如何在Appium中使用AI定位

2024软件测试面试刷题,这个小程序(永久刷题),靠它快速找到工作了!(刷题APP的天花板)【持续更新最新版】-CSDN博客

当我们在写自动化测试脚本的时候,传统情况下一定要知道元素的属性,如id、name、class等。那么通过AI的方式定位元素可能就不需要知道元素的属性,评价人对元素的判断来定位,比如,看到一个搜索框,直接使用ai:search来定位, 或者我想定位一个关闭按钮,之直接使用 ai:close,我们并不需要知道这搜索框和关闭按钮的属性。

appium 通过插件的方式可以支持AI定位。为体验一个这种定位方式我花了两周时间。

系统要求

首先,需要一些系统依赖项来处理图像。

  • macOS
python 复制代码
brew install pkg-config cairo pango libpng jpeg giflib
  • Linux
python 复制代码
sudo apt-get install pkg-config libcairo2-dev libpango* libpng-dev libjpeg-dev giflib*
  • Windows

暂不支持。

如果遇到问题,您可能必须单独安装每个包。

我一开始在Windows试了半天不成功,因为我有现成的appium环境,后来发现压根不支持,于是,换成了macOS, 所以后面的操作在macOS下完成,当然,如果你有Linux环境,我觉得也是OK的。

安装 Android Studio

因为我要操作的移动设备是Android, 所以需要安装Android SDK, 那么Android Studio集成了Android SDK。

下载android studio: https://developer.android.com/studio

在安装Android Studio的过程中需要设置android SDK的路径,我的路径为:

python 复制代码
/Users/tech/Library/Android/sdk

然后,需要配置环境变量:sudo vi ~/.bash_profile

python 复制代码
ANDROID_HOME=/Users/tech/Library/Android/sdk
PATH=${PATH}:${ANDROID_HOME}/platform-tools
PATH=${PATH}:${ANDROID_HOME}/tools

最后,使配置生效:source ~/.bash_profile

安装appium

1、不要使用appium-desktop, 通过命令方式安装appium。

python 复制代码
> brew install node      # get node.js
> npm install -g appium  # get appium

2、安装appium-doctor

> npm install appium-doctor

3、通过appium-doctor命令检查环境:

python 复制代码
> appium-doctor
info AppiumDoctor Appium Doctor v.1.11.0
info AppiumDoctor ### Diagnostic for necessary dependencies starting ###
info AppiumDoctor  ✔ The Node.js binary was found at: /usr/local/bin/node
info AppiumDoctor  ✔ Node version is 10.15.1
WARN AppiumDoctor  ✖ Xcode is NOT installed!
info AppiumDoctor  ✔ Xcode Command Line Tools are installed in: /Library/Developer/CommandLineTools
info AppiumDoctor  ✔ DevToolsSecurity is enabled.
info AppiumDoctor  ✔ The Authorization DB is set up properly.
WARN AppiumDoctor  ✖ Carthage was NOT found!
info AppiumDoctor  ✔ HOME is set to: /Users/tech
info AppiumDoctor  ✔ ANDROID_HOME is set to: /Users/tech/Library/Android/sdk
info AppiumDoctor  ✔ JAVA_HOME is set to: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-9.0.1.jdk/Contents/Home
info AppiumDoctor  ✔ adb exists at: /Users/tech/Library/Android/sdk/platform-tools/adb
info AppiumDoctor  ✔ android exists at: /Users/tech/Library/Android/sdk/tools/android
info AppiumDoctor  ✔ emulator exists at: /Users/tech/Library/Android/sdk/tools/emulator
info AppiumDoctor  ✔ Bin directory of $JAVA_HOME is set
...

appium AI 插件

GtiHub地址:GitHub - testdotai/appium-classifier-plugin

使用Appium 1.9.2-beta版以上。另外,一定要使用 XCUITest 驱动程序(用于iOS)或UiAutomator2或Espresso驱动程序(用于Android)。较老的iOS和Android驱动程序不支持所需的Appium在任何情况下,都不推荐使用。

Classifier 设置

要使这个插件对Appium可用,只需转到主appium项目的安装目录下面,并运行:

python 复制代码
> cd /usr/local/lib/node_modules/appium
> npm install test-ai-classifier

将这个插件安装到Appium的依赖树中,并使其可用。

我在安装这个插件的时候各种报错,你可以试试下面的命令。

> sudo npm --registry http://registry.npm.taobao.org install test-ai-classifier  --unsafe-perm

使用

1、通过命令的方式启动appium

python 复制代码
> appium
[Appium] Welcome to Appium v1.14.0
[Appium] Appium REST http interface listener started on 0.0.0.0:4723
...

2、编写自动化测试脚本:

python 复制代码
from appium import webdriver
from time import sleep


CAPS = {
    "deviceName": " MEIZU_E3",
    "automationName": "UiAutomator2",
    "platformName": "Android",
    "platformVersion": "7.1.1",
    "appPackage": " com.meizu.flyme.flymebbs",
    "appActivity": ".ui.LoadingActivity",
    "noReset": True,
    "unicodeKeyboard": True,
    "resetKeyboard": True,
    "customFindModules": {"ai": "test-ai-classifier"},
    "testaiConfidenceThreshold": 0.1,
    "shouldUseCompactResponses": False,
}

driver = webdriver.Remote('http://localhost:4723/wd/hub', CAPS)
sleep(3)

# 用 AI 定位到搜索框
driver.find_element_by_custom("ai:search").click()
sleep(5)
driver.find_element_by_id("com.meizu.flyme.flymebbs:id/kf").send_keys("flyme")

driver.find_element_by_id("com.meizu.flyme.flymebbs:id/o7").click()
result = driver.find_elements_by_id("com.meizu.flyme.flymebbs:id/a2a")[0].text
print(result)

driver.quit()
  • automationName

    如果要测试的是Android的话,必须要指为UiAutomator2Espresso

  • customFindModules

    必须要指定为 {"ai": "test-ai-classifier"}

  • testaiConfidenceThreshold

    此功能决定了考虑元素的最低置信度。默认情况下,值为0.2。参数介于0和1之间的数字,其中1表示信心必须完美,0表示根本不需要信任。

  • shouldUseCompactResponses

    这指示appium在找到元素时包含有关元素的额外信息,这大大加快了获取此插件的输入过程。

最终,我要体验的代码就是这一行:

driver.find_element_by_custom("ai:search").click()

通过ai来定位搜索框。

确实定位到了,可是定位的速度特别慢,大概需要10~20秒。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!

相关推荐
一只老虎11 分钟前
基于 OpenCV 和 dlib 方法进行视频人脸检测的研究
人工智能·opencv·音视频
全域观察16 分钟前
开源,一天200star,解锁视频字幕生成新方式——一款轻量级开源字幕工具,免费,支持花字,剪映最新会员模式吃相太难看了
人工智能·新媒体运营·开源软件·内容运营·程序员创富
不去幼儿园30 分钟前
【SSL-RL】自监督强化学习: 好奇心驱动探索 (CDE)算法
大数据·人工智能·python·算法·机器学习·强化学习
SaNDJie33 分钟前
24.11.13 机器学习 特征降维(主成份分析) KNN算法 交叉验证(K-Fold) 超参数搜索
人工智能·算法·机器学习
只怕自己不够好2 小时前
Tensorflow基本概念
人工智能·tensorflow
vvw&2 小时前
如何在 Ubuntu 上安装 Jupyter Notebook
linux·人工智能·python·opencv·ubuntu·机器学习·jupyter
deflag2 小时前
第T7周:Tensorflow实现咖啡豆识别
人工智能·tensorflow·neo4j
CV-King3 小时前
AI生成字幕模型whisper介绍与使用
人工智能·opencv·计算机视觉·whisper
BestSongC5 小时前
基于YOLOv8模型的安全背心目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv8模型)
人工智能·pytorch·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
冻感糕人~6 小时前
大模型研究报告 | 2024年中国金融大模型产业发展洞察报告|附34页PDF文件下载
人工智能·程序人生·金融·llm·大语言模型·ai大模型·大模型研究报告