如何实现WinApp的UI自动化测试?

本文介绍了WinApp(Windows应用程序)的测试概述,包括安装与卸载、升级更新等多方面的测试需求。重点介绍了AutoIt、WinAppDriver、PyWinAuto等自动化测试工具,并指出选择工具需根据项目需求。

WinApp(WindowsAPP)是运行在Windows操作系统上的应用程序,通常会提供一个可视的界面,用于和用户交互。例如运行在Windows系统上的Microsoft Office、PyCharm、Visual Studio Code、Chrome,都属于WinApp。常见的WinApp,其扩展名基本都是*.exe,运行后也都会有一个漂亮、易用的UI界面,本章就详细介绍如何通过脚本实现WinApp的UI自动化测试。

1.1.WinApp测试简介

Windows系统下开发GUI应用程序有很多方式,常见有基于C++的Qt、MFC、WTL、wxWidgets、DirectUI、Htmlayout,基于C#的Winform、WPF,基于Chromium和Node.js的Electron,基于Java的AWT、Swing,基于Pascal的Delphi,基于Go语言的walk,每种技术都有自己的亮点。但对于测试人员来说,都要全面开展测试,为保障产品质量下足功夫,带给用户好的体验。

WinApp测试涉及面非常广,大方向上可以从安装与卸载、升级更新、UI界面、业务功能、性能、交叉事件、兼容性、安全性、硬件环境、异常情况几个方面开展测试。

安装与卸载:验证程序是否可以正确安装、运行、卸载。

升级更新:新版本发布后,存在更新提示,且下载、安装、更新、启动、运行、卸载等功能正常。

UI界面:验证程序界面的布局、风格是否与需求相符,文字、菜单、配色、图片等显示正确,易操作、人性化。

业务功能:验证需求说明书中描述的业务功能模块均以实现,且符合预期。

性能:验证程序的负载能力,对CPU、磁盘、内存、电量等的消耗。

交叉事件:与Windows系统上的其它应用互不影响。例如同时打开被测程序和其它一个程序,两者互不干扰,都可以稳定运行。

兼容性:可以在支持的不同品牌、型号、系统版本上正常运行。

安全性:安全性是非常重要的一项测试,例如用户权限、数据安全、接口安全。

硬件环境:不同硬件环境下验证,例如CPU、磁盘、内存、笔记本电量等对程序的影响。

异常情况:各种异常情况下测试程序,例如磁盘不足、网络不佳等情况。

WinApp的功能测试实质上和测试人员测试Web、移动端APP的功能测试是相同的,都是一种黑盒测试。以需求为准,运用各种测试方法设计测试用例,尽可能地思考、全覆盖用户使用场景,实现测试用例,保障产品质量。

1.2.WinApp自动化测试工具

WinApp自动化测试工具非常多,但不同的项目实现自动化测试有着不同的目的,因此根据自己需求结合自动化测试工具的优缺点,选择合适的工具尤为重要,对后续的自动化脚本开发及维护都大有裨益。下面整理了一些WinApp自动化测试工具,给大家提供参考。

1.AutoIt

AutoIt当前最新版本是v3,是用以编写并生成具有BASIC语言风格的脚本程序的免费软件,它被设计用来在Windows GUI(用户界面)中进行自动操作。使用AutoIt可以模拟鼠标和键盘实现对窗口/控件的操作,是一款非常优秀的Windows GUI自动化测试软件。AutoIt有着诸多优点,例如简单易懂的类BASIC表达式、操作窗口与进程、直接与窗口的"标准控件"交互、脚本可以编译为标准可执行文件、COM支持、直接调用外部DLL和Windows API函数、高精度和易使用的数学运算。AutoIt在设计时就尽可能小,且不用依赖外部DLL文件或添加注册表项目即可独立运行,也可以安全的成为服务运行。脚本可以使用Aut2Exe编译为可独立运行的文件。

2.WinAppDriver

WinAppDriver(Windows Application Driver)是微软的一款客户端自动化测试工具,类似Selenium的UI自动化测试服务工具。支持测试运行在Windows 10或Windows Server 2016以上系统的UWP、WinForms、WPF、Win32程序。WinAppDriver支持Appium,因此使用Appium-Python-Client依赖库可以像测试移动端APP一样,完成Windows桌面程序的自动化脚本的开发。

3.PyWinAuto

PyWinAuto是Python的一个库,用于测试Windows系统上的GUI应用程序,允许发送鼠标和键盘操作到窗口对话框和控件。PyWinAuto提供的API是对Windows标准控件的行为处理,例如指定窗口、鼠标操作、键盘操作、获取窗口或控件属性,使用方便,且对中文也有很好地支持

4.PyAutoGUI

PyAutoGUI是Python的一个第三方库,可对GUI程序实现自动化测试。主要通过控制鼠标和键盘,与其他应用程序交互。PyAutoGUI可以在Windows、macOS和Linux系统上工作,支持Python2和Python3。

5.Coded UI

Coded UI Test是Visual Studio 2010对于Testing Project(测试工程)提供的关于UI自动化测试的框架,支持Win32、Web、WPF等UI自动化测试,是一个非常强大的测试工具。它的原理是获取到Windows窗口上的控件,然后针对控件的部分属性进行获取和对比,模拟对控件点击、双击、右键点击等事件。Coded UI不但支持手动编写,还支持自动录制。

6.UIAutomation

UIAutomation封装了微软的UIAutomation API,支持测试Win32、MFC、WPF、Modern UI(Metro UI)、Qt、Firefox等UI框架程序,它提供许多好用的功能,例如获取窗口对象、窗口属性调整、截图、全局热键注册、剪切板操作和管理员权限提权。是一款非常优秀的自动化测试工具。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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