windows 10 搭建 appium 环境

最新推荐文章于 2025-05-26 14:51:22 发布
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#Appium

本文详细介绍了在Windows10 64位系统上搭建Appium自动化测试环境的步骤，包括安装JDK 1.8、Android SDK r24.4.1、Node.js v10.16.0及Appium 1.13.0等必要组件，为移动应用自动化测试提供基础配置。
windows系统appium环境搭建
bad_girls的博客
04-02 2003
配置JDK路径，右击“此电脑”-》单击“属性”-》点击“高级系统设置”-》单击“环境变量”-》“系统变量”点击“编辑”-》点击“新建”-》把安装的jdk目录粘贴进来，注意包含bin目录，默认地址是C:\Program Files\Java，如果自己修改其他地址，请注意配置自己安装的地址。选择合适的版本号，如果本地连接不上，先检查服务有没有开启（appium server），再次重启，如果不行，重新下载另外版本客户端，我当初都是下载了3个版本，适配。双击下载的jdk文件，默认安装，一直下一步，直到结束。
Windows 10 搭建 Appium 自动化测试环境
天下任我行
01-15 1496
Windows 10 搭建Appium自动化测试环境 环境搭建列表 Java JDK Node Android SDK Platform-tools Build-tools Emulator Appium Appium-doctor Ⅰ 安装 Java JDK 下载 Java jdk ，按步骤安装，Windows 10 默认安装在路径C:\Program Files\Java\jdk1....
【软件测试】Robot Framework环境搭建与测试示例
guaishounan的博客
06-23 4806
Robot Framework是一款优秀的关键字驱动测试框架,基于Python开发,要想使用Robot Framework,首先需要有Python环境,接下来,笔者以python2(虽然现在可以在python2和python3共存的环境中搭建,但是笔者真心不建议这么做)环境为例,分享如何搭建Robot Framework测试环境,并做一个简单的测试示例。 1.安装python2,下载地址http...
软件测试 测试开发丨Windows Appium环境搭建_appium测试windows程序
2401_89308338的博客
12-10 1027
更新完成之后，检查一下 build-tools/ 路径下，如果是 30 的版本，需要先删掉这个30的文件夹，然后手动的下载一个低于 28版本的build-tools/ 的放在目录下即可（推荐 28或者29的版本），如果下载多个版本会优先使用高版本的。1、下载好之后进行安装，其中win版本的安装的时候需要注意jre的安装是在jdk安装之后，在进行jre安装的时候不要使用jdk同样的目录，否则会出现javac等的覆盖。版本都是大于 4.0 的，可以通过下面的方式查看一下，如果不是则需要手动安装。
Windows下搭建appium环境
叶雨寄北
07-31 487
写给小米路由器客户端测试团队的分享资料。
Appium环境搭建（windows10系统）
sinat_21963041的博客
02-28 2682
Node.jsAppiumPythonJDK/releases/注意：Node.js版本要注意与Appium兼容安装完成后在按键Win+R输入cmd打开Windows 命令提示符，输入如下命令：v20.11.110.2.4说明：npm（node package manage）是node.js安装包管理工具，类似Python中的pip工具。
如何搭建Appium环境？
hlsxjh的博客
05-26 839
在打开的窗口中，找到“Android SDK Location”字段并复制SDK路径。打开系统环境变量设置，创建一个名为JAVA_HOME的新变量，并将JDK的安装路径设置为变量值。打开系统环境变量设置，创建一个名为APPIUM_HOME的新变量，并将Appium安装目录的路径设置为变量值。打开系统环境变量设置，创建一个名为ANDROID_HOME的新变量，并设置为Android SDK的路径。前往Node.js官网（https://nodejs.org/），下载最新版本的Node.js安装程序。
Appium环境搭建
qq_45133373的博客
08-01 1161
安装关键步骤：这里只选开发工具（没有截取的步骤就是点下一步，这里安装的时候需注意，不要安装在有空格目录文件中，因为androidSDK安装的时候可能会因为空格报错，我这里装错了，后边改了的配置环境变量：JAVA_HOME：不要有含空格的目录，再次强调。如果是win7系统，需要在前边加一个";"英文分号。
Windows系统搭建Appium 2 和 Appium Inspector 环境
檬柠wan
11-28 6445
自 2022 年 1 月 1 日起，Appium 核心团队不再维护 Appium 1.x。官方支持的平台驱动程序的所有最新版本均不兼容 Appium 1.x，需要 Appium 2 才能运行。
精选资源
在Windows下搭建Appium+Android自动化测试环境
03-23
Android自动化测试环境和开发环境并不完全相同，测试环境可以很简单粗暴，很多工具可以不用安装，比如JDK，SDKTools，测试脚本用C#，Python都可以完成；但是开发环境一般都是需要JDK和 前言   本来并不打算写这么一...
Windows下Appium环境搭建小结
天命王子的博客
11-14 563
Appium环境搭建小结
Mobileui自动化—windows Appium环境搭建
weixin_42476668的博客
12-29 490
文章主要介绍了在windows上搭建appium运行环境的操作，除了安装appium外，还需要安装JDK、Sdk、node
淘宝式jquery图片数字切换
01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制，其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现，并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节，使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息，但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时，开发者通常会借助以下技术手段：1. **jQuery库**：jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架，它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中，jQuery将负责处理用户的点击动作（实现左右切换），并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**：开发者或许会采用现成的jQuery扩展，例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数，以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**：展示当前图片的序列号，这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时，相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**：为了达成淘宝图片切换的视觉效果，可能需要设计特定的CSS样式，涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性（如`transition`和`animation`）在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**：运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作，比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互，触发相应的函数来执行...
大家都觉得几点到几点妲己
01-05
大家都觉得几点到几点妲己
垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
01-05
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
智慧物业(1).docx
01-05
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（CPOvsGTOvsDMOAvsDAvsAFTvsCSA）六种最新智能算法优化BP神经网络Matlab代码
01-05
（CPOvsGTOvsDMOAvsDAvsAFTvsCSA）六种最新智能算法优化BP神经网络Matlab代码
YOLOv8检测头与损失函数协同优化：面向多尺度目标检测的科研创新方法研究
最新发布
01-05
内容概要：本文深入解析了YOLOv8目标检测模型的检测头架构与损失函数设计，涵盖其核心组件如DFL（分布焦点损失）、anchor生成机制和边界框计算方法的代码实现，并系统阐述了分类、回归与置信度损失的构成及其优化逻辑。文章进一步从科研角度出发，提出了在检测头结构改进、损失函数融合创新、动态权重调整及无锚框方向上的多种可行研究路径，结合消融实验与多尺度适配性测试，指导读者开展高性能目标检测模型的定制化研究，并鼓励通过开源项目提升学术影响力。; 使用场景及目标：① 掌握YOLOv8检测头与损失函数的内部机制，理解其代码实现细节；② 设计针对特定应用场景（如小目标、多尺度）的检测头与损失函数改进方案；③ 开展高水平论文研究，推动模型性能提升与实际部署优化； 阅读建议：建议结合提供的代码链接动手实践，逐模块调试检测头与损失函数的运行流程，重点理解DFL与IoU损失的协同机制，并在自定义数据集上验证改进策略的有效性，同时注重实验设计的严谨性与结果的可复现性。
freestylefly_wechat-mini_37860_1767504047007.zip
01-05
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