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移动应用自动化测试之Appium
最新推荐文章于 2025-07-22 00:45:00 发布
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博客聚焦移动应用自动化测试，介绍了Appium这一工具，为移动应用测试提供自动化解决方案。
07 APP 自动化- appium+pytest+allure框架封装
iOS_HC的博客
06-04 1901
【代码】07 APP 自动化- appium+pytest+allure框架封装。
Appium基础入门介绍构建环境Windows+Java+Android+Appium Java Appium代码启动安卓自动化测试手机自动化测试Selenium安卓自动化测试
欧世乐
03-19 454
0.前言 本教程适用于： App开发工程师用于App自测，减少重复的体力工作 测试开发工程师App自动化测试，便于后期开展 1.所需工具 系统平台：Windows（MacOS亦可，与Windows并无太大出入） Appium：Appium-Desktop.exe 1.20.2（如有新版请下载最新版，若为MacOS请下载.dmg文件） 请点击下载Github上的Release，若您在大陆可能无法访问GitHub或者下载Release极慢 脚本语言：Java，Python，JS，Ruby都可以，这里以Ja
APPium移动端测试
小青虫的博客
03-04 417
移动端测试 1.什么是移动端测试 移动端测试是指对移动应用进行的测试,即实体的特性满足需求的程度 2.移动端测试分类 a.app功能测试 1.业务逻辑正确性 产品文档 隐性需求 2.兼容性测试 系统版本 分辨率 网络情况 3.异常测试 热启动应用 网络切换&中断恢复 电话&信息中断恢复 4.升级&安装卸载测试 5.健壮性测...
Allure自动化测试报告之修改allure测试报告logo
weixin_30343157的博客
08-19 799
1.安装allure 2.进入 /usr/local/Cellar/allure/2.10.0/libexec/config 3.在allure.yml添加 - custom-logo-plugin 如： plugins: - junit-xml-plugin - xunit-xml-plugin - trx-plugin ...
移动端测试工具集（android&ios）
hdandan2015的博客
02-02 1094
测试工具 适用平台 优缺点 xcode自带的instrument ios 开发工具自带的监测工具，包含了很多强大的监测功能，且持续迭代更新，使用方便 Android Studio Profiler、adb shell命令行 android 优点：非侵入，权限高，能发现问题 缺点：需要连接数据线，便携性差点 perdog android 无需root，有界面可以查看数据；操作简单 Battery Historian android
Appium_学习笔记
jiguanghoverli的专栏
01-06 4357
今天使用appium 来测试android客户端，使用的是selenium + webdriver+ java,发现客户端的引导页无法操作，搜索到内容如下: 1. 滚动条的滑动（http://www.cnblogs.com/nova/articles/1091993.html）     top=document.documentElement.scrollTop;     left=docu
探索Appium：跨平台移动自动化测试的利器
gitblog_01015的博客
08-08 261
![Appium Logo](https://raw.githubusercontent.com/appium/appium/master/packages/appium/docs/overrides/assets/images/appium-logo-horiz.png) 在今天的移动和桌面应用开发领域，测试自动化是确保产品质量的关键。这就是为什么我们要向您介绍Appium——一个开源的强大框...
自动化测试学习笔记
qq_37232457的博客
02-05 2029
自动化测试理解 文章目录自动化测试理解自动化测试分层什么项目适合自动化测试自动化测试需要具备的能力自动化测试引入的时机自动化测试常用工具自动化测试总结Python自动化测试课程大纲基于Selenium自动化测试所需要掌握的内容课程内容Day1 Python基础1. Python 介绍2. Python环境配置3. Pycharm 编写代码4. Python基础注释变量类型: 可用`type(变量名)`查看变量类型切片操作:下划线:输入输出运算符循环语句导包常见字符串操作函数列表操作元组操作map(字典)操作
自动 UI 测试中的视觉模型引入方式
测试者家园
07-22 2120
自动 UI 测试的智能化演进离不开视觉模型的强力支撑。无论是低成本的 OCR 方案，还是深度学习驱动的多控件识别，又或是多模态感知的智能助手，视觉模型都将成为现代测试体系中的关键基石。 在数字体验成为竞争核心的今天，“感知 UI”的能力将决定测试的高度”。
appium-draws-its-logo:在此演示中，appium使用多点触摸手势绘制自己的徽标
05-18
Appium是一个自动化测试工具，它允许开发者对原生、混合及移动Web应用进行自动化测试。而WD.js则是一个基于Node.js的WebDriver客户端，它提供了简洁的API来与Appium交互。 首先，我们需要确保正确地安装了Appium。...
Python和SikuliX：图像识别在自动化测试中的应用
### 第一章：自动化测试概述 #### 1.1 自动化测试的定义和概念 自动化测试是指利用软件工具或脚本执行预先定义的测试步骤和验证结果的过程。它可以替代人工测试，以提高测试的效率和准确性。自动化测试的概念包括...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
Appium利用多点触摸手势绘制徽标的演示教程
Appium是一个开源工具，用于自动化移动应用程序，支持iOS、Android和Windows平台的原生、移动Web和混合应用的测试。它允许用户使用熟悉的编程语言编写测试脚本，如Java、Python、JavaScript等，而无需对应用程序代码...
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