使用AirtestProject+pytest做支付宝小程序UI自动化测试

一，前言

1 背景

因公司业务需要做支付宝小程序的UI自动化测试，于是在网上查找小程序的自动化资料，发现微信小程序是有自己的测试框架的，但几乎找不到支付宝小程序UI自动化测试相关的资料。白piao失败，那就只能自己从零开始整了。

因为之前已经用 Python + appium + unittest 搭建好了android app的UI自动化测试，于是刚开始就想直接套用这个框架，当时认为小程序页面就其实就是相当于一个特殊的web页面，觉得应该可行。但有天脑子一热想尝试使用网易的airtest与单元测试框架pytest结合。为了验证可行性，开始查看Airtest官方文档，并在Airtest Project官网下载了AirtestIDE（AirtestIDE官方文档），尝试着编写测试用例demo。

2 Airtest Project简介

Airtest Project主要包含 Airtest 和 Poco 两个测试框架：

• Airtest框架，是一个跨平台的、基于图像识别的UI自动化测试框架，适用于游戏和App，支持平台有Windows、Android和iOS

• Poco框架，是一款基于UI控件识别的自动化测试框架，目前支持Unity3D/cocos2dx-*/Android原生app/iOS原生app/微信小程序，也可以在其他引擎中自行接入poco-sdk来使用，用appium做UI测试的同学应该比较容易上手。

3，环境

这里选择 poco + pytest，Windows 10，测试机操作系统为Android 10

二，安装poco

AirtestIDE后续只用于生成操作步骤代码（定位及操作），用例的运行会使用Pycharm，因此Python环境需要安装pocoui第三方库

1. # 安装命令，使用清华镜像

2. pip install pocoui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三，使用AirtestIDE的Poco辅助工具录制代码
AirtestIDE连接手机，使用Poco辅助工具录制被测小程序操作步骤生成代码

1，打开AirtestIDE，按照步骤：

1.1，连接手机。打开手机开发者调试模式，连接电脑，此时AirtestIDE右侧会出现设备id，点击connect连接手机。

1.2，选择新建.py。点击上图2处，选择.py 纯Python（纯文本），然后会弹窗需要设置路径参数，这里暂时可以只设置Save Path，其他默认即可。

1.3，点击OK后，会在Save Path设置的路径里生成对应的.py文件，且生成初始化内容如下：

其中auto_setup() api的参数可以查看Airtest官方接口文档。

2，Poco辅助窗选择Android，点击2处Yes，我们会发现脚本里会新增Android相关的代码。

选中Poco辅助窗的Poco auto recording按钮，将光标放在编辑器的15行，鼠标点击操作需要测试的小程序即可录制操作步骤。Poco辅助窗的这三个按钮大家可以参考官方文档说明，或者分别选中后鼠标点击被测APP界面就很快知道区别了。

四，使用pytest框架，修改脚本，调试运行

1，在AirtestIDE中调试代码

小程序操作步骤录制如下，可以在AirtestIDE上面先调试运行，是否正确。

代码如下：

2. # -*- encoding=utf8 -*-

4. __author__ = "xiaoqq"

7. from airtest.core.api import *

10. from poco.drivers.android.uiautomation import AndroidUiautomationPoco

12. poco = AndroidUiautomationPoco(use_airtest_input=True, screenshot_each_action=False)

14. from airtest.cli.parser import cli_setup

17. if not cli_setup():

19.  auto_setup(__file__, logdir=True, devices=[

21.  "Android://127.0.0.1:5037/5EN0219305002521",

23.  ])

27. # script content

29. print("start...")

31. poco(text="扫一扫").click()

33. poco(text="相册").click()

35. poco("com.alipay.mobile.beephoto:id/iv_photo").click()

37. poco(text="大物洗").click()

39. poco(text="选好了").click()

41. poco(text="已关门").click()

43. poco(text="余额").click()

45. poco(text="去支付").click()

47. poco(text="立即支付").click()

51. # generate html report

53. # from airtest.report.report import simple_report

55. # simple_report(__file__, logpath=True)

2，完善代码

接下来就在Pychram里打开该.py文件，开始完善脚本。增加断言，并使用pytest管理、执行用例

2. # -*- encoding=utf8 -*-

4. __author__ = "xiaoqq"

7. import pytest

9. from airtest.core.api import *

12. @pytest.fixture(scope='function', params=['Android://127.0.0.1:5037/64c83202'])

14. def base_poco(request):

16.     '''

18.     构造新的poco，完成测试用例执行前、后的步骤

20.     @return: 返回新的poco对象

22.     '''

24.     from poco.drivers.android.uiautomation import AndroidUiautomationPoco

26.     connect_device(request.param)

28.     base_poco = AndroidUiautomationPoco(use_airtest_input=True, screenshot_each_action=False)

30.     base_poco.device.wake()

32.     start_app("com.eg.android.AlipayGphone")

34.     sleep(2)

36.     yield base_poco

38.     sleep(2)

40.     stop_app("com.eg.android.AlipayGphone")

42.     sleep(2)

45. def test_wash_order(base_poco):

47.     print("start...")

49.     base_poco(text="扫一扫").click()

51.     base_poco(text="相册").click()

53.     base_poco("com.alipay.mobile.beephoto:id/iv_photo").click()

55.     base_poco(text="大物洗").click()

57.     base_poco(text="选好了").click()

59.     base_poco(text="已关门").click()

61.     base_poco(text="余额").click()

63.     base_poco(text="去支付").click()

65.     base_poco(text="立即支付").click()

67.     time.sleep(1)

69.     result_1 = base_poco(text="支付成功").exists()

71.     assert result_1 == True

73.     print("end...")

76. if __name__ == '__main__':

78.     pytest.main()

3，运行代码

运行该模块，可以查看手机上的操作步骤，结果通过！

简单的demo已经跑通，后续需要优化项目的目录结构，并加入截图、日志、测试报告模块，搭建成一个完整的自动化测试项目。

五，总结

• 相对来说appium太笨重了，而网易提供的AirtestIDE里的poco辅助工具可以将元素定位及操作可以直接生成为代码。

• 在AirtestIDE中只能运行单个的脚本，无法批量的运行测试脚本和管理测试脚本，而利用Airtest提供的开源的API结合其他的python库使用，可以实现更复杂的代码逻辑。

• poco框架看起来代码简洁程度比airtest更好，维护更方便，且airtest框架基于图像识别，实际运行工程中可能会受识别率的影响。但对于新手或者代码基础薄弱的测试同学而言，airtest更容易上手。

感谢每一个认真阅读我文章的人！！！

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