android monkey 压力测试

本文介绍了Android Studio中Monkey压力测试的基本配置流程,包括环境变量的设置、adb工具的使用及Monkey测试命令的执行方法,并提供了测试结果导出的具体步骤。

以前也没有接触过这方面的一下东西,就最近看到的一些东西做个总结。
http://blog.youkuaiyun.com/jlminghui/article/details/38238443
看到网上很多都会有讲androidstudio的安装过程,我就省略了,就我自己认为重要的来写。
首先就是环境变量的配置:(切记一定要是自己sdk的安装路径还有就是如果配置了,就不用配置了)
我们找到androidstudio sdk 的安装目录,如果在目录:E:\sdk\android-sdk中就可以看见 adb.exe,那么我们在配置环境变量的时候就这样写,如果在那个目录没有看见的话,我们就到这个目录中去查看 E:\sdk\android-sdk\platform-tools,应该就只有这俩个位置吧。最终就是要找到adb.exe的安装路径。

如何配置环境变量:
控制面板\系统和安全\系统,然后是高级系统设置->高级-环境变量-path,然后我们在已有的配置变量的基础上再加上我们刚刚的那个路径就可以了,切记前面后面都有分号;

;E:\sdk\android-sdk\platform-tools;
;E:\sdk\android-sdk;

androidstudio中有自带的压力测试工具terminal(输出窗体那里会有) ,我们直接在这里面输入命令也可以,在cmd中输入也可以。

我是刚开始的时候输入了:

adb shell monkey help

接下来输入测试的命令,这我就不写了,网上有很多,上面的链接也有。

还有就是如何吧monkey测试的结果,导出到电脑上,我们可以在输入命令的时候指定导出的路径,举个例子:

adb shell monkey -p com.test 1000>e:test.txt

如果上面都做了的话,我们看导出结果的话,可以用快捷键从两个方面去找,就是ANR 、Exception ,然后在分析

大概就说这么多吧。我也只是知道啊皮毛而已,先记录一下,免得以后忘记。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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