【亲测免费】 Appium Desktop 使用教程
1. 项目介绍
Appium Desktop 是一个适用于 Mac、Windows 和 Linux 的应用程序,它提供了一个美观且灵活的用户界面来运行 Appium 自动化服务器。Appium Desktop 本质上是一个 Appium 服务器的图形界面,用户可以通过它设置选项、启动/停止服务器、查看日志等。此外,Appium Desktop 还集成了 Node 运行时,因此用户无需通过 Node/NPM 安装 Appium。
需要注意的是,Appium Desktop 中的 Inspector UI 已经被分离为一个独立的应用程序:Appium Inspector。
2. 项目快速启动
2.1 下载与安装
首先,访问 Appium Desktop 的 GitHub 发布页面 下载适用于您操作系统的最新版本。
- Windows 用户:下载
.exe文件并运行安装程序。 - macOS 用户:下载
.dmg文件,将 Appium Server GUI.app 拖动到“应用程序”文件夹中。 - Linux 用户:下载
.AppImage文件并赋予执行权限,然后运行。
2.2 启动 Appium 服务器
- 打开 Appium Desktop 应用程序。
- 在主界面中,点击“Start Server”按钮。
- 默认情况下,Appium 服务器将在
localhost:4723上启动。
2.3 使用 Appium Inspector
- 启动 Appium 服务器后,点击“Start New Session”按钮。
- 在弹出的窗口中,输入您的设备和应用程序配置(如平台名称、设备名称、应用程序路径等)。
- 点击“Start Session”按钮,Appium Inspector 将启动并连接到您的设备。
2.4 示例代码
以下是一个简单的 Python 示例代码,用于启动一个 Appium 会话并查找一个元素:
from appium import webdriver
desired_caps = {
"platformName": "Android",
"deviceName": "Android Emulator",
"appPackage": "com.example.app",
"appActivity": ".MainActivity"
}
driver = webdriver.Remote("http://localhost:4723/wd/hub", desired_caps)
# 查找一个元素
element = driver.find_element_by_id("com.example.app:id/some_element_id")
element.click()
driver.quit()
3. 应用案例和最佳实践
3.1 移动应用自动化测试
Appium Desktop 是移动应用自动化测试的理想工具。通过 Appium Inspector,测试人员可以实时查看应用程序的 UI 层次结构,并编写自动化脚本来模拟用户操作。
3.2 跨平台测试
Appium 支持 iOS 和 Android 平台,因此您可以使用 Appium Desktop 编写一次测试脚本,然后在多个平台上运行。
3.3 调试和日志分析
Appium Desktop 提供了详细的日志输出,帮助开发者和测试人员快速定位问题。通过查看服务器日志,可以了解 Appium 服务器的运行状态和错误信息。
4. 典型生态项目
4.1 Appium Inspector
Appium Inspector 是一个独立的应用程序,用于检查移动应用程序的 UI 元素。它与 Appium Desktop 配合使用,帮助用户快速定位和操作应用程序中的元素。
4.2 Appium 命令行工具
Appium 命令行工具是 Appium 的核心组件,提供了丰富的命令和选项来管理和控制 Appium 服务器。虽然 Appium Desktop 提供了图形界面,但命令行工具在自动化和批处理任务中仍然非常有用。
4.3 WebDriverAgent
WebDriverAgent 是 Appium 用于 iOS 设备的一个关键组件。它是一个基于 WebDriver 协议的 iOS 测试框架,允许 Appium 与 iOS 设备进行交互。
通过这些模块的介绍和使用指南,您应该能够快速上手并充分利用 Appium Desktop 进行移动应用的自动化测试。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00