游戏测试 用 python 写了个内存占用情况的小脚本,请大佬们轻点

了不起的QA · 2019年03月05日 · 最后由 了不起的QA 回复于 2019年03月07日 · 3848 次阅读

鸣谢:首先感谢之前一位大佬(jianjianjianbing (煎饼))分享的代码,里面有用到这位大佬曾封装好的一部分 adb 代码,再次感谢
思路:在循环中定义好循环间隔,每 N 秒获取一次当前 APP 的内存情况,这里用 adb 可以容易获取到,并将数据写入到 excel 中,结束后,在 excel 中做表看内存峰值,以及内存释放情况(这部分代码也能做表,但是实现时没有考虑过,现在也没想继续改 QAQ)

以下是代码实现:(初次尝试用程序做点事情很激动,但是感觉代码部分是在存在丑陋的地方,发出来也想讨论进步。谢谢大家,希望不至于辣眼睛)

import subprocess
import time
import xlwt
from xlutils.copy import copy
from xlrd import open_workbook


def run_cmd(cmd):
    """执行CMD命令"""
    p = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE)
    return [i.decode() for i in p.communicate()[0].splitlines()]


def get_apk_info():
    """获取apk的package,activity名称
        :return: list  eg ['com.android.calendar', 'com.meizu.flyme.calendar.AllInOneActivity']
    """
    result = run_cmd("adb shell dumpsys activity top")
    for line in result:
        if line.strip().startswith('ACTIVITY'):
            return line.split()[1].split('/')


def get_mem_using(package_name=None):
    """查看apk的内存占用


    :param package_name:
    :return: 单位KB
    """
    if not package_name:
        package_name = get_apk_info()[0]
    results = run_cmd("adb shell dumpsys meminfo {}".format(package_name))
    for index, result in enumerate(results):
        if result.strip().startswith('Java Heap'):
            return results[index:index + 9]


def init_to_excel(dicts):
    """写入数据到excel中
    :param dicts: dict
    :return
    """
    file = xlwt.Workbook()
    table = file.add_sheet('APP_Summary', cell_overwrite_ok=True)

    i = 1
    j = 1
    for key in dicts:
        table.write(0, 0, 'times(secend)')
        table.write(0, i, key)
        table.col(i).width = 256 * 17
        i += 1
    for value in dicts.values():
        table.write(1, 0, 5)
        table.write(1, j, int(value))
        table.col(j).width = 256 * 17
        j += 1
    file.save('APP_Summary.xls')


def add_to_excel(dicts, times):
    r_xls = open_workbook("APP_Summary.xls")  # 读取excel文件
    row = r_xls.sheets()[0].nrows  # 获取已有的行数
    excel = copy(r_xls)  # 将xlrd的对象转化为xlwt的对象
    table = excel.get_sheet('APP_Summary')  # 获取要操作的sheet
    # 对excel表追加一行内容
    j = 1
    for value in dicts.values():
        table.write(row, 0, int(times) * 5)
        table.col(0).width = 256 * 17
        table.write(row, j, int(value))
        table.col(j).width = 256 * 17
        j += 1

    excel.save("APP_Summary.xls")  # 保存并覆盖文件


def main():
    dicts = {}
    result = get_mem_using()
    for i in result[:len(result) - 2]:
        if i.strip():
            dicts[i.split(':')[0].strip()] = i.split(':')[1].strip()
    p = result[-1].split('TOTAL')
    dicts[('TOTAL' + p[1]).split(':')[0]
          ] = ('TOTAL' + p[1]).split(':')[1].strip()
    dicts[('TOTAL' + p[2]).split(':')[0]
          ] = ('TOTAL' + p[2]).split(':')[-1].strip()
    return dicts


if __name__ == '__main__':
    i = 1
    while True:
        print("写入第 {} 次数据!".format(i))
        dicts = main()
        if i == 1:
            init_to_excel(dicts)
        else:
            add_to_excel(dicts, i)
        time.sleep(5)
        i += 1

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可以试试 https://github.com/pyecharts/pyecharts,直接生成可视化图表,清晰很多

煎饼 回复

好的,大佬,我去了解下,感谢

可以了解一下 pandas 跟 matplotlib

目前在写一个比较 low 的脚本,就是通过 adb shell dumpsys ,dumps 到 cpu 和 mem 的信息,然后写到 influxdb 中, 最后在 grafana 中展示,因为我们是做的专项相关的, 算是一个线下环境的机器监控,好处是不用在代码中加入断点,对 app 影响几乎为 0,坏处是因为是通过 wifi 链接的机器,所以不是很稳定。

HiKari 回复

好的

apnsa 回复

哇!!好强!!我这个比你的应该更 low 一点,2333333

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