Airtest之全局变量

2023-12-28 10:40:10

以下基于
python3.8；airtestIDE1.2.11；airtest1.2.2；pocoui1.0.83

如同所有测试框架都有一个存放全局变量的地方，Airtest也有一个存在全局变量的地方:

# 文件位置：your_python_path/site-packages/airtest/core/settings.py
class Settings(object):
    DEBUG = False
    LOG_DIR = None
    LOG_FILE = "log.txt"
    RESIZE_METHOD = staticmethod(cocos_min_strategy)
    # keypoint matching: kaze/brisk/akaze/orb, contrib: sift/surf/brief
    CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl", "surf", "brisk"]
    if LooseVersion(cv2.__version__) > LooseVersion('3.4.2'):
        CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl", "sift", "brisk"]
    KEYPOINT_MATCHING_PREDICTION = True
    THRESHOLD = 0.7  # [0, 1]
    THRESHOLD_STRICT = None  # dedicated parameter for assert_exists
    OPDELAY = 0.1
    FIND_TIMEOUT = 20
    FIND_TIMEOUT_TMP = 3
    PROJECT_ROOT = os.environ.get("PROJECT_ROOT", "")  # for ``using`` other script
    SNAPSHOT_QUALITY = 10  # 1-100 https://pillow.readthedocs.io/en/5.1.x/handbook/image-file-formats.html#jpeg
    # Image compression size, e.g. 1200, means that the size of the screenshot does not exceed 1200*1200
    IMAGE_MAXSIZE = os.environ.get("IMAGE_MAXSIZE", None)
    SAVE_IMAGE = True

在之前的文章中，已经用过或讲过少部分全局变量，在将来的文章中也会在用到的地方再次陈述。这里我们简单再说下比较典型的：

LOG_DIR和LOG_FILE：设置生成LOG的目录和文件名，这个一般情况下我们就用默认的就好了，对Python不熟悉的话自定义设置后可能导致无法生成日志和报告
RESIZE_METHOD：分辨率适配规则，用默认的即可。具体原理稍有复杂，引用官网原文：

在使用不同分辨率的设备进行图像识别时，可能会导致识别成功率不佳，因此Airtest提供了默认的分辨率适配规则（使用的是Cocos引擎的默认缩放规则）http://docs.cocos.com/creator/manual/zh/ui/multi-resolution.html

想要提高2d游戏的识别精度，最好的办法就是明确指定你的游戏的分辨率适配规则，例如，直接在.air脚本文件的开头这样写：

from airtest.core.api import *

def custom_resize_method(w, h, sch_resolution, src_resolution):
    return int(w), int(h)

# 替换默认的RESIZE_METHOD
ST.RESIZE_METHOD = custom_resize_method

上面的代码指定了一个自定义的缩放规则：直接return原来的值，不管屏幕分辨率，所有UI都不进行缩放（有的游戏就是这种策略）。

这里的RESIZE_METHOD，即我们定义的custom_resize_method使用的输入参数为：
w, h # 录制下来的UI图片的宽高
sch_resolution # 录制时的屏幕分辨率
src_resolution # 回放时的屏幕分辨率

输出为：
回放时的UI图片宽高

若要自定义你的RESIZE_METHOD，只需要知道你测试的游戏的缩放规则，然后在custom_resize_method中用代码实现即可。这样做，能够大大提升不同分辨率设备下的图像识别成功率。

CVSTRATEGY：图像匹配时将会使用的识别算法，详情可以看Airtest之3分钟教会你选择合适的图像识别算法
如要使用指定算法，在脚本开头设置

from airtest.core.settings import Settings as ST
ST.CVSTRATEGY = ["mstpl", "tpl"]

THRESHOLD：图片识别的阙值。详情可以看之前的文章Airtest-API精讲之Template
OPDELAY：操作之间的间隔，保持默认就好。但如果你力求稳定，想让每个操作之前多停一会，可以调大。
FIND_TIMEOUT和FIND_TIMEOUT_TMP：在Airtest源码分析--图像识别整体流程中我们讲了，图像识别是在一个指定时间内进行的，超时则认为失败。FIND_TIMEOUT和FIND_TIMEOUT_TMP分别为长、短超时时间。
使用FIND_TIMEOUT的接口有：assert_exists()、touch()、wait()、swipe() 等；
使用FIND_TIMEOUT_TMP的接口有：assert_not_exists()、exists() 等。

全局变量是在全局生效的，在一些接口中还可以自定义超时时间，如：

from airtest.core.settings import Settings as ST

# 设置全局的超时时长为60s
ST.FIND_TIMEOUT = 60
ST.FIND_TIMEOUT_TMP = 60

# 设置单条wait语句的超时时长
wait(Template(r"tpl.png", record_pos=(-0.044, -0.177), resolution=(1080, 1920)),timeout=120)

PROJECT_ROOT：主要用在使用using()调用其他.air脚本时，using的具体用法可以看Airtest之调用其他脚本——using()如何使用，如：

from airtest.core.settings import Settings as ST

# PROJECT_ROOT需要填写绝对路径
ST.PROJECT_ROOT = "D:/test/user/project"
using("test1.air")
using("test2.air")

# 如不设置项目根目录，我们可能要这么调用test1.air、test2.air
using("D:/test/user/project/test1.air")
using("D:/test/user/project/test2.air")

SNAPSHOT_QUALITY和IMAGE_MAXSIZE：分别表示截图精度和截图大小，以用在报告中。Airtest核心API汇总第12点snapshot中有详细示例
SAVE_IMAGE：是否保存脚本运行过程中截图。保存截图会体现在报告中，以图片显示当时的截图以及操作的点位，如：

from airtest.core.api import *

ST.SAVE_IMAGE = False  # 关闭截图
touch((100, 100))  # 这条语句将不会保存当前画面图片

ST.SAVE_IMAGE = True  # 保存截图
touch((100, 100))

生成报告后，第一个touch将没有截图，第二个touch会显示截图

第一个touch

第二个touch

注意：如果要修改全局变量并使其全局有效，记得一定要放在脚本的开头。

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