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基于Appium的移动端ui自动化测试平台的设计与实现

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基于Appium的移动端UI自动化测试平台的设计与实现

作者：程洋洋西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着移动互联网的发展,移动端应用从轻量级逐渐复杂化,快速的迭代更新给本就繁重的ui测试工作带来了更大的压力,尤其是回归测试这类重复性较高的测试;而专业的自动化测试人员较为缺少,许多自动化测试工具学习成本较高,对普通的开发和测... 详细信息

随着移动互联网的发展,移动端应用从轻量级逐渐复杂化,快速的迭代更新给本就繁重的ui测试工作带来了更大的压力,尤其是回归测试这类重复性较高的测试;而专业的自动化测试人员较为缺少,许多自动化测试工具学习成本较高,对普通的开发和测试人员并不友好。为解决上述问题,本文将使用微服务架构研发一款使用简单、易上手的移动端ui自动化测试平台:平台将通过浏览器管理自动化测试中的数据资料,并提供用于执行自动化测试脚本的驱动程序,使测试人员能够通过编写少量的脚本代码,高效地完成移动端ui自动化测试,并获得准确详细的测试报告。本文通过查阅资料,对国内外的自动化测试工具进行了多方面的对比,确定了使用关键字驱动的、具有跨平台特性的Robot Framework和Appium来进行测试脚本的执行。在需求分析阶段,本文将整个系统分为一个用于管理数据资料的测试平台和一个用于执行脚本的驱动程序,并确定了系统的主要参与者为管理员和普通用户。本文给出了一个标准的移动端ui自动化测试的流程,即添加移动端界面元素、封装移动端组件、封装测试用例、新增测试任务、执行测试,接着按照该流程进行测试用例设计:使用用例图进行需求建模,并对其中一些重要的用例进行了详细的描述。在设计和实现阶段,本文采用了微服务架构进行系统底层框架的搭建。本文自上而下对微服务架构的层次进行了介绍,并将系统的功能依据需求分析划分为项目管理模块、测试执行模块、系统管理模块、调度模块和基础数据管理模块。本文使用实体关系图对系统整体进行了数据建模,并给出了具体的数据库表设计。在介绍各模块详细设计时,本文抽象出了系统的数据库访问组件和公共类,方便代码复用;然后通过类图展示了各模块的类间关系,并选择了其中的核心方法进行了时序图分析,其中着重介绍了项目管理模块的移动端界面元素管理、移动端组件管理功能,以及测试执行模块对于心跳注册、获取脚本和执行功能的实现。在软件测试部分,本文介绍了系统所处的软硬件环境和目标测试对象的移动设备环境,依据需求分析进行测试:对于功能测试,本文依照自动化测试流程为每个步骤进行用例设计和输入参数设计,并给出测试结果截图和分析;对于非功能测试,本文设计重复输入用例来测试系统稳定性,以及使用Jmeter工具进行响应时间测试。经过测试,得出了系统符合用户需求的结论。本文的最后对移动端ui自动化测试系统的实现过程进行了总结,对本文作者的工作内容进行介绍,提出本系统中仍未解决的问题,并对接下来的工作提出建议。移动端ui自动化测试是快速发展的,本系统的实现能够有效降低自动化测试学习成本,从而吸引更多人加入到移动端ui自动化测试领域中,推动该领域的发展。

关键词：移动设备 ui自动化测试 Robot Framework Appium 关键字驱动

Android应用程序的ui自动化测试工具的设计与实现

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Android应用程序的UI自动化测试工具的设计与实现

作者：张丽丽北京邮电大学

学位级别：硕士

随着Android系统自发布以来的迅速发展和Android智能手机的广泛应用,基于Android平台的应用程序也变得越来越多、越来越复杂,为了保证Android应用程序的质量,提高市场竞争力,基于Android平台的软件测试工作变得尤为重要。因此,提出了自... 详细信息

随着Android系统自发布以来的迅速发展和Android智能手机的广泛应用,基于Android平台的应用程序也变得越来越多、越来越复杂,为了保证Android应用程序的质量,提高市场竞争力,基于Android平台的软件测试工作变得尤为重要。因此,提出了自动化测试方法,来达到提高测试效率、减轻测试人员工作量的目的。本文分析了 Android应用程序的测试工作的发展趋势,总结了Android ui自动化测试的必要性。通过分析目前Android自动化测试的研究现状和当前比较主流的几款自动化测试框架,基于已有的开源自动化测试框架Robotium,并改进其不足之处,设计并实现了 Android应用程序的ui自动化测试工具。本文首先针对Android应用程序ui界面的测试工具进行了需求分析,设计并实现了四项基本功能,包括:自动生成测试脚本、自动获取与识别ui控件、自动与界面规范比较和自动生成测试报告;对测试工具界面进行了需求分析,并从易用性、准确性、容错性、兼容性等方面对系统进行了非功能性需求分析。之后,对测试工具的软件结构进行了概要设计,包括部署结构设计、软件结构设计、数据通信接口设计、数据库设计;并对各个模块的功能、数据库表结构,以及测试工具界面进行了详细设计。最后,通过开发一个企业Android应用程序作为测试案例对测试工具进行测试,验证了 ui自动化测试工具的功能。

关键词： Android移动应用 ui自动化测试 Robotium 数据驱动录制回放

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基于控件路径的跨设备ui自动化测试方法

计算机系统应用 2018年第10期27卷 240-247页

作者：侯津顾乃杰丁世举杜云开中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 安徽省计算与通信软件重点实验室合肥230027

随着移动应用的爆炸式增长,如何高效、正确地进行ui自动化测试成为了一个重要问题.传统自动化方法大多需手动编写测试脚本,自动化程度更高的录制回放方法则普遍具有跨设备能力不足的问题,而且现有断言机制已经不足以描述丰富的ui语义.... 详细信息

随着移动应用的爆炸式增长,如何高效、正确地进行ui自动化测试成为了一个重要问题.传统自动化方法大多需手动编写测试脚本,自动化程度更高的录制回放方法则普遍具有跨设备能力不足的问题,而且现有断言机制已经不足以描述丰富的ui语义.针对上述问题,本文提出一种跨设备能力强且可以描述丰富ui语义的录制回放自动化测试方法.该方法使用控件路径精确定位控件,并结合跨设备ui自适应方法以提高跨设备能力;通过提出两种新的断言机制以支持与数字排序和图片相关的ui语义.在该方法基础上,本文面向Android和iOS应用程序实现了一种自动化测试框架RRF,实验结果表明RRF的回放成功率比其他自动化测试工具更高.

关键词： ui自动化测试跨设备控件路径断言

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基于关键字的安卓ui自动化测试的设计

工业控制计算机 2015年第12期28卷 16-18页

作者：余盈宽高守玮崔徐佳上海大学机电工程与自动化学院上海200072

简要介绍了Android ui自动化测试及测试框架的种类,设计了基于关键字的ui自动化测试框架,使用Google公司的ui Automator测试框架来实现跨进程的ui自动化测试,使用Free Marker模板化代码自动生成引擎实现关键字驱动模块。经实践测试证明... 详细信息

简要介绍了Android ui自动化测试及测试框架的种类,设计了基于关键字的ui自动化测试框架,使用Google公司的ui Automator测试框架来实现跨进程的ui自动化测试,使用Free Marker模板化代码自动生成引擎实现关键字驱动模块。经实践测试证明。该自动化测试框架缩短了测试的时间,提高了Android ui测试的效率。

关键词： ui自动化测试关键字驱动 ui Automator Freemarker

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基于Appium的ui自动化测试框架

科技视界 2018年第6期 141-142,199页

作者：李思佳王茜高筱竹西南科技大学计算机科学与技术学院学院四川绵阳621010

通过编写自动化测试脚本,利用搭建好的自动化测试框架,对应用进行自动化测试,并将测试结果反馈给测试人员。研究被测应用程序的ui测试点,进行测试用例的编写,使得测试用例能够完全覆盖被测应用,通过脚本和用例对一款应用进行自动化ui测试。

关键词： Appium ui自动化测试 Maven TestNG 数据驱动测试 Jenkins

面向Android软件动态行为监测的ui自动化触发与测试方法

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保密科学技术 2014年第10期 29-35页

作者：彭国军程德智赵豪东沈诗琦李晶雯武汉大学计算机学院

Android恶意软件数量急剧增加,样本分析压力与日俱增,基于动态行为的自动化分析方法有效提升了恶意软件分析效率,但如何在短时间内全面有效触发恶意软件的各类潜在行为,成为自动化分析一个非常关键的问题。本文设计并实现了一种ui自动... 详细信息

Android恶意软件数量急剧增加,样本分析压力与日俱增,基于动态行为的自动化分析方法有效提升了恶意软件分析效率,但如何在短时间内全面有效触发恶意软件的各类潜在行为,成为自动化分析一个非常关键的问题。本文设计并实现了一种ui自动化触发与测试方法,以全面触发和监测软件潜在恶意行为。本文提出的测试方法控件覆盖度与Activity组件覆盖度分别达到92.1%、100%,与同类系统相比,可更全面地监测到潜在的动态敏感行为。

关键词：动态行为监测 Android安全 ui自动化测试行为触发

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手机APP自动化测试框架的设计与实现

手机APP自动化测试框架的设计与实现

作者：万春荣上海交通大学

学位级别：硕士

随着智能手机的迅速普及,智能手机应用也如同雨后春笋一般迅速在各个行业中落地生根。为了抓住市场机遇,企业已把各自产品的手机APP(Application)开发工作列为所有系统开发之中的重中之中。在这大好的市场环境下,企业开始针对不同群体... 详细信息

随着智能手机的迅速普及,智能手机应用也如同雨后春笋一般迅速在各个行业中落地生根。为了抓住市场机遇,企业已把各自产品的手机APP(Application)开发工作列为所有系统开发之中的重中之中。在这大好的市场环境下,企业开始针对不同群体推出多款手机APP。APP大量生产和频繁迭代的行情下,APP的测试工作给测试人员带来了巨大的挑战。当前,手工测试在移动端APP上的应用仍受到很多企业的欢迎,但是传统手工测试方法存在着诸多的不便,解决不了版本迭代时大规模回归测试的问题。为了减轻测试工作量和提高测试效率,引入自动化测试是势在必行。本系统通过深入分析当前某公司的测试需求和结合市面上现有开源的ui(User Interface)自动化测试框架搭建的思路,在满足软件设计思想和系统架构特性的前提下,开发了一套兼容Android与iOS平台的ui层自动化测试框架。利用分层的架构思想把系统分为四层,各层之间通过WebDriver协议来进行通信。为了不重复造轮子,底层我们整合了开源自动化测试框架Appium来完成Android与iOS不同平台自动化测试的兼容性处理。在业务层,根据iOS(Android)的Gui测试特点设计了可重用的页面元素控件定位库,使测试用例与元素控件分离,方便了框架的后续维护。在案例层,我们设计了一套案例模板,该案例只涉及业务流程操作,普通测试人员根据模板也可以进行测试案例脚本的编写。同时,在本系统中,笔者把基于单元测试的测试技术移植到了移动APP的测试中,使框架具备了测试管理的功能,包括对测试数据、测试用例、测试执行、测试报告等测试工作进行管理。另外,我们还设计优化并实现了测试报告的自动生成,通过浏览测试报告能一目了然的知悉测试结果。综上,本文是在整合优秀测试框架的基础之上,深入研究和设计并最终实现了移动自动化测试框架的建设工作,现已投入到项目实践中。一款好的功能自动化测试框架首先必须满足在功能测试中对产品测试的实用性需求,本框架的完全满足该实用性需求。另外,本论文中的手机APP自动化测试框架不仅适应于某公司的手机APP产品测试,同时也适应于其他APP产品的自动化测试工作。因此这也解决了某公司多款APP产品的回归测试、兼容性测试覆盖面广和测试工作量大的难题,提高了测试效率,加快了某公司产品发布的进度,提升了企业竞争力。

关键词：自动化测试框架移动自动化测试 ui自动化测试手机APP自动化测试

面向Gui控件识别的深度学习图像匹配算法研究

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面向GUI控件识别的深度学习图像匹配算法研究

作者：郝琳北华航天工业学院

学位级别：硕士

敏捷开发的兴起导致软件开发周期逐渐缩短,迭代和交付频率不断加快,软件产品质量效能要求也越来越高。ui(User Interface)自动化测试是保证软件质量以及用户交互性的关键,其中首要解决的就是Gui(Graphical User Interface)控件识别技术... 详细信息

敏捷开发的兴起导致软件开发周期逐渐缩短,迭代和交付频率不断加快,软件产品质量效能要求也越来越高。ui(User Interface)自动化测试是保证软件质量以及用户交互性的关键,其中首要解决的就是Gui(Graphical User Interface)控件识别技术。传统识别方式存在自适应差和脚本迁移能力弱等典型问题,而基于图像匹配的方式,通过计算Gui控件图像之间的相似性来识别Gui控件,在检测Gui控件变形方面表现优异,且脚本跨平台性强、可重用性高。相较于传统基于手工特征的图像匹配方式,深度学习方法可以提取出图像中更为深层的特征,对噪声、形变等具有鲁棒性,且在航拍、遥感等领域已取得良好效果。为此本文针对Gui控件识别方面的深度学习图像匹配算法进行研究,重点开展控件图像检测和控件图像匹配算法的优化和改进,从而提高Gui控件的检测能力和匹配准确率。主要工作如下。(1)针对传统NMS(Non-Maximum Suppression)缺少定位置信度因素的问题以及控件定位需要更为准确的中心坐标的要求,提出了将Io U-guided NMS应用于YOLOv5中,并在网络预测器部分增加Io U(Intersection over Union)预测分支,从而在不影响预测框初始类别和坐标的情况下,提高了预测框的定位准确程度。(2)本文以移动应用程序Gui截图为数据来源,经过图像提取和标注,构建出Gui控件图像匹配数据集。针对Siamese网络中全连接层需要输入图像尺寸固定的问题,提出使用卷积层替代全连接层的方法,并引入了注意力机制模块来提升网络的精度,在自定义数据集上完成训练,提升了匹配网络对相似控件图像的辨别能力。(3)针对Gui控件图像中混杂着文本的典型情况,引入了深度学习文字识别模型,将文本与控件图像的检测分开进行,从而提高文本的检测能力。基于上述模型,实现了一个ui自动化测试系统,并开展应用实践。实验结果表明,改进后的YOLOv5在AP90上由22.8提升到24.0,改进后的Siamese网络在准确率上由98.24%提升到99.02%,同时经验证,本文所研究算法在ui自动化测试系统中应用效果良好。

关键词： ui自动化测试控件识别目标检测图像匹配