APP测试何时收集日志,怎么收集?

本文介绍了在遇到操作异常、ANR和CRASH时如何通过adb收集APP日志,包括使用adblogcat命令、查找Monkey测试进程、以及针对不同问题在日志中搜索的关键字。

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1、何时收集日志?

答:在出现操作异常时,查看并定位具体问题,当出现crash(崩溃)和ANR(Application Not Responding:无响应)时去查看日志,协助开发发现bug。

2、怎么收集APP日志?

答:安卓手机通过adb命令连到手机,再使用adb logcat 命令去收集打印日志信息。日志收集好后,可以根据exception、fatal、error等关键字进行搜索,找到具体报错的信息位置,截图到bug中,发给开发。

3、Monkey相关问题

3.1、停止Monkey测试

adb shell ps | findstr monkey 查看进程ID

adb shell kill 26073 杀掉Monkey对应的进程

3.2、日志分析

a、程序无响应,ANR问题:在日志中搜索”ANR“

b、崩溃问题:在日志中搜索”CRASH“

c、其他问题:在日志中搜索”Exception“

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 今天给大家分享一个关于C#自定义字符串替换方法的实例,希望能对大家有所帮助。具体介绍如下: 之前我遇到了一个算法题,题目要求将一个字符串中的某些片段替换为指定的新字符串片段。例如,对于源字符串“abcdeabcdfbcdefg”,需要将其中的“cde”替换为“12345”,最终得到的结果字符串是“ab12345abcdfb12345fg”,即从“abcdeabcdfbcdefg”变为“ab12345abcdfb12345fg”。 经过分析,我发现不能直接使用C#自带的string.Replace方法来实现这个功能。于是,我决定自定义一个方法来完成这个任务。这个方法的参数包括:原始字符串originalString、需要被替换的字符串片段strToBeReplaced以及用于替换的新字符串片段newString。 在实现过程中,我首先遍历原始字符串,查找需要被替换的字符串片段strToBeReplaced出现的位置。找到后,就将其替换为新字符串片段newString。需要注意的是,在替换过程中,要确保替换操作不会影响后续的查找和替换,避免遗漏或重复替换的情况发生。 以下是实现代码的大概逻辑: 初始化一个空的字符串result,用于存储最终替换后的结果。 使用IndexOf方法在原始字符串中查找strToBeReplaced的位置。 如果找到了,就将originalString中从开头到strToBeReplaced出现位置之前的部分,以及newString拼接到result中,然后将originalString的查找范围更新为strToBeReplaced之后的部分。 如果没有找到,就直接将剩余的originalString拼接到result中。 重复上述步骤,直到originalStr
### 如何进行App测试日志分析 #### 日志的重要性 移动端日志对于应用程序的开发、测试、部署和运营都具有重要意义,是开发者和运营团队了解应用程序运行状况、优化用户体验、保障数据安全的重要工具和依据[^1]。 #### 收集日志的方法 为了有效收集日志信息,可以利用多种手段和技术。例如,通过代码使用日志框架来记录应用程序的日志信息;对应用程序进行性能测试和优化,确保其能在高负载情况下稳定工作[^2]。具体到Python环境下的应用,可深入研究`logging`模块的功能,包括创建日志记录器、设定日志等级及格式化输出等内容[^4]。 #### 自动化测试日志集成 在app UI测试领域,虽然传统上依赖于像Appium这样的工具来进行自动化流程设计,但这往往要求较高的编程技能并伴随着频繁更新维护的成本开销[^3]。然而,随着技术进步,越来越多的解决方案支持将日志捕获机制无缝嵌入至自动化的执行过程中,从而简化了整个过程的同时也提高了效率。 #### 测试日志的具体分析步骤 当涉及到具体的日志数据分析时,则需遵循一系列严谨的操作指南: - **筛选过滤**:基于时间戳、事件类型或其他自定义标签快速定位感兴趣的条目; - **模式识别**:借助正则表达式匹配异常行为或趋势变化; - **聚合统计**:计算频率分布图以评估各组件健康状态; - **关联追踪**:跨多个源文件查找因果关系链路以便精确诊断问题根源所在。 ```python import logging from datetime import timedelta, datetime def analyze_logs(log_file_path): """ 分析给定路径下log file的内容. 参数: log_file_path (str): 要解析的日志文件位置 返回值: dict: 关键指标汇总报告 """ logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.FileHandler(log_file_path) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s:%(message)s') handler.setFormatter(formatter) start_time = None end_time = None with open(log_file_path,'r') as f: lines = f.readlines() # 记录最早的timestamp作为起始时刻 first_line = lines[0].split()[0] try: start_time = datetime.strptime(first_line,'%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f') except ValueError: pass last_line = lines[-1].split()[0] try: end_time = datetime.strptime(last_line,'%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f') except ValueError: pass duration = str(end_time - start_time).split('.')[0] result = { 'start': str(start_time), 'end': str(end_time), 'duration': duration, 'total_lines': len(lines), 'error_count': sum([line.find('ERROR') != -1 for line in lines]) } return result ``` 上述脚本展示了如何读取指定的日志文件,并从中提取有用的信息如开始结束时间和总持续期间内的错误数量等基本信息。这只是一个简单的例子,在实际应用场景中可以根据业务逻辑调整算法细节以满足特定需求。 #### 最佳实践建议 考虑到不同项目的独特性和复杂度差异较大,因此推荐的做法是从以下几个角度出发制定适合自己的策略: - 明确目标受众是谁——内部研发还是外部客户? - 设立清晰的目标导向——提高稳定性?加快响应速度? - 定期审查现有措施的效果并作出相应改进。 - 始终保持灵活性,随时准备接纳新技术新思路带来的变革机遇。
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