Airtest自动化测试中启动Windows应用的多种方法详解
2025-05-27 23:53:19作者:董灵辛Dennis
Airtest作为一款优秀的自动化测试工具,不仅支持移动端测试,同样可以用于Windows桌面应用的自动化测试。本文将全面介绍在Airtest中启动Windows应用程序的几种常用方法,帮助测试工程师根据不同的应用场景选择最适合的解决方案。
1. 使用Airtest内置的start_app方法
Airtest为Windows应用提供了专门的start_app方法,这是最直接和推荐的方式:
from airtest.core.api import *
# 启动计算器应用
start_app("calc.exe")
# 启动记事本
start_app("notepad.exe")
这种方法简单直接,适用于大多数标准Windows应用程序。需要注意的是,start_app方法实际上调用的是Windows系统的"start"命令,因此传入的参数应该是系统能够识别的可执行文件名或完整路径。
2. 通过subprocess模块启动应用
Python的subprocess模块提供了更灵活的方式来启动和管理进程:
import subprocess
# 启动记事本
subprocess.Popen(["notepad.exe"])
# 启动带参数的应用
subprocess.Popen(["C:\\Program Files\\Internet Explorer\\iexplore.exe", "http://www.example.com"])
subprocess模块的优势在于:
- 可以传递命令行参数
- 能够获取进程的返回值
- 可以对进程进行更精细的控制
- 支持异步执行
3. 使用os.system方法
对于简单的启动需求,可以使用Python的os.system方法:
import os
# 启动计算器
os.system("calc.exe")
# 启动带空格的路径程序
os.system('"C:\\Program Files\\Internet Explorer\\iexplore.exe"')
这种方法虽然简单,但功能相对有限,无法获取进程的详细信息,适合快速测试场景。
4. 通过pywinauto启动应用
结合pywinauto库可以更专业地处理Windows应用:
from pywinauto.application import Application
# 启动记事本
app = Application().start("notepad.exe")
# 连接到已运行的进程
app = Application().connect(path="notepad.exe")
pywinauto提供了丰富的Windows GUI操作功能,适合需要与应用程序窗口进行复杂交互的场景。
5. 使用Windows API启动应用
对于高级需求,可以直接调用Windows API:
import ctypes
# 使用ShellExecute启动应用
ctypes.windll.shell32.ShellExecuteW(None, "open", "notepad.exe", None, None, 1)
这种方法提供了最大的灵活性,但需要对Windows API有较深的理解。
最佳实践建议
- 路径处理:当路径中包含空格时,务必使用引号包裹完整路径
- 等待应用启动:启动后建议添加适当的等待时间确保应用完全加载
- 异常处理:添加try-except块处理可能出现的启动失败情况
- 环境变量:考虑系统环境变量是否包含目标应用的路径
try:
start_app("notepad.exe")
sleep(3) # 等待3秒确保应用完全启动
except Exception as e:
print(f"启动应用失败: {e}")
通过掌握这些方法,测试工程师可以根据具体的测试需求和环境选择最适合的Windows应用启动方式,为后续的自动化测试奠定基础。
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。C086
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0137
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
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
472
3.49 K
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
213
86
暂无简介
Dart
719
173
Ascend Extension for PyTorch
Python
278
314
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
333
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++
848
432
🎉 (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
1.27 K
696
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
10
1
🔥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