Barista 的项目扩展与二次开发
2025-05-21 18:12:18作者:冯爽妲Honey
Barista 是一个基于 Espresso 的开源项目,旨在帮助开发者更快速、更容易地开发 UI 测试。该项目提供了一个简单易用的 API,减少了 Espresso 常用任务的样板代码和冗余性,从而提高了测试的开发效率。
项目的基础介绍
Barista 是一个基于 Espresso 的 UI 测试框架,它通过提供一个简单、可发现的 API,简化了 Android 应用程序 UI 测试的开发过程。它旨在帮助开发者和测试工程师更快地编写测试用例,并通过减少样板代码和冗余性来提高测试的准确性。
项目的核心功能
Barista 提供了丰富的功能,用于测试 Android 应用的 UI。它的核心功能包括:
- 交互式操作:允许开发者模拟用户的交互,例如点击按钮、输入文本、选择列表项等。
- 断言验证:提供了各种断言方法,以验证 UI 元素的状态,例如是否显示、是否可点击、是否选中等。
- 辅助功能:包括滚动、选择对话框选项、与对话框交互、处理权限请求等。
项目使用了哪些框架或库?
Barista 依赖于以下几个主要框架和库:
- Espresso: Android 官方的 UI 测试框架,Barista 在其基础上构建,以提供更简洁和强大的功能。
- Kotlin: Barista 使用 Kotlin 语言编写,并利用其特性来简化代码。
- JUnit: 用于编写和执行测试用例的测试框架。
项目的代码目录及介绍
Barista 的代码结构清晰,主要目录包括:
- art: 包含项目的图标和品牌资源。
- barista-compose: 包含与 Jetpack Compose 相关的 Barista 功能。
- barista: 包含 Barista 的核心库代码。
- config: 包含项目的配置文件。
- gradle: 包含 Gradle 构建脚本和配置。
- sample: 包含项目示例和测试代码。
- scripts: 包含辅助脚本和工具。
- README.md: 包含项目的说明文档。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
Barista 的扩展和二次开发可以围绕以下几个方面进行:
- 添加新的交互和断言方法:开发者可以根据需要添加新的交互和断言方法,以支持特定类型的 UI 元素和交互。
- 集成新的框架和库:可以将 Barista 与其他 UI 测试框架和库集成,以提供更全面的测试功能。
- 优化性能和稳定性:可以通过优化代码和测试策略来提高测试的性能和稳定性。
- 开发插件和扩展:可以开发 Barista 的插件和扩展,以提供更多定制化的功能。
- 改进文档和示例:可以改进项目的文档和示例,以帮助开发者更好地了解和使用 Barista。
Barista 作为一个开源项目,提供了丰富的功能和扩展可能性。通过了解其核心功能和使用方法,开发者可以轻松地将 Barista 集成到他们的项目中,从而提高 UI 测试的效率和质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322