探索Appium for Mac:强大的自动化测试工具
2024-05-30 19:19:09作者:廉彬冶Miranda
项目介绍
Appium for Mac是一款专为macOS设计的自动化测试工具,它利用Selenium/WebDriver接口和OS X Accessibility API来控制Mac应用程序的原生界面。通过Appium for Mac,你可以对计算器等应用进行自动化操作,实现高效且精确的测试。
项目技术分析
Appium for Mac的核心在于其与无障碍API的集成,允许应用程序在经过授权后访问系统资源。该项目基于Xcode构建,支持macOS 10.7及更高版本,并在端口4622上运行其WebDriver服务器。值得注意的是,对于macOS 10.9及以上版本,你需要在安全性与隐私设置中特别允许Appium for Mac访问辅助功能。
项目及技术应用场景
- 软件质量保证:开发团队可以使用Appium for Mac进行回归测试,确保新版本的功能正确性以及兼容性。
- UI自动化测试:产品经理或测试工程师可以编写脚本来模拟用户交互,快速验证用户体验。
- 教育应用:自动演示应用功能,让学生在课堂上跟随脚本进行操作。
- 数据分析:自动化收集用户行为数据,以便进行用户研究和优化。
项目特点
- 跨平台兼容性:尽管项目不再积极维护,但仍然适用于macOS 10.7及更高版本,覆盖了广泛的操作系统范围。
- 易安装与配置:用户只需简单的权限设置即可启动和运行,无需复杂的环境配置。
- 高性能的定位策略:通过绝对AXPath,能以高效的性能定位到屏幕上的任何元素,大大提高测试效率。
- 脚本友好:提供多种API和示例脚本,如calculator.py,使得开发者可以轻松地集成到自己的自动化流程中。
- 灵活性:支持自定义会话属性,如隐式超时、循环延迟、命令延迟等,便于调试和优化脚本速度。
- 强大记录功能:按下fn键,Appium for Mac可以自动记录并复制选定元素的AXPath,简化了开发者的任务。
虽然Appium团队建议迁移到'appium-mac2-driver',但Appium for Mac作为一款稳定的自动化工具,对于许多旧版macOS的项目来说仍然是一个可靠的选择。如果你正在寻找一种方法来自动化你的macOS应用测试,那么Appium for Mac值得你一试。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219