GKD订阅规则新增应用版本筛选功能的技术解析
2025-05-07 11:17:45作者:郜逊炳
在移动应用自动化测试领域,GKD项目最近实现了一项重要功能更新——允许订阅规则根据应用版本名称或版本代码进行筛选。这项功能为处理那些使用框架生成随机控件ID的应用提供了更精准的匹配方案。
功能背景
许多现代移动应用采用动态框架生成界面控件ID,导致传统基于固定ID的自动化测试方法失效。这种情况下,测试脚本往往难以稳定匹配目标控件,给自动化测试带来挑战。GKD团队通过引入版本筛选机制,为这类问题提供了创新解决方案。
技术实现原理
新功能的核心在于订阅规则中新增了两个筛选条件:
- 版本名称筛选:基于应用的versionName属性
- 版本代码筛选:基于应用的versionCode属性
当规则引擎执行时,会首先检查当前运行应用的版本信息,只有当应用版本与规则中指定的版本条件匹配时,才会应用该规则。这种机制特别适合处理以下场景:
- 同一应用不同版本间UI结构差异较大
- 动态生成控件ID的应用版本迭代
- 需要针对特定版本进行特殊处理的场景
实际应用价值
这项功能更新为测试工程师带来了显著优势:
- 精准匹配:避免因版本差异导致的误匹配
- 规则复用:同一套规则可以适配不同版本的应用
- 维护简化:版本迭代时只需更新版本条件而非重写规则
- 稳定性提升:减少因控件ID变化导致的测试失败
技术细节
在实现层面,GKD通过以下方式确保功能可靠性:
- 版本信息获取采用系统原生API,确保准确性
- 版本比较逻辑支持多种运算符,包括等于、大于、小于等
- 规则引擎优化,确保版本检查不会显著影响性能
- 错误处理机制完善,避免因版本信息缺失导致的异常
最佳实践建议
基于这项新功能,我们推荐以下实践方式:
- 为每个重要版本创建专门的规则组
- 在应用大版本更新时及时调整版本条件
- 结合版本筛选与其他匹配条件,构建更健壮的规则
- 定期审查版本相关规则,确保与当前应用版本保持同步
这项功能更新体现了GKD项目对移动应用自动化测试领域实际需求的深刻理解,为处理动态UI应用提供了更加灵活和可靠的解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
344
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
268
暂无简介
Dart
686
161
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
62
33
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669