import * class TestCaseDemo(unittest.TestCase): def setUp(self): auto_setup(args.script, devices, args.log, project_root) def test_01_register(self): self.exec_other_script('test_01register.air') def test_02_name(self): self.exec_other_script('login.air') self.exec_other_script('test_02add.air') def tearDown(self): Method.tearDown(self) if __name__ == "__main__": unittest.main() def find_all_script(file_path): '''查找air脚本''' A = [] files = os.listdir(file_path) for f1 in files: tmp_path = os.path.join(file_path, files) if not os.path.isdir(tmp_path): pass else: if(tmp_path.endswith('.air')): A.append(tmp_path) else: subList = find_all_script(tmp_path) A = A+subList return A def run_airtest(path, dev=''): '''运行air脚本''' log_path = os.path.join(path, 'log') #组装参数 args = Namespace(device=dev, log=log_path, recording=None, script=path) try: result = run_script(args, CustomLuancher) except: pass finally: if result and result.wasSuccessful(): return True else: return False if __name__ == '__main__': #查找指定路径下的全部air脚本 air_list = find_all_script(CustomLuancher.PROJECT_ROOT) for case in air_list: result = run_airtest(case) if not result: print("test fail : "+ case) else: print("test pass : "+ case) sys.exit(-1)

总结，两种方式实现Airtest脚本的批量执行，各有优缺点，自己体会吧，如果喜欢Airtest的结果报告建议用第二种方式，可以完整的保留日志，结果以及启动运行。第一种方式是自己写的unittest来执行，就没有用的Airtest的启动器了，报告部分要自己再处理一下，然后每添加一条air脚本，对应这里也要加一条case。

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