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@pockry 2016-12-05T20:47:36.000000Z 字数 5379 阅读 2102

Fastlane实战（四）：自动化测试篇

移动 Fastlane 持续集成

测试覆盖着整个软件开发的生命周期。从需求评审开始，测试工程师就要介入了解需求，并编写用例；开发过程中，研发工程师们会针对测试用例，编写单元测试；开发完毕后，测试工程师介入进行集成测试；上线后还需要进行线上跟测，追踪Bug。所以可以看出，测试对于软件的重要性不言而喻，毕竟可靠的质量才是产品的基本竞争力。

很多时候，测试工程师不仅要测试新增的功能和有变更的功能，还需要花大量时间对核心功能进行测试覆盖，以及对老版本进行兼容性测试。而这些工作对于移动客户端来说是无法避免的，因为无论架构设计如何解耦，都不能完全保证改动的范围约束在当前的模块；另外，也不可能指望新版本发布后，所有人都在第一时间升级。

自动化测试

为了简化测试，很多针对移动客户端的自动化测试工具诞生，比如iOS和Android官方提供的Monkey Runner，UIAutomation；开源社区贡献的Appium，Macaca等等。

其实从分层的角度来说，对于移动客户端来说，自动化测试大概可以分为如下两个部分：

  1. API自动化测试：保证接口的格式正确，字段类型无误。
  2. UI自动化测试：模拟用户在手机上的操作行为，断言结果。

对于API来说，可测试性较高，耦合性较小，所以自动化测试工作比较容易开展。对于UI来说，自动化测试的投入产出比就非常的大了，首先对于界面上是否展示正确的元素而编写测试代码，本来就是一件比较困难的事；另外，一旦界面做了改动，相关的测试代码就需要重写，尤其是创业公司的产品，迭代速度很快，界面上的调整又很频繁，过多的UI自动化测试反而会带来更大的维护成本。所以目前来看，UI自动化测试能够覆盖10%左右的核心稳定模块就算是一个较为合适的选择了，当然这个也需要视公司的产品规划和迭代流程而定。

UI自动化测试

UI自动化测试有个比较著名的开源工具叫做Appium，同时支持iOS和Android平台，基于Server和Client模式，支持多种语言编写测试逻辑，应该是目前最为流行的测试工具之一。对于这个工具Fastlane有个对应的Action：Appium，这个Action可以帮助大家将Appium集成到Fastlane的自动化流程中，具体用法可以在命令行中查看，输入：

fastlane action appium

然后，命令行中会打印出具体的参数和用法：

image

由于上文中说过，这种UI自动化测试的形式性价比比较低，在UI不断变化的情况下，测试复杂度和维护成本都比较高，所以这里就不再展开讨论，有兴趣的同学可以自己尝试。

Monkey测试

自动化测试还有一个比较经济实惠的方式，即Monkey测试，这个其实很形象，就像猴子在屏幕上乱点一样，虽然所有的行为都是随机的（包括：点击，触摸，滑动，双击，手势等等），并且没有目的性，但是对于一些基础性的测试，如：安装，卸载，内存占用，电量，设备兼容和一些比较明显的错误引起的崩溃，是一个很合适的方式。

我们团队使用Monkey测试大约2个月的时间，值得高兴的是，使用Monkey后，我们可以更加全面的覆盖到APP的从安装到卸载的生命周期，另外还对于APP的内存，电量，网络的使用情况有了更深的认识，并且确实帮助我们提前发现了几处容易引发崩溃的地方。

Android和iOS平台本身都提供了Monkey测试工具，Android的就叫Monkey，官方adb monkey工具中已经内置了很多运行参数，所以只需要简单配置一下即可使用。

场景1：Android Monkey

下面我们看看Android一般运行Monkey测试的步骤：

  1. Git Pull拉最新的代码
  2. 执行./gradlew clean命令清理环境
  3. 执行./gradlew assembleTest打包测试版本
  4. 执行命令安装最新的测试版本：

    adb shell monkey -p com.wanmeizhensuo.zhensuo -c android.intent.category.LAUNCHER 1

  5. 执行Monkey测试命令：
    adb shell monkey -p com.wanmeizhensuo.zhensuo --ignore-security-exceptions --ignore-crashes --ignore-timeouts --monitor-native-crashes --throttle 300 --pct-touch 94 --pct-motion 6 -s 1000 -v -v -v 6000
  6. 从生成的Monkey Log中查看是否有Android的异常

场景2： iOS Monkey

  1. Git Pull拉最新的代码
  2. Cocoapods更新依赖库
  3. 打包并安装最新的ipa到设备上
  4. 使用instruments提供的命令行工具执行JS脚本（或者打开Instruments工具，将JS代码拷贝到输入框中，然后运行）：
  5. 从生成的Crash Log中查看是否有崩溃。如果使用模拟器的话，那么这些Crash文件会输出到/Library/Logs/DiagnosticReports下面

注：Instruments完整命令如下：

  1. instruments 
  2. -t /Applications/Xcode.app/Contents/Applications/Instruments.app/Contents/PlugIns/AutomationInstrument.xrplugin/Contents/Resources/Automation.tracetemplate #Automation模板路径
  3. -w 68430CE4-8FC9-41EA-A9E3-5D3127BC9086 /Users/Thierry/Library/Developer/Xcode/DerivedData/Gengmei-fwlefrcslagvocbtnylgubtdgofr/Build/Products/Debug-iphonesimulator/Gengmei.app #设备UDID和安装包路径
  4. -e UIASCRIPT /Users/Thierry/.Jaguar/script/monkey/monkey.js  #JS脚本路径
  5. -e UIARESULTSPATH /Users/Thierry/.Jaguar/log/testin #输出结果文件夹

使用Fastlane自动化Monkey测试

讲到这里，大家应该可以看出，以上两个场景每次重复这些步骤其实很耗费时间的，所以我们完全可以将这些步骤整理出来，然后交给Fastlane去管理，这样既简单又方便以后的维护。

在开始编写具体的Lane之前，我们首先新建几个自定义的Action：

  1. android_monkey
    用于封装Android Monkey adb命令，然后将需要的参数暴露出来，完整的Action见这个链接，可以根据需要自行修改：
    https://github.com/GengmeiRD/Fastfiles/blob/master/fastlane/actions/android_monkey.rb
  2. instruments_ui_automation
    用于封装UIAutomation的Instruments命令，同样将需要的参数暴露出来，完整的Action见这个链接，可以根据需要自行修改：https://github.com/GengmeiRD/Fastfiles/blob/master/fastlane/actions/instruments_ui_automation.rb
  3. install_app_on_simulator
    如果你用iOS模拟器测试的话，需要借助ios-sim这个工具来将app文件安装到模拟器上，所以这个action就是用来封装ios-sim命令的，链接如下：https://github.com/GengmeiRD/Fastfiles/blob/master/fastlane/actions/install_app_on_simulator.rb

自定义Action写完后，接下来我们来编写具体的Lane。

针对场景1：Android Monkey

  1. desc "Android monkey test"
  2. lane :do_monkey_test do |options|
  3.     times        = options[:times] || 2 
  4.     project      = options[:project]
  5.     apk_path     = options[:apk_path]
  6.     package_name = options[:package_name]
  8.     hipchat(message: "Start monkey test on #{project}")
  10.     git_pull
  11.     gradle(task: "clean")
  12.     gradle(task: "assembleGmtest")
  13.     (1..times.to_i).each do |i|
  14.       adb(command: "install -r #{apk_path}")
  15.       adb(command: "shell monkey -p #{package_name} -c android.intent.category.LAUNCHER 1")
  16.       # 等待30秒，确保闪屏页被Finish后，进入到主页.
  17.       sleep(30)
  18.       android_monkey(package_name: "#{package_name}", count: '1000', seed: "#{10+i}")
  19.     end
  21.     hipchat(message: "Execute monkey test on project #{project} successfully")
  22. end

每次执行如下命令即可完成Android Monkey测试：

fastlane do_monkey_test times:3 project:GengmeiAndroid apk_path:./GengmeiAndroid_test.apk ...

针对场景2：iOS Monkey，Lane如下：

  1. desc "UI automation test"
  2. lane :do_monkey_test do |options|
  3.     times              = options[:times] || 2 
  4.     scheme             = options[:scheme]
  5.     project            = options[:project]
  6.     device_udid        = options[:device_udid]
  7.     device_type        = options[:device_type]
  8.     script             = options[:script]
  9.     report_output_path = options[:report_output_path]
  11.     hipchat(message: "Start monkey test on #{project}")
  13.     git_pull
  14.     cocoapods
  15.     xcodebuild(scheme: scheme, arch: 'x86_64', sdk: 'iphonesimulator9.3', workspace: "#{project}.xcworkspace", configuration: 'Debug')
  16.     app_path = get_debug_app_path(scheme: scheme, project: project)
  17.     (1..times.to_i).each do |i|
  18.       install_app_on_simulator(device_type: device_type, app_path: app_path) # 使用ios-sim命令安装app到模拟器，如果是真机的话，则使用ios-deploy
  19.       sleep(30)
  20.       instruments_ui_automation(device: device_udid, app_path: app_path, report_output_path: report_output_path, script:script)
  21.     end
  23.     hipchat(message: "Execute monkey test on #{project} successfully")
  24.  end

每次执行如下命令即可完成iOS Monkey测试：

fastlane do_monkey_test times:3 scheme:Gengmei-Test project:GengmeiiOS device_udid...

最后在完成Monkey测试之后，我们还需要对产生的测试日志进行过滤，分析，并形成报表，然后发送邮件给相关同学。如果更进一步的话，当分析到日志中有异常或崩溃的情况，我们还可以编写程序，向类似Jira的项目管理工具中自动提交一个Bug，这样可以形成一个完整的Monkey自动化测试流程（Monkey测试 -> 异常收集 -> 异常分析 -> 异常提交 -> 异常处理）。

结语

关于Monkey测试在iOS和Android平台上的使用工作，其实我们开展的时间并不算长，如何能够更加合理和有效的利用Monkey测试，还需要我们花一些时间来思考，实践和完善，不过庆幸的是，一开始我们就借助了Fastlane这个强大的工具来处理整个流程，让整个过程变得既简单又高效。如果大家有更好的使用场景和案例，也欢迎讨论和分享。

下一篇文章是整个Fastlane系列的收尾篇，在这篇文章中我将结合一些实际使用的场景和案例，着重介绍一下Fastlane的一些高级用法。

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