25、自动化测试与应用性能优化指南

自动化测试与应用性能优化指南

1. 运行检查器访问元素

在编写测试时,我们需要一种方法来访问屏幕上的原生元素,之后要能在字段中输入文本、按下按钮,并进行一些验证,以确保应用按预期工作。我们将运行 Appium 检查器获取 XPath 值,用于在 JavaScript 测试代码中访问应用元素。
- 准备工作
- 完成相关前置步骤。
- 确保 Appium 服务器正在运行。
- 准备好 FormComponents.app 文件用于检查。
- 将手机连接到 Mac。
- 运行 React Native Packager(使用开发版本应用时需要)。
- 若打开检查器有问题,确保安装了 ideviceinstaller ,若自带的无法使用,可通过以下命令手动安装:

$ brew install ideviceinstaller
  • 操作步骤
    1. 启动 Appium 服务器后,点击顶部放大镜图标打开检查器,它会在设备上安装并运行应用,然后打开检查器应用。手机显示不同视图时,点击“Refresh”按钮检查特定视图。
    2. 检查器运行时,左侧会显示应用视图,点击元素可在“Details”面板获取其详细信息。
    3. 知道 XPath 值后,可在 JavaScript 测试中使用它查找元素。为避免应用更新或 UI 更改导致 XPat
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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