使用Python实现基于图像识别的iOS自动化测试

相对于Android来说，iOS比较封闭。这一点，在设计和评估自动化测试方案的时候感觉尤其强烈。iOS平台上没有特别好用的自动化测试工具。苹果针对iOS提供了UI Automation的Instruments工具，以及相配合使用的Javascript库，但是使用起来有很大的局限性。主要问题是必须使用Javascript来编写测试脚本，不支持其他语言，很难实现复杂的功能。而且，在一台mac机上同时只能运行一个Instruments实例，无法对多个设备同时进行测试。在多数游戏应用中，UI都不是使用标准控件的，所以不可避免的要使用图像识别技术。而iOS UI Automation API里面除了截屏的功能并没有提供多少帮助。

所幸的是我们找到了UIAHost.performTaskWithPathArgumentsTimeout()方法。这个方法是用来调用外部程序的。巧妙地利用这个方法可以实现比较复杂的功能。但是我仍然希望测试逻辑能用Python来写，因为Python用起来相当顺手而且有成熟的测试框架。

要让UI Automation的Javascript脚本听从Python脚本的指挥，可以把Javascript脚本写成一个服务器，接受来自Python脚本的指令，并调用相应的API完成任务。通信的任务可以使用socket。当然Javascript脚本本身无法完成这个任务，所以需要调用外部程序来实现。这个外部程序可以用Python来写，我称之为slave.py，而Javascript脚本就是master.js，因为是master创建的slave进程。当然实际上slave并不听命于master，master反而要听从slave从socket获得的指令。

这样一来，只需要写个驱动层，把API调用包装一下，通过socket传输到slave.py，再通过slave.py的stdout返回到master.js，再通过调用UI Automation API就实现了Python脚本的自动化测试。当然本文没有涉及很多细节实现问题，留给以后有时间再阐述。

以下是简化的master.js示例代码：

UIALogger.logMessage("Instruments started.")

var target = UIATarget.localTarget();

var app = target.frontMostApp();

var window = app.mainWindow();

var host = target.host();

var screenshotPath = "screen";

var python_path = host.performTaskWithPathArgumentsTimeout("/usr/bin/which", ['python'], 1).stdout.replace("\n", "");

if (python_path == "") {

    UIALogger.logError("python is not found.");

}

else {

    while(1) {

        var result = host.performTaskWithPathArgumentsTimeout(

            python_path,['InstrumentsSlave.py'], 30);

        var ins = ("" + result.stdout).split('\n'); 

        if (ins[0] == 'exitApp')

            break;

        switch (ins[0]) {

        case 'tap':

            var x = ins[1];

            var y = ins[2];

            target.tap({x:x, y:y})

            break;

        case 'input':

            var s = ins[1];

            app.keyboard().typeString(s)

            break;

        case 'captureScreen':

            target.captureScreenWithName(screenshotPath);

            break;

        default:

            break;

        }

    }

}

巴特西

使用Python实现基于图像识别的iOS自动化测试

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