iOS Monkey 测试方案

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iOS Monkey 测试方案 [大家可以通过 gem install smart_monkey 进行安装了]

再次声明,如有任何问题,请先去github查阅,再在github提issue,这样也方便其他同学查阅。

github issue 传送门

先为小白用户说明下安装:

Step 1. brew install libimobiledevice
Step 2. brew install -HEAD ideviceinstaller
Step 3. brew install imagemagick
Step 4. gem install smart_monkey
上面这三部都执行成功就可以执行了,具体执行看说ReadMe https://github.com/vigossjjj/CrashMonkey4IOS 或者直接 smart_monkey -h

CrashMonkey4IOS

iOS Monkey Test Tool.

简要说明:

  1. 支持真机测试、模拟器测试
  2. 支持收集系统日志(Systemlog)崩溃日志(Crashlog)instrument行为日志
  3. 支持测试报告截图,绘制行为轨迹
  4. 支持测试设备信息收集
  5. 使用最新版的UIAutoMonkey,加入UI HolesApplication Not Repsonding ("ANR")的处理,添加custom.js作为入口脚本.
  6. 加入tuneup依赖
  7. 修改UIAutoMonkey.js中截图策略,为每个Event Action进行截图
  8. 支持测试执行过程中App进入后台,自动恢复(测试不会block)

系统及环境要求:

  1. 安装Ruby运行环境,建议不要使用OS X自带版本,可自行使用RVM安装最新版的Ruby。建议使用淘宝镜像安装,速度比较快,$ sed -i -e 's/ftp\.ruby-lang\.org\/pub\/ruby/ruby\.taobao\.org\/mirrors\/ruby/g' ~/.rvm/config/db
  2. 确保gem可用,也建议使用淘宝镜像 gem sources --remove https://rubygems.org/;gem sources -a http://ruby.taobao.org/;gem sources -l
  3. 安装Homebrew ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
  4. 建议Xcode 6.x +

必要依赖安装:

  1. brew install -HEAD ideviceinstaller
  2. brew install libimobiledevice
  3. brew install imagemagick

使用说明:

安装Release版

gem install smart_monkey, 执行入口: 终端下直接使用smart_monkey

安装开发版

直接clone本项目, 执行入口: /CrashMonkey4IOS/bin/smart_monkey

执行命令

smart_monkey -a ${App_BunnelID}

参数说明:

  • -a: 指向被测程序的BundleID(不可缺省)。e.g.-a com.mytest.app
  • -w: 指向测试设备的UDID,可以通过$instruments -s devices进行设备id的查看,若缺省则默认指向第一台设备(模拟器或真机)。e.g.-w 26701a3a5bc17038ca0465186407b912375b35a7
  • -n: monkey测试的执行次数,默认为1次。e.g.-n 3
  • -d: 测试报告地址,默认为当前目录下的smart_monkey_result文件夹下。e.g.-d ~/my-monkey-test-result
  • -t: 执行时间,单位为秒。e.g.-t 60
  • -s: 指向被测app的.dSYM文件,若出现crash,解析crash为明文。e.g.-s testapp.dSYM
  • -c: 自定义的配置集路径,参数必须为目录,目录下必须包含custom.js,若使用handler,目录下需存在名为handler的文件夹,用于存放相关文件。e.g.-c /my/path/custom_cfg

    如果使用custom_cfg必须遵守如下目录结构

    custom_cfg
        ├── custom.js
        └── handler
            ├── buttonHandler.js
            └── wbScrollViewButtonHandler.js
    
  • --event-number: 定义Monkey测试的总事件数,默认为50。e.g.--event-number 100

  • --compress-result: 对测试过程中截取的图片进行压缩,以节省空间开销。e.g.--compress-result 50%

  • --detail-count: 定义报告详情中记录的事件总数,默认为50,即在报告当中展示最近的50次随机事件,且进行操作示意绘制。e.g.--detail-count 100

  • --show-config: 打印当前的配置信息,即custom.js。e.g.--show-config

  • --drop-useless-img: 删除除展示在报告当中的其余截图,以节省空间开销,如,一轮Monkey测试共产出截图100张,参数--detail-count设置为20,那么使用--drop-useless-img会删除其余80张截图。e.g.--drop-useless-img

  • --list-app: 打印当前连接的真机及模拟器中所安装的app。e.g.--list-app

  • --list-devices: 打印当前所有可用设备。e.g.--list-devices

  • --reset-ios-sim: 重启模拟器。e.g.--reset-ios-sim

  • --version: 打印smart_monkey的版本号。e.g.--version

⇒  CrashMonkey4IOS/bin/smart_monkey -h
Usage: smart_monkey [options]
    -a app_name                      Bundle ID of the desired target on device(Required)
    -w device                        Target Device UDID(Required)
    -n run_count                     How many times monkeys run(default: 1)
    -d result_dir                    Where to output result(default: ./smart_monkey_result)
    -t time_limit_sec                Time limit of running
    -s dsym_file                     Use .dSYM file to symbolicating crash logs
    -c custom_cfg_path               Indicate confige lib directory path, not a file path.
        --event-number event_number  The monkey event number(default: 50)
        --compress-result compress_rate
                                     compress the screenshot images to save disk space!(example: 50%)
        --detail-count detail_event_count
                                     How many events to show in detail result page(default 50)
        --show-config                Show Current Configuration custom.js
        --drop-useless-img           Delete the un-displayed images of detial page.
        --list-app                   Show List of Installed Apps in iPhone/iPhone Simulator
        --list-devices               Show List of Devices
        --reset-ios-sim              Reset iPhone Simulator
        --version                    print smart monkey version

报告

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zoeya/p/7110932.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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