Appium XCUITest驱动在iOS 18系统下处理系统弹窗和推送通知的解决方案
2025-05-11 08:19:52作者:冯爽妲Honey
在最新的iOS 18系统和Xcode 16环境下,许多开发者发现使用Appium XCUITest驱动时无法正常识别系统弹窗和推送通知元素。这个问题主要出现在XCUITest驱动升级到7.27.1版本后,原先通过"NotificationShortLookView"识别推送通知的方式不再有效。
问题背景
在之前的iOS版本中,Appium测试脚本可以通过查找名为"NotificationShortLookView"的元素来定位推送通知。但随着iOS 18系统的发布和Xcode 16的更新,这种识别方式失效了。同时,系统权限弹窗等界面元素也无法被正常识别。
解决方案
处理系统弹窗
对于系统级别的弹窗(如通知权限请求、位置权限请求等),需要在测试配置中启用特殊设置:
- 在Capabilities中设置
respectSystemAlerts为true - 这个设置允许Appium识别并处理由系统SpringBoard进程管理的弹窗
处理推送通知
对于推送通知的识别,需要使用特定的Appium命令:
- 使用
mobile: activateApp命令激活SpringBoard进程 - 指定SpringBoard的bundle ID为"com.apple.springboard"
- 这样可以让Appium获取到推送通知所在的上下文
技术原理
iOS 18系统对系统弹窗和通知的管理机制进行了调整,这些界面元素现在由独立的系统进程SpringBoard管理。传统的UI元素定位方式无法直接访问这些系统级界面,因此需要通过特殊的方式来处理。
respectSystemAlerts设置实际上是告诉Appium需要特别关注系统级别的弹窗,而激活SpringBoard进程则是为了获取处理这些系统界面的权限。这种机制确保了测试脚本可以像真实用户一样与系统弹窗和通知进行交互。
最佳实践
- 在测试初始化阶段就设置好
respectSystemAlerts参数 - 处理推送通知时,先激活SpringBoard再执行元素查找
- 对于不同的系统弹窗类型,可能需要不同的处理策略
- 建议在测试用例中加入适当的等待时间,确保系统弹窗完全加载
总结
随着iOS系统的更新,Appium测试脚本也需要相应调整。理解系统弹窗和通知的管理机制,合理使用Appium提供的特殊设置和命令,可以确保自动化测试在最新系统环境下稳定运行。这种方法不仅适用于iOS 18,也为未来可能的系统变更提供了可扩展的解决方案框架。
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
321
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868