android自动化测试之用robotium实现微博绑定

Robotium实现微博自动绑定
本文介绍如何使用Robotium在Android应用中实现微博账号的自动绑定与解除绑定功能。主要通过模拟用户操作流程,包括点击按钮、输入用户名密码等步骤完成绑定过程。针对无法直接获取授权页源码的问题,提出了通过查看本地数据库的方法来解决问题。

转:http://blog.youkuaiyun.com/hunterno4/article/details/8821012


利用robotium实现微博的自动绑定

Android应用进行微博绑定主要有两种方式,一种客户端实现个webView,请求微博默认的授权页,另一种则是直接调用微博客户端,这里实现的为前一种,即进和微博默认的授权页,输入用户名密码,然后登录。

主要过程:点击微博绑定按钮“立即绑定”,客户端进入授权页,输入用户名及密码,点击“登录”,微博绑定后按钮状态变为“解除绑定”,点击可解除绑定。

主要问题:客户端显示的微博授权页查看不到源码,无法知道其网页元素。

解决:使用SQLite编辑器查看客户端应用的本地数据库,一般webview的缓存数据存在于webviewCache.db数据库下cache表中,导出其网址,在浏览器中打开即可查看其源码。


	public void test01_Sina() throws Exception {
		//进入微博绑定模块
		View textView=solo.getCurrentActivity().findViewById(R.id.?);
		solo.clickOnView(textView);
		solo.sleep(1000);
		//获得当前按钮的显示状态,未绑定时显示“立即绑定”,绑定后显示“解除绑定”
		TextView sinaTV=(TextView)solo.getCurrentActivity().findViewById(R.id.?);
		String bindingSina=sinaTV.getText().toString();
		String bindingNowSN=sinaTV.getResources().getString(R.string.?);
		String unBindingSN=sinaTV.getResources().getString(R.string.?);
		//判断若还未绑定,则点击“立即绑定”
		if (bindingSina.equalsIgnoreCase(bindingNowSN)){
			solo.clickOnView(sinaTV);
			solo.sleep(25000);
			solo.assertCurrentActivity("Expected ?Activity", "?Activity");
			//在授权页面输入用户名密码
			solo.enterTextInWebElement(By.name("userId"), "your username");
			solo.enterTextInWebElement(By.name("passwd"), "your passwd");
			solo.clickOnWebElement(By.className("btnP"));
			solo.sleep(15000);
			//断言,若此时textView文本已变成“解除绑定”,则用例执行成功
			assertEquals(true,sinaTV.getText().toString().equalsIgnoreCase(unBindingSN));
		}
		else{
			View backImage=solo.getCurrentActivity().findViewById(R.id.?);
			solo.clickOnView(backImage);
		    solo.assertCurrentActivity("Expected ?Activity", "?Activity");
		}
	}

对于采用同样默认授权页方式的腾讯微博、人人网亦可以用类似方法实现自动绑定与解除绑定。
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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