APP测试问题分析和框架介绍

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APP测试问题类型分析

“不符合交互设计的交互结果”类自动化测试分析
示例1 ：安卓-本地登录已绑定，解绑设备，回到首页，然后进入路由设置页面，仍显示已绑定状态，提示绑定关系不存在基于特性功能测试设计：   自动化脚本调用绑定接口校验返回是否正常后发起解绑接口调用，判断返回是否正常基于端到端测试设计：模拟页面发起解绑设备-》校验页面返回是否正常 -》发起返回首页动作 -》进入路由设置-》校验页面绑定标识是否存在对比分析：终端在返回动作和进入路由的设置中间步骤在特性功能测试中很难能覆盖到。
示例2 ：使用A手机登录A账号，然后再用B手机登录A账号，A手机未连接设备WIFI全局导航我的设备的设备列表未登录的情况下，设备仍显示在线状态，应该是设备消失，状态不存在基于特性功能测试设计：   使用A手机调用登录接口-》校验返回是否正常-》使用B手机调用登录接口-》校验返回是否异常 -》使用A用户登录信息调用设备列表接口-》查看是否返回异常基于端到端测试设计:模拟A设备登录-》同时模拟B设备登录-》断言检查A设备设备列表是否展示在线图标对比分析：特性功能能覆盖到登录流程，结合复杂场景端到端则无法覆盖

不符合交付设计即用户体验问题占87%，此类问题自动化测试需要端到端自动化解决方案才能实现覆盖

方案对比：app自动化测试方案  
基于AirTest Vs  Appium

特性/框架	Airtest	Appium
驱动方式	基于图像识别	基于原生应用API
厂家	网易	Sauce Labs
平台支持	Android, iOS	Android, iOS, Windows
编程语言	Python	多语言支持，包括Java, Python, JavaScript等
易用性	相对易于入门，使用Python脚本编写	配置较为复杂，有一定学习曲线
性能	受图像质量和环境影响，适合简单应用测试	直接访问API，通常比图像识别方式性能更好
社区支持	较小的社区，更新较慢，支持相对有限	活跃的开源社区，更新频繁，有丰富的支持和文档
定位策略	基于图像识别，受图像质量和环境影响	基于元素属性、ID等，受平台实现影响
流行度	相对较低，专注于特定场景和需求	非常流行，广泛应用于各种移动应用自动化测试项目