APP定制开发移动APP自动测试技术应用

近年来，随着移动互联网技术的快速发展，移动APP在人们的生活中得到越来越广泛的应用，已成为企业与人之间交流的重要渠道。企业业务的扩展往往取决于移动APP上业务流程的开发和实施。通常，在整个软件开发中，测试工作负载占30％到40％，甚至≥50％。如何有效地测试手机APP软件缩短其开发周期，如何保证手机APP的质量和用户体验将其快速发布给客户已成为企业的一个重要问题。在移动APP测试过程中，必须使用自动测试技术来提高效率并节省时间。以下

近年来，随着移动互联网技术的快速发展，移动APP在人们的生活中得到越来越广泛的应用，已成为企业与人之间交流的重要渠道。企业业务的扩展往往取决于移动APP上业务流程的开发和实施。通常，在整个软件开发中，测试工作负载占30％到40％，甚至≥50％。如何有效地测试手机APP软件缩短其开发周期，如何保证手机APP的质量和用户体验将其快速发布给客户已成为企业的一个重要问题。在移动APP测试过程中，必须使用自动测试技术来提高效率并节省时间。下面讨论两种主流移动应用程序的自动测试技术并进行比较。基于测量的软件的移动APP自动测试技术来识别对象是基于测量的软件识别对象。移动APP自动测试技术是指通过查询测试的软件中测量的页面元素的属性来识别和验证被测对象的自动测试。技术。测试人员用编程语言编写自动测试脚本，并通过执行程序确定测试的软件中是否存在包含目标属性的页面元素，以实现自动测试的目标。基于图像识别的移动APP自动测试技术基于图像识别的移动APP测试技术是提前获取并保存正确的移动APP屏幕的参考图像，然后在动态测试执行期间采用先进的图像识别技术。一种自动测试技术，可将APP页面图像与参考图像进行比较并输出测试结果。图像识别过程主要包括四个主要过程：数据采集，图像预处理，特征提取和模式识别。数据采集阶段的主要任务是获取识别的图像。 由于图像包含大量的背景噪声，例如光和电阻，电磁和分量干扰等，因此需要在图像预处理阶段处理输入图像以消除无关信息并提取有用信息。在特征提取阶段，从图像中提取用于识别目标图像的诸如颜色，形状和空间的属性特征，以为下一步识别奠定基础。在模式识别阶段，处理和分析图像的特征信息以描述，识别，分类和解释图像。在此阶段，需要选择适当的模式识别算法，将待测图像与预先存储的参考图像进行比较，最后输出识别结果。基于图像识别的移动APP自动测试工具，例如Mobot，用机械臂模拟人手，用高清摄像机模拟人眼识别，并操作被测终端。在测试执行之前，测试人员需要保存大量参考图片，并根据手动测试用例绘制自动测试图形工作流程。执行测试时，工具将根据工作流程中的步骤使用摄像头捕获实际屏幕图像，然后预先存储的参考图片比较验证匹配是否匹配;在测试期间，通过图像识别技术验证页面元素，然后机器人臂点击或滑动目标元素以推动测试。两种自动化测试技术的比较在实际的移动APP项目中应该采用哪种自动化测试技术是企业研发团队经常遇到的问题。两种技术的比较如下。两种自动测试技术在实际应用中的异同，在验证页面的文本内容时，基于测量的软件来识别自动测试技术的对象，通过测量得到的软件得到确切的文本要测试的页面的内容，然后测试比较程序脚本中的预期文本内容以输出验证结果;基于图像识别的移动APP自动测试技术通过图像识别确定待测页面的文本内容是否与参考页面的文本内容一致。 由于图像识别算法存在一定的误差，基于测量的软件自动测试技术识别对象可以方便准确地获取页面元素的文本信息。因此，对于文本内容验证的效果，基于测量的软件的自动测试技术识别对象优于基于图像识别的自动测试技术。在移动APP页面元素的外观图像和元素之间的相对位置的验证方面，用于基于测量的软件识别对象的自动测试技术是检测是否存在诸如id的属性值。和要测试的软件要测试的元素的XPath。要确定目标元素是否包含在要测试的页面中，基于测量的软件识别对象的自动测试技术只能验证页面元素的存在，并且无法验证页面元素图像的外观以及元素之间相对位置的正确性。基于图像识别的移动APP自动测试技术通过图像识别技术确定待测页面的元素是否与参考页面的元素一致，并且可以验证页面元素的外观与元素之间的相对位置。因此，页面元素的外观和元素之间的相对位置的验证应该使用基于图像识别的自动检测技术，并且基于测量的软件的自动测试技术来识别对象不能覆盖这样的验证。在支持被测移动终端的操作系统方面，当使用基于软件的对象来识别对象自动化测试技术时，有必要充分考虑自动化测试工具是否能够很好地支持终端的操作系统待测试。终端的操作系统协调良好，并配置在不同的操作系统上。基于图像识别的自动检测技术完全模拟人的操作，不需要考虑移动终端使用的操作系统，可以直接支持各种操作系统的移动APP测试。 在长期连续测试中，由于基于测试的软件的自动测试工具的服务器端需要向移动终端发送消息和从移动终端发送消息，因此不间断测试可能导致移动终端的温度过高并最终导致终端状态异常。从而影响测试结果的准确性和有效性。基于图像识别的自动测试完全模拟人类行为，并且不与移动终端交互以获取内部消息。因此，基于图像识别的自动测试在长期连续测试方面更可靠。就测试人员的要求而言，基于要测试的软件对象的自动化测试人员需要具备强大的编程技能。他们可以使用编程语言熟练地编写和调试程序，以自动化各种测试场景并解决自动化测试中遇到的问题。各种问题。基于图像识别的自动测试对测试人员的编程能力没有特殊要求，只要可以根据手动测试用例场景绘制工作流程。两种自动化测试技术在实际应用中的共性当然，这两种自动化测试技术有很多共同之处。无论使用何种类型的自动测试技术，都可以重复执行自动测试。在执行过程中，测试人员通常不需要干预，节省时间并提高工作效率。执行测试后，您需要手动查看和分析测试报告。这两种自动测试技术无法满足需要人为干预的测试场景的自动测试要求，例如与移动终端的旋转相关的测试或扫描人类指纹的需要。为了实现这些测试的自动化，可以使用机器人手臂旋转。手机和模拟人体指纹技术用于实现这一目标。