霍格沃兹测试开发学社
03 “Airtest的图像识别太严格了，能调吗？”学员又问了一个很细的问题：“我看前同事留的文档说，Airtest的图像识别太过严格。这个可以调相似度吗？比如90%相似就算通过？”“可以调的，”老师说，“它本身就有阈值参数。而且还有一个更高阶的用法——建一个图像库 ，存多张参考图，它会去做匹配和校准。”“不过这个有一定学习成本，要去翻一下源码或官方文档。但思路是有的：比如同一个按钮在不同分辨率下可能有细微差别，你可以存多张图，让它去匹配最像的那个。”学员记下了。这里插一句：很多测试同学在选型时，只看框架“能不能用”，而忽略了“好不好维护”。Airtest这种图像识别方案，对于多机型、多分辨率、UI变化频繁 的项目来说，维护成本远低于控件定位方案。04 用例怎么管？脚本怎么写？“那它的用例是怎么管理的？本身提供管理工具吗？”学员问。“有的。它自己有IDE，可以录制脚本，也可以手写代码。录制完后可以注入一些逻辑，上手比较容易。”“而且现在网上资料很多，很多项目都是开源的，可以直接参考。”学员松了口气：“那就好，我就怕从头造轮子。”老师在这里传递了一个很重要的理念：不要重复造轮子。 用好现有的开源生态，把精力花在解决自己业务特有的问题上，才是聪明的做法。05 转折：其实领导要的不是UI自动化聊到这里，老师说了一句：“但是说实话，很多公司现在不太愿意搞UI自动化。维护成本太高了。”“是的！”学员像找到了知音，“我以前就是做接口自动化的，接口稳定多了。但是这家公司……功能业务太重了，功能测试占了绝大部分精力，性能专项都没怎么做。”“那你们领导到底想要什么？”“领导说的是稳定性 ，不是UI自动化。UI只是其中一块，用来覆盖一些固定的用户路径。他想要的是：崩溃、卡顿、掉帧、响应慢这些问题能提前发现。”老师说：“明白了。那UI自动化只是你的一个手段，不是目的。你真正要做的是稳定性测试体系 。”
发布于 北京
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