Mac搭建appium+python+Android自动化环境

本文详细介绍了如何在Mac系统中搭建appium自动化测试环境,包括安装jdk、Android-SDK,配置Android环境,安装Appium以及解决在打开Appium Server GUI时遇到的问题。

一、安装jdk

自己百度

二、安装Android-SDK

1)下载地址:
http://www.android-studio.org/index.php/download
下载mac版本的dmg
在这里插入图片描述
2) 下载完成后,双击dmg文件安装Android Studio,中间会配置一些基础组件之类的
在这里插入图片描述
3)点击Finish

三、配置 Android 环境

  1. 执行命令 vi ~/.bash_profile 打开我们根目录下的.bash_profile文件(没有就会创建,有的话就会打开,因为之前配置JDK的时候创建过该文件,所以已经存在)
export ANDROID_HOME=/Users/lengxiaomo/Library/Android/sdk
export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/tools:$ANDROID_HOME/platform-tools/

2)让配置立马生效

source ~/.bash_profile

3)验证Android环境是否配置成功
在这里插入图片描述

四、安装Appium

  1. 下载地址:
    https://appium.io/
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    安装好AppiumServerGUI打开的时候报错:【无法打开“Appium Server GUI”,因为Apple无法检查其是否包含恶意软件。】
    解决方案:
sudo spctl --master-disable

在这里插入图片描述

五、打开appium

在这里插入图片描述

### 使用 AppiumPython 实现移动端爬虫 #### 准备工作 为了在模拟器或实际设备上使用 Appium 进行爬虫操作,需先完成环境搭建。对于 Mac 用户而言,在安装桌面版 Appium 前应确保已准备好必要的开发环境[^3]。 #### 安装依赖项 除了安装 Appium Desktop 外,还需配置好 Android SDK 并设置 PATH 环境变量以便命令行能够识别 `adb` 工具。另外,通过 pip 安装 python-client 库来支持 Python 脚本调用 Appium API: ```bash pip install Appium-Python-Client ``` #### 配置 Desired Capabilities 启动会话前要定义 desired capabilities 参数,这决定了目标平台以及应用的相关属性。例如针对淘宝应用的配置如下所示[^4]: ```json { "platformName": "Android", "platformVersion": "12", "deviceName": "oppo-12", "appPackage": "com.taobao.taobao", "appActivity": "com.taobao.tao.welcome.Welcome", "noReset": true, } ``` #### 编写 Python 脚本 下面是一个简单的例子展示如何连接到已经运行的应用程序并执行基本交互动作: ```python from appium import webdriver desired_caps = { 'platformName': 'Android', 'platformVersion': '12', 'deviceName': 'oppo-12', # 替换成自己的 device name 或者保持默认值 'appPackage': 'com.ss.android.ugc.aweme.lite', # 抖音轻量版包名 'appActivity': '.main.MainActivity', # 启动 Activity 名称 } driver = webdriver.Remote('http://localhost:4723/wd/hub', desired_caps) try: # 执行具体的操作逻辑... finally: driver.quit() ``` 需要注意的是,虽然可以通过这种方式控制应用程序界面元素,但对于像抖音这样的多媒体社交软件来说,直接抓取视频资源并非易事。通常还需要借助其他工具如 mitmproxy 来拦截网络请求从而捕获媒体链接[^1]。 #### 数据采集注意事项 由于 Appium 主要是面向移动应用自动化测试设计,并不适合用来专门做网页内容提取的工作;特别是当涉及到图像或者视频这类二进制数据时存在局限性[^2]。因此建议结合多种技术手段共同解决问题。
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