MidScene v0.14.3 版本发布:Android 屏幕尺寸处理优化与安全增强
MidScene 是一个专注于移动端场景化测试的开源项目,它通过构建真实用户操作场景来帮助开发者进行自动化测试和性能评估。该项目特别注重在 Android 平台上的表现,提供了丰富的功能来支持各种用户交互场景。
核心改进
Android 屏幕尺寸处理优化
本次版本在 Android 平台上实现了自定义方法来获取屏幕尺寸,并对尺寸处理逻辑进行了简化。这一改进主要解决了以下问题:
-
更精确的屏幕尺寸获取:通过实现自定义方法,避免了系统原生 API 在某些设备上可能返回不准确尺寸的问题。
-
简化处理逻辑:重构了尺寸处理流程,减少了不必要的计算和转换步骤,提高了性能。
-
更好的兼容性:新的实现方式能够更好地适应不同分辨率和屏幕密度的 Android 设备。
对于开发者而言,这意味着在使用 MidScene 进行 Android 测试时,能够获得更准确的屏幕尺寸信息,从而确保测试场景的精确构建。
YAML 配置支持非标准 HTTPS
在测试环境中,经常会遇到使用自签名证书或非标准 HTTPS 的情况。v0.14.3 版本在 YAML 配置中增加了对非标准 HTTPS 连接的支持,这一特性特别适合以下场景:
-
本地开发测试:当测试环境使用自签名证书时,不再需要手动绕过证书验证。
-
内部测试环境:在企业内部测试环境中,可以更方便地配置 HTTPS 端点。
-
快速原型验证:在快速验证阶段,可以暂时忽略证书安全问题,专注于功能测试。
需要注意的是,这一特性应谨慎在生产环境中使用,仅推荐在受控的测试环境中启用。
其他改进
Android 模式验证增强
在 AndroidAgent 构造函数中增加了对 VL-Model 模式的验证,这一改进确保了:
-
更早的错误检测:在初始化阶段就能发现配置问题,而不是在运行时才暴露。
-
更清晰的错误提示:当模式配置不正确时,会给出明确的错误信息,便于开发者快速定位问题。
文档完善
本次更新还包含了针对 Android 平台使用的文档补充,涵盖了:
-
基础配置指南:如何设置和运行 Android 测试场景。
-
最佳实践:针对不同测试场景的推荐配置。
-
常见问题解答:解决开发者在使用过程中可能遇到的典型问题。
技术价值
MidScene v0.14.3 的这些改进体现了项目团队对测试工具可靠性和易用性的持续追求。特别是 Android 屏幕尺寸处理的优化,直接提升了测试结果的准确性,这对于依赖精确屏幕操作的测试场景尤为重要。同时,对非标准 HTTPS 的支持则反映了项目对实际测试需求的深入理解,解决了开发者在测试过程中经常遇到的实际问题。
这些改进使得 MidScene 在移动端自动化测试领域又向前迈进了一步,为开发者提供了更强大、更灵活的工具来构建高质量的移动应用。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0299- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









