monkeyrunner如何用Python实现自动化测试？-杰瑞科技汇

Monkeyrunner + Python：Android自动化测试的终极指南，从入门到精通

告别重复劳动！用Python脚本驱动Monkeyrunner，实现UI自动化、压力测试与性能监控，全面提升你的App开发与测试效率。 在快节奏的移动开发中，自动化测试是保证产品质量的关键，本文将深入探讨如何利用Google官方提供的Monkeyrunner工具，结合Python的强大脚本能力，构建高效、稳定、可扩展的Android自动化测试解决方案，无论你是测试工程师还是开发人员，这份指南都将带你从零开始，掌握这一强大组合,让测试工作事半功倍。

（图片来源网络，侵删）

为什么选择Monkeyrunner + Python？（解决用户的核心痛点）

在开始之前，我们先明确一个问题：市面上有那么多自动化测试框架（如Appium, Espresso, UI Automator）,为什么我们还要关注Monkeyrunner？

Monkeyrunner的独特优势在于其“端到端”的测试能力和与Android SDK的深度集成，它不是一个UI测试框架，而是一个基于API的测试工具,允许你通过Python脚本精确控制Android设备和模拟器。

选择它的理由：

强大的控制力： 你可以精确地模拟用户操作（点击、滑动、输入），也可以执行更底层的操作，如安装/卸载APK、截屏、获取设备信息等。
Python的赋能： Python以其简洁的语法、丰富的第三方库（如数据处理、图像处理、网络请求）和强大的社区支持，成为自动化脚本编写的首选语言，你可以用Python构建复杂的测试逻辑、数据驱动测试,甚至将测试结果可视化。
官方支持与稳定性： 作为Android SDK的一部分，Monkeyrunner由Google官方维护,与Android系统兼容性极佳。
快速原型验证： 对于一些快速的功能验证或回归测试，Monkeyrunner的脚本开发周期短,见效快。

适用场景：

（图片来源网络，侵删）

UI自动化回归测试： 对核心用户流程进行自动化验证。
Monkey压力测试的增强： Monkeyrunner可以更精确地控制Monkey测试的触发条件。
多设备兼容性测试： 编写脚本,在多台设备或模拟器上批量执行相同操作。
性能监控辅助： 在执行特定操作前后，通过脚本获取CPU、内存等性能数据。

环境搭建：你的自动化测试工坊

工欲善其事，必先利其器，在开始编写脚本之前,请确保你的开发环境已经准备就绪。

前置条件：

安装JDK： Monkeyrunner依赖于Java环境，请确保已安装JDK 8或更高版本，并配置好JAVA_HOME环境变量。
安装Android SDK： 这是最关键的一步，请从Android开发者官网下载并安装Android SDK。
配置环境变量：
- ANDROID_HOME： 指向你的Android SDK根目录。
- 将%ANDROID_HOME%\tools、%ANDROID_HOME%\platform-tools、%ANDROID_HOME%\tools\bin 添加到系统的Path环境变量中。

验证安装： 打开命令行工具（CMD或PowerShell），输入以下命令，如果能看到版本信息,则说明安装成功。

adb version
sdkmanager --version

启动Monkeyrunner： 在命令行中，直接输入 monkeyrunner 并回车，即可进入Python交互式环境,这非常适合于快速调试和探索API。

（图片来源网络，侵删）

C:\Users\YourUser> monkeyrunner
Android Debug Bridge version 1.0.41
Version 30.0.4-6686687
Installed as C:\Users\YourUser\AppData\Local\Android\Sdk\platform-tools\adb.exe
...
>>> print("Hello, Monkeyrunner!")
Hello, Monkeyrunner!
>>> exit()

核心API详解：Monkeyrunner的“三驾马车”

Monkeyrunner的API主要围绕三个核心类展开,理解它们就等于掌握了Monkeyrunner的精髓。

MonkeyDevice： 代表一个Android设备或模拟器,所有与设备交互的操作都通过它完成。
MonkeyImage： 代表设备屏幕的截图，用于截图、图像对比等操作。
MonkeyRunner： 提供辅助功能，如连接设备、延时、获取系统属性等。

下面我们通过代码片段来理解它们的使用方法。

连接设备与基础操作

# 导入必要的模块
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRunner, MonkeyDevice, MonkeyImage
# 连接设备（默认连接到当前激活的设备/模拟器）
# MonkeyRunner.waitForConnection() 也可以指定超时时间和设备ID
device = MonkeyRunner.waitForConnection()
# 检查连接是否成功
if not device:
    print("无法连接到设备！")
    exit()
# 获取设备信息
print("设备ID:", device.getProperty("ro.serialno"))
print("系统版本:", device.getProperty("ro.build.version.release"))
# 安装APK
device.installPath("path/to/your/app.apk")
# 启动App（包名/Activity名）
# 如何获取Activity名？使用命令: `adb shell dumpsys activity top | grep ACTIVITY`
device.startActivity(component="com.example.myapp/.MainActivity")
# 等待App启动
MonkeyRunner.sleep(5) # 等待5秒

模拟用户操作

# 在坐标 (100, 500) 处点击
device.touch(100, 500, MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
# 在坐标 (200, 600) 处按下，滑动到 (800, 600)，然后抬起
device.drag((200, 600), (800, 600), 0.5, 10) # 0.5秒内完成，步长10ms
# 在文本框中输入文字
device.type("Hello, this is a test input.")
# 按下返回键
device.press('KEYCODE_BACK', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
# 按下Home键
device.press('KEYCODE_HOME', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)

截图与图像对比

# 截取当前屏幕并保存
result = device.takeSnapshot()
result.writeToFile('screenshot.png', 'png')
# 加载一张“期望”的截图作为模板
template = MonkeyRunner.loadImageFromFile('expected_ui.png')
# 比较当前截图与模板图像
# 注意：MonkeyRunner原生不提供图像对比，这里是一个概念性示例
# 实际项目中，你可以使用Python的Pillow库或OpenCV进行更精确的图像比对
if result.sameAs(template, 0.9): # 假设有一个sameAs方法，0.9为相似度阈值
    print("测试通过：UI显示正确")
else:
    print("测试失败：UI显示与预期不符")
    result.writeToFile('failure_screenshot.png', 'png') # 保存失败截图

实战案例：编写一个完整的Python自动化测试脚本

理论讲完了，让我们动手写一个完整的脚本,这个脚本将实现一个经典的登录流程自动化测试。

目标：

打开我们的App。
输入用户名和密码。
点击登录按钮。
验证是否成功登录（通过检查登录后的某个特定元素是否存在，例如一个欢迎文本）。

脚本文件：test_login.py

# -*- coding: utf-8 -*-
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRunner, MonkeyDevice, MonkeyImage
import time
# --- 配置区 ---
APP_PACKAGE = "com.example.myapp"      # 你的App包名
APP_ACTIVITY = ".MainActivity"         # 启动Activity
USERNAME_ID = "com.example.myapp:id/edt_username" # 用户名输入框的ID
PASSWORD_ID = "com.example.myapp:id/edt_password" # 密码输入框的ID
LOGIN_BUTTON_ID = "com.example.myapp:id/btn_login" # 登录按钮的ID
WELCOME_TEXT_ID = "com.example.myapp:id/tv_welcome" # 登录成功后的欢迎文本ID
# 测试数据
TEST_USERNAME = "testuser"
TEST_PASSWORD = "password123"
# --- 测试脚本 ---
def main():
    # 1. 连接设备
    print("正在连接设备...")
    device = MonkeyRunner.waitForConnection()
    if not device:
        print("错误：未找到设备！请确保已连接并开启USB调试。")
        return
    print("设备连接成功。")
    # 2. 启动App
    print(f"正在启动App: {APP_PACKAGE}/{APP_ACTIVITY}")
    device.startActivity(component=f"{APP_PACKAGE}/{APP_ACTIVITY}")
    MonkeyRunner.sleep(3) # 等待App完全启动
    # 3. 输入用户名
    print("正在输入用户名...")
    device.touch(100, 500, MonkeyDevice.DOWN_AND_UP) # 假设点击输入框能聚焦
    device.type(TEST_USERNAME)
    MonkeyRunner.sleep(1)
    # 4. 输入密码
    print("正在输入密码...")
    device.touch(100, 600, MonkeyDevice.DOWN_AND_UP) # 假设点击密码框能聚焦
    device.type(TEST_PASSWORD)
    MonkeyRunner.sleep(1)
    # 5. 点击登录按钮
    print("正在点击登录按钮...")
    # 注意：这里为了简化，使用了固定坐标，实际项目中，更推荐使用View的ID或坐标查找
    # 可以通过adb shell dumpsys window获取控件坐标
    device.touch(500, 700, MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
    MonkeyRunner.sleep(3) # 等待登录操作和页面跳转完成
    # 6. 验证登录结果
    print("正在验证登录结果...")
    # 通过执行adb shell命令来检查元素是否存在，这是一种常用的验证方式
    # uiautomator dump 命令可以获取当前界面的UI布局XML文件
    device.shell('uiautomator dump')
    dump_file = device.shell('ls /sdcard/window_dump.xml')
    # 这里简化了验证逻辑，实际应该解析window_dump.xml文件
    # 或者使用 device.getProperty() 来获取特定View的属性
    # 一个更简单的验证方法是检查是否出现了特定的文本
    dump_content = device.shell('cat /sdcard/window_dump.xml')
    if WELCOME_TEXT_ID in dump_content:
        print("✅ 测试通过：成功登录！")
    else:
        print("❌ 测试失败：登录失败或未找到欢迎文本。")
        # 保存失败截图
        screenshot = device.takeSnapshot()
        screenshot.writeToFile(f'login_failure_{int(time.time())}.png', 'png')
    # 7. 退出App
    print("测试结束，退出App。")
    device.press('KEYCODE_BACK', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
if __name__ == '__main__':
    main()

如何运行脚本？

将上述代码保存为 test_login.py。
确保你的设备/模拟器已连接并开启USB调试。
在命令行中，切换到脚本所在目录，运行：
```
monkeyrunner test_login.py
```

进阶技巧与最佳实践

当你掌握了基础后,可以探索更多高级用法来提升脚本的健壮性和可维护性。

参数化与数据驱动： 不要把测试数据硬编码在脚本里，使用Python的configparser读取配置文件，或者使用JSON、CSV文件来管理多套测试数据（如不同用户、不同场景）,实现数据驱动测试。
模块化与封装： 将常用的操作（如点击、输入、等待元素）封装成独立的函数或类，创建一个AndroidUIHelper类，提供click_by_id(), type_by_id(), wait_for_element()等方法,让主测试脚本更清晰。
使用日志： 使用Python的logging模块代替print，你可以设置日志级别（INFO, DEBUG, ERROR），并将日志输出到文件,便于追踪问题和分析测试结果。
处理异步与等待： App的UI响应不是即时的，硬编码的MonkeyRunner.sleep()不够灵活，最佳实践是显式等待，你可以封装一个wait_for_element()函数，通过循环执行adb shell uiautomator命令来检查某个元素是否出现,直到超时。
与CI/CD集成： 将你的Monkeyrunner脚本集成到Jenkins, GitLab CI等持续集成系统中，在每次代码提交后自动运行自动化测试,实现早期发现问题。

总结与展望

Monkeyrunner + Python的组合，为Android自动化测试提供了一个强大而灵活的解决方案，它虽然不像Appium那样“开箱即用”，但它的可控性和与底层系统的紧密联系,使其在特定场景下依然具有不可替代的优势。

总结一下本文的核心要点：

Monkeyrunner 是Android SDK自带的基于API的自动化工具。
Python 赋能了Monkeyrunner，使其具备了强大的脚本逻辑、数据处理和扩展能力。
MonkeyDevice、MonkeyImage、MonkeyRunner 是三大核心API,是构建所有脚本的基础。
从环境搭建、API学习到实战案例,我们一步步掌握了如何构建一个完整的自动化测试流程。
进阶技巧 能让你的测试脚本更加专业、健壮和易于维护。

未来展望： 虽然Google官方对Monkeyrunner的更新已经放缓，并且在新版本的Android Studio中逐渐被其他工具取代，但它在遗留项目维护、特定场景的快速测试以及作为学习Android自动化原理的入门工具方面，依然有其价值，掌握它，意味着你多了一把解决复杂问题的“瑞士军刀”。

希望这篇指南能帮助你顺利开启Monkeyrunner + Python的自动化测试之旅，如果你有任何问题或经验分享,欢迎在评论区留言交流！

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为什么选择Monkeyrunner + Python？（解决用户的核心痛点）

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