autoMonkey框架

轉自：https://blog.csdn.net/allan_shore_ma/article/details/78589230

【APP測試前瞻】

當前移動互聯網已經過了草創時期，各家公司都在搶佔市場和用戶；那麼，就看哪一家做的更精緻（交互做的更好，崩潰出現的更少）。

Android用戶也許會經常碰到以下的問題：
1.穩定性問題 —— ANR /Crash等問題；ANR（Application Not Responding）是指當Android系統監測到應用程序在5秒內沒有響應輸入的事件或廣播在10秒內沒有執行完畢時拋出無響應提示。Crash是指當應用程序出現錯誤時導致程序異常停止或退出的情況。
2.性能問題 —— 應用啓動慢（首次/非首次啓動應用，進入應用特別慢），CPU不足/內存泄露（應用使用過程中，越來越卡），應用耗電快（應用後臺開着，手機很快沒電）等問題。

注：卡頓與ANR的問題。卡頓簡單的來說，就是手機沒有及時響應、頁面延遲，出現丟幀的現象，或者點擊無響應。絕大多數的卡頓，稍等片刻系統就會恢復正常，但假如超過5S，就可能會引發手機ANR警告。

APP測試涉及各個方面，而穩定性和性能測試一般在功能測試完成後開展。如何應用自動化測試場景，如圖1所示：

圖1 自動化測試應用場景

自動化框架的選擇
1.autoMonkey框架：Android平臺一般都會考慮使用系統自帶的Monkey工具進行測試，此工具既易上手也實用，但運用起來有非常多的講究和技巧，簡單的Monkey工具不一定能完成使命，在測試中也需要花費心思去對Monkey進行封裝改造（還可以修改原生的Monkey），以滿足測試需求。
2.MBT（Model based testing）：基於模型的測試。建模過程，通常是指對被測系統的某些方面的描述，以及對被測系統預期行爲的抽象描述。FSM（有限狀態機）用途最廣泛，一般用於黑盒測試的建模。MBT與Monkey測試理論的結合，即放一隻“猴子”在FSM模型中隨機漫遊，開展充分的穩定性測試。

本文是針對APP完成首輪功能測試後，使用autoMonkey框架進行穩定性和性能測試，從而提高產品的穩定性和留存率。知識結構分爲四個部分，如圖2所示：

圖2 autoMonkey框架原理與應用

四、autoMonkey框架
根據上文對Monkey的介紹和分析，我們現在考慮如何封裝autoMonkey框架就比較容易了。個人選擇Windows系統下，以Python語言實現。基本思路是在Monkey測試的同時，再增加一個線程監測並記錄CPU、內存、流量和流暢度等信息。其他功能封裝在appShell.py和util.py兩個文件中，因爲代碼較多，具體實現下載源代碼。測試策略通過time類獲取時間，區分白天工作時間，晚上和週末非工作時間（test_policy()方法）。如果要測試自己的APP，請在config.py中修改包名，如下：

# APP 包名
config['G_APP_PACKAGE_NAME'] = 'xxx.xxx'

框架結構，如圖7所示：
1）框架入口：start.py
2）參數預設：conf
3）核心邏輯：core

圖7 autoMonkey框架結構

框架入口start.py，代碼如下：

# encoding=utf-8

import time
import datetime
import random
import threading
import unittest
from conf.config import config
from conf.setCondition import pre_condition, except_condition, post_condition, app
from core.util import createLogPath, combineTestResult


class AutoMonkey(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        # 創建log目錄
        create_log_path()
        # 配置初始化參數，啓動服務及記錄日誌等
        pre_condition()

    def test_monkey(self):
        # 生成一個線程，實時記錄內存、流量和流暢度等信息
        app.start()
        time.sleep(2)
        # monkey 測試
        package = config['G_APP_PACKAGE_NAME']
        for i in xrange(1, 5):
            # 記錄 logcat 日誌
            app.record_android_log(str(i) + config['U_LOGCAT_LOG'])
            try:
                print 'Round: {}'.format(i)
                seed = random.randint(100, 10000)
                count = random.randint(10000, 20000)
                monkey_log = str(i) + config['U_MONKEY_LOG']
                traces_log = str(i) + config['U_TRACES_LOG']
                # monkey 策略
                policy, count = test_policy()
                # 執行 monkey 命令，並保存日誌
                app.run_monkey(package, 'L2', seed, 500, count, monkey_log, policy)
                # 分析 monkey 測試日誌，統計結果
                res = app.analyze_monkey_log(monkey_log)
                if res == 0:
                    config['TEST_RESULTS']['PASS'] += 1
                elif res == -1:
                    config['TEST_RESULTS']['ANR'] += 1
                    # ANR時，導出 trace.txt 日誌
                    app.get_error_log(traces_log)
                elif res == -2:
                    config['TEST_RESULTS']['Exception'] += 1
                elif res == -3:
                    config['TEST_RESULTS']['CRASH'] += 1
                elif res == -4:
                    config['TEST_RESULTS']['OOM'] += 1
                elif res == -5:
                    config['TEST_RESULTS']['FAIL'] += 1
                # 結束 logcat 進程
                app.stop_running_process('logcat')
                # 結束 APP 進程
                app.stop_running_app(config['G_APP_PACKAGE_NAME'])
            except Exception as error:
                # 異常處理
                print str(error)
                except_condition(str(i))
        print 'Test Results: ', config['TEST_RESULTS']
        # 結束線程
        app.stop()

    def tearDown(self):
        # 生成測試報告，繪製手機資源使用趨勢圖
        combineTestResult(config['TEST_RESULTS'], config['TEST_DETAILS'])
        # 結束服務
        post_condition()

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()