一、项目背景

目前项目中的软件产品，包含多个平台版本（Windows、安卓、Linux...），因为产品特点，功能方面只适合做 GUI 的自动化，当然公司已经有了一款商业软件在使用中，但由于一些原因（比如降本、自动化覆盖问题），需要寻求一个新的测试方案；

下面会介绍工具选型的整个过程，及方案实现；

本方案，应该适用于大多数 GUI 自动化测试项目，虽然目前只在 Windows 平台上实践过，后面也会把其他平台的实践分享出来，咱们拭目以待吧！

二、工具选型及 方案实现

2.1、从零开始

破冰思路：和一部分测试人员一样，先找个自动化工具，然后选择比较熟悉的测试框架，然后制定项目设计模式（基于 PO 模式），最后接入 CI/CD；

2.1.2、Windows 自动化工具探索
工具选型原则："适合当下的自己"，所以考虑以下 3 个维度
a）是否适合团队，组员大数多，使用的开发语言是 Python
b）是否容易掌握，学习成本低，能快速上手
c）符合当前的业务要求

先梳理出需要自动化的场景，最终会用来选定工具方案；
比如，工具栏元素定位及操作、二/三级菜单元素定位及操作、从菜单上拖拽元素到指定的位置、手势操作（多指收合/展开）、不同速度手势、窗口元素定位，切换及操作等。

inspect.exe：可以获取元素信息，主要是获取 AutomationId；
Appium：虽然是从 Windows 平台开始入手，但在工具选型上，也会尽量选择跨平台的。比如在搜索网上 Windows 自动化现有方案时，找到我们比较熟悉的 Appium 测试开源工具，可以通过访问官网，来了解它：http://appium.io/docs/cn/about-appium/intro/
另外，它可以进行远程调试，目前还是很多测试工具只支持本地调试，远程调试需要进行二次开发；进行 Windows 自动化时，需要配合 WinAppDriver（由微软提供用来 UI 自动化测试的工具，https://github.com/microsoft/WinAppDriver）；
PyAutoGUI：可以协助进行点击操作，因为在工具调试过程中，发现 Webdriver 的 Click()，无法点击二级菜单中的按钮；它是一个 Python 库，不需要另外安装依赖库（Win32GUI 就比较麻烦，指定版本还要依赖库），用来进行屏幕控制（截屏、截图识别等）、鼠标控制（移动鼠标、单击、双击、右击、拖拽等）、键盘控制（编辑、按键等）；

2.1.3、测试框架探索
测试框架的选型和工具一样，"适合"为上，所以直接选择用 Pytest 测试框架；

2.1.4、项目设计
基于 PO 模式，将项目分为 3 层，公共层、页面库层、用例层

2.1.5、CI/CD 接入
暂不接入

2.2、最终自动化方案

2.2.1、自动化实现思路，下面有 2 定位元素方案，可以混合使用；
1、通过 inspect.exe 获取元素的 AutomationId，通过 webdriver 的 find_element_by_accessibility_id 定位元素，获取元素的坐标和大小信息，再通过 pyautogui 的 click() 方法对元素进行操作；
2、通过 driver.page_resource 获取当前页面 xml 内容，然后通过 xpath 解析器，获取元素 xpath 表达式，再通过 webdriver 的 find_element_by_accessibility_id 定位元素，获取元素的坐标和大小信息，再通过 pyautogui 的 click() 方法对元素进行操作；

2.2.2、运行效果

2.2.3、环境搭建
a）被测设备开启 开发者模式；
b）安装 Node，下载地址：https://nodejs.org/dist/v16.13.0/node-v16.13.0-x64.msi
c）安装 Pycharm Community，下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/download-thanks.html?platform=windows&code=PCC
d）安装 Python，下载地址，https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/python-3.10.0-amd64.exe
e）被测设备安装 WinAppDriver，下载地址：https://github.com/microsoft/WinAppDriver/releases/download/v1.2.1/WindowsApplicationDriver_1.2.1.msi
f）安装 Appium Server，下载地址：
g）安装 Python 包
Appium-Python-Client，注意要安装 v1.x 版本，因为 v2.x 的 Location/Size 方法使用有问题；安装命令：pip install appium-python-client
PyAutoGUI，安装命令：pip install pyautogui
Pytest，安装命令：pip install pytest

2.2.4、项目结构

公共层，包含 app.py，用来负责应用的打开、关闭；common.py，用来负责放一些公共用的方法；
页面库层，xxx_module.py，用来负责划分页面结构，并定义每个页面对象；
用例层，包含测试数据、test_xxx.py（测试用例）

2.2.5、各模块说明
2.2.5.1、应用启动器：app.py

2.2.5.2、公共方法库：common.py

• 封装的 x_click 方法具体实现

• 封装获取被测应用安装路径的方法具体实现

2.2.5.3、页面类：whiteboard_setting_module.py

2.2.5.4、用例库：test_whiteboard_setting_module.py

2.2.5.5、断言方式：
1、截图断言，通过 PyAutoGUI 的 pyautogui.locateOnScreen() 方法，从当前界面上查找 test_data 目录下已存放好的 元素截图，没找到会返回一个 None 值，可以用这个值作为结果判定；
2、定位信息断言，通过 Webdriver 的 find_element_by_xxx() 方法，从查找元素是否存在，或元素的信息是否存在；
3、使用策略，两种断言方式，混合使用；

三、项目总结

3.1、调研过程，有时候会被卡住，比如刚开始用 Appium 方案时，因为元素定位的问题，花了很久没有解决，然后就改用 uiautomation 的方案，在用此方案时，了解了 Windows 自动化的一些原理，由于此方案的一些缺点，于是又换回 Appium 方案，之前元素定位的问题一下就有了解决方案；一个是自己对原理不了解，所以原理很重要，二个是了解其他工具再回来用旧方案时，突然就有了解决方案，所以有时此路不通时，换条路获取新的思路，也是个解决问题的办法；
3.2、官方文档，有时为了急于有成效，就会去网上找现成的，绕过官方文档，当出现问题时，其实还得靠官方文档解决，所以官方文档看完，这个很重要！

四、未来规划

4.1、为了提高自动化效率，可能会考虑数据驱动，或低代码方式去写脚本；
4.2、接入 CI/CD;
4.3、尝试 AI 的方法，提高脚本录制效率；