探索未来安卓自动化测试的新纪元:`python-adb`
2024-05-22 14:24:33作者:平淮齐Percy
项目简介
在寻找一种高效且易于集成的工具来管理你的Android设备与应用?让我们向你介绍一下python-adb
——一个纯Python实现的ADB(Android Debug Bridge)和Fastboot协议库。这个项目由前Google工程师维护,并提供了与Android官方ADB不同的特性和优势。
技术剖析
python-adb
基于libusb1库进行USB通信,消除了对Android官方ADB守护进程的依赖。这意味着你可以在没有多设备并发执行命令的情况下,更加简单、直接地与单个设备交互。此外,它支持Python编程接口,便于你在自定义脚本或应用程序中灵活运用。
应用场景
- 自动化测试:由于不依赖后台服务且具有错误追踪功能,
python-adb
非常适合用于持续集成系统或自动测试框架,能够帮助你准确快速地定位设备问题。 - 远程设备管理:如果你需要从一台主机控制多个分散的Android设备,
python-adb
通过其命令行工具pyadb
和pyfastboot
,可以轻松完成远程设备的管理和调试。 - 开发者工具:对于开发人员来说,
python-adb
能提供便利的文件推送、拉取、安装应用等功能,优化了日常开发流程。
项目特点
- 易用性:只需通过
pip
即可安装,提供独立可执行的adb.zip
和fastboot.zip
,无需考虑CPU架构。 - 无守护进程模式:每个命令都是单独运行,不会产生不必要的后台进程。
- Python支持:无缝融入Python代码,利用Python的异常处理机制简化了错误调试。
- 安全性:支持多种加密库,确保与设备的安全连接。
- 优化性能:虽然使用Python可能带来轻微的性能下降,但通过消除守护进程,整体效率得到了提升。
安装与使用
你可以使用以下命令安装python-adb
:
pip install adb
之后就可以通过pyadb
和pyfastboot
命令行工具来操作你的Android设备。
例如,查看已连接的设备:
pyadb devices
或者在设备上执行命令:
pyadb shell ls /sdcard
要将python-adb
作为Python库使用,请参考提供的示例代码:
import os.path as op
from adb import adb_commands
from adb import sign_cryptography
# 连接设备
signer = sign_cryptography.CryptographySigner(op.expanduser('~/.android/adbkey'))
device = adb_commands.AdbCommands()
device.ConnectDevice(rsa_keys=[signer])
# 使用Shell等方法
for i in range(10):
print(device.Shell(f'echo {i}'))
总的来说,python-adb
是一个强大且易于使用的工具,无论你是开发者、测试工程师还是安卓设备管理者,都会发现它在自动化管理和调试中的价值。立即加入我们,体验更高效、更可控的Android设备管理吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0113AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析2 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析3 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析4 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析5 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析6 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案7 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析8 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 9 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析10 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正
最新内容推荐
ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
217
2.23 K

暂无简介
Dart
523
116

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
210
285

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

🎉 (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
982
580

Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97

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++
564
87

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
33
0