airtest 官网
文档和IDE下载，请点击下方链接。
airtest 概念
airtest是一个跨平台的UI自动化测试工具，官方提供了一套完整的开发体系，并推出了强大的自动化编辑工具，airtest IDE。
airtest IDE 提供了两个测试框架，airtest和poco，airtest是一套基于图像识别的技术，poco是一套UI自动化框架，提供了丰富的API处理UI上的各类操作。
airtest IDE 创造了极为简单易懂的操作工具，非常适用于没有任何自动化基础的开发测试人员。利用airtest图像识别，可以简单通过点击，选择，截图完成一套UI自动化代码，快速完成自动化测试。
如何开始
airtest支持ios和android移动平台的APP应用UI测试，以下以android为例。
airtest IDE可以在Windows (x64) 和 macOS 系统上安装。
相对于其他UI自动化库（如macaca），airtest更轻量更简单，安装只需要下载airtestIDE即可。不需要庞大的node_modules，不需要冗杂的配置操作，不需要指定APP安装包，任何操作都只有一个入口，就是airtest IDE。
连接手机
android手机依赖adb shell作为电脑与手机的链接。首先必须确保adb devices可以连接手机。刷新侧边栏的ADB，查看airtest是否识别到手机，点击connect链接，即可实时查看到手机屏幕状态。
图片识别的魅力
可以观察到airtest支持的语言是python，但是对于python不是很熟悉也没有关系，因为airtest IDE拥有完全傻瓜式的操作体验，非常适合新手玩家，如下图所示
左侧边栏有各类基本UI操作类型，如touch,swipe,exist,text,keyevent等等，选择任意操作类型，在右侧屏幕截取图片区域，即可录入想要操作的区域（如一个按钮 或 某个logo）。如果觉得截图需要微调，也可以双击编辑区的图片，即可进入微调模块，调整到最适合的尺寸。
airtest会将截取图片保存在本地工作区，一方面在IDE上可以显式告知用户点击区域的具体内容（如上图代码区），另一方面在执行自动化测试时，python会读取本地图片，在屏幕上识别找到与图片对应的操作区域，执行操作。流程如下图所示：
在IDE上显式的图片，在实际的python代码中，会表现为下图(python代码)所示，通过Template方法，在IDE中即可实时展示具体图片。这个只是代码的存储方式，想要深入研究底层原理的同学可以参考了解下。
图片识别的应用范围
在实际APP应用中，不可能所有的操作区域都是一成不变的，比如产品列表中某个产品的标签，价格，特性都会随着时间、产品配置、运营标准做适当变更。所以我们不能过度依赖图片识别来查找元素。通过图片识别来查找的内容，包含但不限于以下内容：
- 固定的按钮区域
- 固定的图片，如
logo,icon,标签 - ...
对于固定的文案，虽然也可以通过图片识别来操作，但是建议采用文本识别来作为查找标准。图片终归是比文案更不方便操作和维护的。如果文案发生了变更，我们可以简单通过修改代码完成基础维护，而不需要重新截图，来更新用于识别的图片库。
.air和.py文件的区别
新建airtest工程，有两类文件选择，.air和.py，实际上airtest只是个python的第三方库，代码层永远只有.py的python文件。
.air实际是一个文件夹，里面存放了python脚本和工程内部的文件集合，如图片，logs等。
报告
一套完整的UI自动化框架必然少不了输出报告，airtest IDE也在软件嵌入了报告系统，执行完成后一键导出报告。报告内容也包含了基本的信息，如执行时长，执行步骤，操作截图等。
poco
airtest IDE默认安装了poco 插件，我们可以在工具上查看到Poco Assistant面板，poco作为一个常规的UI自动化框架，查找元素的方式同样是全局查找目标文案或节点，可以帮助我们快速理解页面结构，精简代码。如果不想在代码中植入图片，或者不需要使用图片识别的场景，我们可以使用poco的api来处理交互。
同时poco提供了丰富的API操作页面UI元素，便于处理复杂的UI交互操作， poco还支持主流的游戏引擎，如Unity3D, Cocos2dx。
4种引擎
poco提供4种UI引擎，Unity, Cocos-js, Netease SDK, Android App。对于非游戏类型的应用，我们一般选用Android App就足够了。我们可以在如下的Poco Assistant上选择模式和工具。选择后，IDE会自动为我们初始化该模式代码。
录制poco脚本
如下图所示，点击录制按钮，在屏幕上的任何操作都会以自动化脚本的形式录制下来，可以快速生成自动化脚本。生成的自动化脚本可以直接运行。
airtest CLI
https://airtest.readthedocs.io/en/latest/README_MORE.html#running-air-from-cli
airtest提供了与IDE对应功能齐全的CLI工具。
自动化执行效率
对比与其他UI自动化框架，采用普通的全局元素查找方式，airtest的执行效率并没有很大提升。因为底层的实现方式，各大UI自动化框架大同小异。普遍的现状，ios始终是个性能瓶颈，airtest也采用了facebook的webdriveragent，并使用服务连接控制设备，性能相对较差。android性能一直有很大的优势，接入成本也相对较低。
但是airtest IDE提供的简易操作，快速代码生成等功能，的确可以提高自动化的开发效率。而在某些场景，如结构复杂，层级较深的页面（列表页），图片识别也能解决元素查找耗时长的问题。
总结
总的来说，airtest作为UI自动化工具，的确可以解决很多开发和测试的痛点，工具学习成本也较低，编辑case效率可以得到很大提升，强大的图片识别工具补充了很多自动化难以覆盖的场景，如果有python语言的基础可以根据实际场景，补充更多丰富的功能，如页面跳转，绑定mock数据，客户端数据校验等。如果可以和其他UI自动化框架结合，扬长补短，在业务中一定能得到更大的应用。
