Selendroid 开源项目最佳实践教程
2025-04-27 05:52:59作者:庞眉杨Will
1. 项目介绍
Selendroid 是一个开源的自动化测试框架,用于为 Android 应用程序编写测试用例。它是 Selenium WebDriver 的一个端口,专门用于 Android 设备。Selendroid 允许开发者通过使用 WebDriver API 来模拟用户在 Android 设备上的交互操作,从而实现自动化测试。
2. 项目快速启动
环境准备
- Java Development Kit (JDK) 1.7 或更高版本
- Android SDK
- Apache Maven 3.0 或更高版本
克隆项目
首先,从命令行界面克隆 Selendroid 项目:
git clone https://github.com/selendroid/selendroid.git
构建项目
进入项目目录,使用 Maven 命令构建项目:
cd selendroid
mvn clean install
运行 Selendroid 服务器
在构建完成后,运行以下命令启动 Selendroid 服务器:
mvn exec:java -Dexec.mainClass="io.selendroid.SelendroidServer" -Dexec.args="--deviceEmulator"
编写测试脚本
以下是一个简单的 Selendroid 测试脚本示例,使用 Java 语言编写:
import io.selendroid.SelendroidDriver;
import org.openqa.selenium.By;
import org.openqa.selenium.WebElement;
public class SelendroidTest {
public static void main(String[] args) {
// 启动 Selendroid 服务器的 URL
String selendroidServer = "http://localhost:4444/wd/hub";
// 创建 SelendroidDriver 实例
SelendroidDriver driver = new SelendroidDriver(selendroidServer);
// 打开一个应用
driver.startActivity("com.example.myapp", ".MainActivity");
// 查找元素并点击
WebElement element = driver.findElement(By.id("com.example.myapp:id/button"));
element.click();
// 关闭驱动
driver.quit();
}
}
3. 应用案例和最佳实践
案例一:自动化测试 UI
在开发 Android 应用时,自动化测试 UI 是非常重要的。使用 Selendroid,可以模拟用户的点击、滑动、输入等操作,从而验证应用的界面和功能。
最佳实践
- 确保在每次代码提交后运行自动化测试。
- 尽量覆盖应用的每个功能点。
- 使用数据驱动测试来处理不同的测试数据。
- 针对不同的设备和版本进行测试。
4. 典型生态项目
在 Selendroid 生态中,有一些典型的项目可以帮助开发者更好地进行自动化测试:
- Appium:一个移动应用自动化测试框架,可以与 Selendroid 一起使用。
- Selenium:自动化测试工具,提供了丰富的 API 用于编写测试脚本。
- Robot Framework:一个通用自动化测试框架,通过插件支持 Selendroid。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 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
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
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
12
1
openJiuwen 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
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355