一、背景

今天彭于晏为大家分享Airtest进阶使用篇，主要包含两块的内容：

• 提高脚本稳定性
• 批量运行脚本生成测试报告

二、提高脚本稳定性

1、添加全局配置:

#全局设置
ST.FIND_TIMEOUT=10  #设置隐式等待时长,默认识别图片时间是30秒，可改为10秒找不到就不找了
ST.OPDELAY=1 #设置默认操作时间间隔为1秒
ST.THRESHOLD=0.5 # 设置图片识别精准度，默认为0.7，表示70%匹配即认为匹配成功

• 默认图片识别隐式等待时长是30秒，比较长，可通过：ST.FIND_TIMEOUT 改为10秒
• 脚本中，每一个步骤的操作之间都会有一小段时间间隔，默认用OPDELAY进行设定，OPDELAY默认值为0.1，即每一步操作后等待0.1秒，将它适当设置得大一些，可以在每次操作后停顿一小段时间，避免过快进行下一个操作导致不能成功的问题。可通过：ST.OPDELAY整体设置每一步操作间隔时间，少写很多sleep
• 默认图片识别精准度是0.7，如果需要整体更高或者更低的精准度，可通过：ST.THRESHOLD整体设置精准度。threshold设置得越高，图像识别的精度越高，但成功率也会有所降低，请根据自己的实际情况酌情设置。

2、截图方式：

图像识别使用的算法，更适合用来识别按钮类（带边框）、图标类的图像 ，仅仅单独截取几个文字的识别成功率很低，请尽量截取带边框的图片来达到较好的识别效果，避免只截取按钮上的文字。

比如同样的测试场景，以下两种截图方式，使用方式2截图能达到更好的识别效果：
方式1：

方式2：

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3、图片自定义设置：

Airtest IDE中双击图片，会弹出图片自定义设置窗口。
Snapshot+Recognition: 可查看截图在当前页面的识别情况，包含识别出来的位置以及识别结果的可信度

右侧参数说明：

filename: 图片名称，系统会自带随机的名称。为了代码有更好的可读性，可以修改为自定义的名称；
threshold：图片识别精准度阈值，默认是0.70，表示70%匹配则认为识别通过；
target_pos: 图片点击的位置，默认5，表示点击图片正中心。图片具体九宫格位置可参看下图说明：

比如购物车加购了3行商品，我们要点击第2个商品的+号按钮，则可以通过截取像上面这样的图片，并设置target_pos为6来实现点击效果。

rgb: 图片识别是否开启背景色识别，默认是不带背景色，使用灰背景的模式对比图片。
这样即使页面换了不同的主题色，只要图片样式不换，均不影响脚本运行。
勾选上之后则按实际背景颜色比对图片；

scale_step: 用于控制搜索比例步长，它代表匹配时搜索的精细程度。
进行图像匹配时，会在原始截图的一定缩放范围内以截图最长边 * scale_step 的步长进行搜索。
默认值0.01，取值范围 [0.001, 0.1]，推荐值 0.02, 0.005, 0.001。
通常该值不需要调整，当出现跨分辨率匹配（特别是匹配较小截图）无法匹配到时可以尝试减小它。
不过减小它会大幅增加匹配时间；

scale_max: 用于调节匹配的最大范围, 如果要查找的目标UI很小的话，可以适当增大这个数值。
默认值 800， 推荐值 740, 800, 1000 取值范围 [700 , 2000]。

4、当前case运行失败不影响后续case执行：

当前脚本跑失败了，不能影响下一个脚本的正常运行，可以用try except捕获异常。

try下面是正常的操作步骤代码，except下面是当try中的脚本执行失败后，需要执行的兜底步骤代码，用于回到初始页面以保障下一个脚本能正常运行：

5、当目标图片未出现时，重新执行上一步操作

有时候由于软件卡顿或者网络不稳定的原因，导致我们执行A操作后，期望的B图片并没有出现，case执行失败。

这个时候我们可以使用wait函数的intervalfunc参数，当没找到B图片时，重新执行一次A操作。示例代码如下：

# 查找目标失败时，指定回调自定义的"notfound"函数
def notfound():
    print("No target found")
wait(Template(r"tpl1607510661400.png"), intervalfunc=notfound)

比如：QQ音乐的分享操作

三、批量运行脚本生成测试报告

1、命令行运行airtest脚本

Airtest IDE中编写脚本完成后，我们可以通过运行按钮完成单个脚本的运行验证。但是只能1次运行1个脚本，如果你想运行一批脚本，完成自动化测试的批量执行工作怎么办呢？

这个时候就需要通过命令行模式运行airtest脚本。具体命令示例如下：

# 运行脚本生成测试日志文件
airtest run airtest1.air --device Android:/// --log log/airtest1log/
# 依赖日志文件生成HTML测试报告
airtest report airtest1.air --log_root log/airtest1log/ --outfile log/airtest1log/airtest1log.html --lang zh

也可以使用python运行, 需要依赖airtest库，先安装库：pip install airtest

然后使用命令：

# 运行脚本生成测试日志文件
python -m airtest run airtest1.air --device Android:/// --log log/airtest1log/
# 依赖日志文件生成HTML测试报告
python -m airtest report airtest1.air --log_root log/airtest1log/ --outfile log/airtest1log/airtest1log.html --lang zh

其中：

--device Android:/// 表示使用连接的第一个Android设备运行脚本
--log 表示脚本运行日志文件存放的路径
--outfile 表示生成的html测试报告文件存放的路径
--lang zh 表示生成中文版的测试报告，如果要英文版的，使用--lang en

2、解决报告无法在别人电脑上正常查看的问题

这样生成的报告有一个问题：只能在你自己本地查看，发送给别人，在别人的电脑上无法正常查看：

原因是：这样生成的html报告，里面的一些图片路径和静态资源路径是绝对路径。当报告被发到别的电脑上时，html再想经过绝对路径找到这些图片资源和静态资源，就不可能了，因此才形成其余人看到的报告彻底没有图片和相应样式的状况。

在Airtest IDE中提供了导出报告的功能，可以让别人电脑上也能够正常打开你本地生成的报告。右键点击脚本名称，选择导出报告：

导出报告以后，图片资源和静态资源的路径都被改为了相对路径 ，而且文件夹中还打包了对应的静态资源文件。这样咱们再把导出好的报告发到别的电脑查看时，就不会出现上述问题了。

而使用命令行生成报告时，同样为了让别人电脑上能够正常打开你本地生成的报告，则需要使用–export命令，示例如下：

# 使用outfile参数，指定生成报告的目录, 这样的报告只能自己电脑上查看，别人电脑上无法正常查看
airtest report D:/test/airtest1.air --log_root D:/test/log/airtest1log/ --outfile D:/test/log/airtest1log/log.html --lang zh

# 使用了export参数，这样生成的报告，图片和资源路径才会是相对路径，而且包含了静态资源文件，别人电脑上也能正常查看
airtest report D:/test/airtest1.air --log_root D:/test/log/airtest1log/ --export D:/test/log/airtest1log/ --lang zh

3、批量运行多个脚本

如果需要批量运行多个脚本，则可以编写一个bat文件，来批量运行多个脚本，比如要同时运行testcase1.air和testcase2.air两个脚本，命令示例如下：

d:
cd D:\software\AirtestIDE\script
rmdir /s/q log
md log
cd D:\software\AirtestIDE\script
airtest run testcase1.air --device Android:/// --log log/testcase1og/
airtest report testcase1.air --log_root log/testcase1log/ --export log/testcase1log/ --lang zh
airtest run testcase2.air --device Android:/// --log log/testcase2log/
airtest report testcase2.air --log_root log/testcase2log/ --export log/testcase2log/ --lang zh

先新建一个txt文件，写入上面的命令，然后保存并重命名为.bat文件。然后通过双击bat文件即可批量运行脚本test.bat:

批量运行脚本后，每一个case都会生成自己详细的HTML测试报告：

当然，如果已经到了这一步，那么有编程功底的同学可以更进一步，将testcase1.html和testcase2.html中的关键信息抽取出来，进行简单的网页编程生成一份汇总的测试报告，让整个自动化测试结果有更专业的呈现，类似于下面这样：

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