【亲测免费】 adbutils 开源项目教程
项目介绍
adbutils 是一个基于 Python 的 ADB(Android Debug Bridge)工具库,旨在简化与 Android 设备的交互。该项目提供了丰富的 API,使得开发者能够轻松地执行各种 ADB 命令,如设备连接管理、文件传输、屏幕截图、日志捕获等。adbutils 的设计目标是提供一个简洁、高效且易于扩展的接口,以便开发者能够快速集成和使用 ADB 功能。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Python 环境。然后,使用 pip 安装 adbutils:
pip install adbutils
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何使用 adbutils 连接到设备并执行一些基本操作:
from adbutils import adb
# 获取所有连接的设备
devices = adb.device_list()
for device in devices:
print(f"Device ID: {device.serial}")
# 连接到特定设备
device = adb.device(serial="your_device_serial")
# 执行 shell 命令
result = device.shell("echo hello")
print(result.strip()) # 输出: hello
# 安装 APK
device.install("path/to/your.apk")
# 截图
screenshot = device.screenshot()
screenshot.save("screenshot.png")
应用案例和最佳实践
自动化测试
adbutils 可以用于自动化测试框架中,例如在 Selenium 或 Appium 中集成 ADB 功能,以实现更复杂的测试场景。以下是一个简单的示例,展示如何在自动化测试中使用 adbutils 进行设备操作:
from adbutils import adb
def test_install_and_launch_app():
device = adb.device(serial="your_device_serial")
# 安装 APK
device.install("path/to/your.apk")
# 启动应用
device.shell("am start -n com.example.app/.MainActivity")
# 验证应用是否启动成功
# 这里可以添加更多的断言逻辑
assert "com.example.app" in device.list_packages()
test_install_and_launch_app()
设备监控
adbutils 还可以用于设备监控,例如定期捕获设备日志或性能数据。以下是一个示例,展示如何使用 adbutils 定期捕获设备日志:
import time
from adbutils import adb
def monitor_device_logs(serial, interval=5):
device = adb.device(serial=serial)
while True:
logs = device.logcat()
with open("device_logs.txt", "a") as f:
f.write(logs)
time.sleep(interval)
monitor_device_logs("your_device_serial")
典型生态项目
uiautomator2
uiautomator2 是一个基于 ADB 的 Android 自动化测试框架,它与 adbutils 紧密集成,提供了更高级的 UI 自动化功能。通过结合使用 adbutils 和 uiautomator2,开发者可以实现更复杂的 UI 测试和自动化操作。
Appium
Appium 是一个跨平台的移动应用自动化测试框架,它也支持通过 ADB 与 Android 设备进行交互。adbutils 可以作为 Appium 的一个扩展库,提供更丰富的 ADB 功能,从而增强 Appium 的测试能力。
通过这些生态项目的集成,adbutils 不仅简化了 ADB 操作,还为更广泛的自动化测试和设备管理场景提供了强大的支持。
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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