Open-AutoGLM项目衍生自研app测试思路

一、自研app测试思路

1、测试人员将自研app每个页面转化为结构化描述，输出XML/JSON格式文件；

2、调用deepseek api理解测试用例，输出具体操作命令与断言；

3、调用Android自动化测试框架，执行具体操作命令及断言，生成测试报告。

二、详细实施方案

阶段1：页面结构化描述（核心基础）

python

# 建议的页面描述格式
{
  "page_id": "com.example.app.HomeActivity",
  "page_name": "首页",
  "version": "1.2.3",
  "elements": {
    "login_button": {
      "type": "BUTTON",
      "resource_id": "com.example.app:id/btn_login",
      "xpath": "//android.widget.Button[@text='登录']",
      "text": "登录",
      "bounds": [100, 200, 300, 250],
      "attributes": {
        "clickable": true,
        "enabled": true,
        "visible": true
      }
    },
    "username_input": {
      "type": "EDIT_TEXT",
      "hint": "请输入用户名"
    }
  },
  "transitions": {
    "click_login_button": "com.example.app.LoginActivity",
    "swipe_left": "com.example.app.NextPageActivity"
  }
}

阶段2：AI理解与指令生成

python

# Prompt工程示例
prompt_template = """
你是一个Android测试专家。根据以下信息生成测试操作序列：

页面结构：
{page_structure}

测试用例：
{test_case}

可用操作类型：
1. click(element_id) - 点击元素
2. input(element_id, text) - 输入文本
3. swipe(direction) - 滑动
4. assert_exists(element_id) - 断言元素存在
5. assert_text(element_id, expected_text) - 断言文本

请以JSON格式输出操作序列：
{
  "steps": [
    {"action": "click", "target": "element_id", "params": {}},
    {"action": "input", "target": "element_id", "params": {"text": "value"}},
    {"action": "assert_text", "target": "element_id", "params": {"expected": "value"}}
  ]
}
"""

# 调用DeepSeek API
response = deepseek.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的测试工程师"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
)

阶段3：执行引擎设计

python

class TestExecutor:
    def __init__(self, page_repository, test_framework):
        self.pages = page_repository  # 页面描述存储
        self.driver = test_framework  # Appium/UIAutomator2驱动
        
    def execute_test(self, test_case):
        # 1. 解析测试用例
        operations = self.generate_operations(test_case)
        
        # 2. 执行每个步骤
        for step in operations["steps"]:
            self._execute_step(step)
            
    def _execute_step(self, step):
        action = step["action"]
        target = step["target"]
        
        # 查找元素定位器
        element_info = self._find_element(target)
        
        # 执行操作
        if action == "click":
            self.driver.click(element_info["xpath"])
        elif action == "input":
            self.driver.send_keys(element_info["xpath"], step["params"]["text"])
        elif action == "assert_exists":
            assert self.driver.find_element(element_info["xpath"]), "元素不存在"

三、企业级增强功能

1. 测试用例管理系统

yaml

# 测试用例描述文件（YAML格式）
test_case:
  id: TC001
  name: 用户登录测试
  priority: P0
  preconditions:
    - 应用已安装
    - 网络正常
  steps:
    - description: 点击登录按钮
      action: click
      target: login_button
    - description: 输入用户名
      action: input
      target: username_input
      value: "testuser"
    - description: 输入密码
      action: input
      target: password_input
      value: "Test123!"
    - description: 点击登录确认
      action: click
      target: confirm_button
  validations:
    - description: 登录成功
      action: assert_text
      target: welcome_message
      expected: "欢迎，testuser"

2. 智能测试数据生成

python

# 利用LLM生成测试数据
def generate_test_data(test_scenario):
    prompt = f"""
    为以下测试场景生成合适的测试数据：
    场景：{test_scenario}
    
    要求：
    1. 边界值
    2. 特殊字符
    3. 格式验证
    
    输出JSON格式：
    {{
      "normal_cases": [],
      "edge_cases": [],
      "invalid_cases": []
    }}
    """
    return call_llm_api(prompt)

3. 自适应测试策略

python

# 根据代码变更自动生成测试
class AdaptiveTestGenerator:
    def generate_tests_for_change(self, git_diff):
        # 分析代码变更影响范围
        impacted_components = self.analyze_impact(git_diff)
        
        # 推荐测试用例
        recommended_tests = []
        for component in impacted_components:
            # 查找相关页面
            related_pages = self.find_related_pages(component)
            # 生成测试用例
            tests = self.generate_component_tests(related_pages)
            recommended_tests.extend(tests)
        
        return recommended_tests

四、实施路线图

阶段1：基础框架搭建（1-2周）

1. 建立页面描述规范

2. 实现简单的操作执行器

3. 集成DeepSeek API基础调用

阶段2：核心功能完善（2-3周）

1. 添加断言机制

2. 实现测试报告生成

3. 增加失败重试机制

4. 添加截图和日志记录

阶段3：企业级功能（3-4周）

1. 集成CI/CD（Jenkins/GitLab CI）

2. 添加并发测试支持

3. 实现测试用例管理界面

4. 添加性能监控

阶段4：智能化增强（持续）

1. 自动探索测试

2. 异常模式学习

3. 测试用例优化推荐

五、关键技术选型建议

 

组件	推荐技术	理由
测试框架	Appium + Pytest	社区活跃，支持丰富
页面管理	YAML + SQLite	易读易维护
报告生成	Allure	美观专业
CI/CD集成	Jenkins 或 GitHub Actions	灵活可靠
监控	Prometheus + Grafana	可视化好

六、特别注意事项

1. 元素定位策略

python

# 多策略定位，提高稳定性
def locate_element(element_info):
    strategies = [
        lambda: driver.find_element_by_id(element_info["resource_id"]),
        lambda: driver.find_element_by_xpath(element_info["xpath"]),
        lambda: driver.find_element_by_accessibility_id(element_info["content_desc"]),
        lambda: find_element_by_image(element_info["image_template"])  # 图像备用
    ]
    
    for strategy in strategies:
        try:
            return strategy()
        except:
            continue
    raise ElementNotFoundError()

2. 测试数据管理

• 敏感数据隔离（使用环境变量）

• 测试数据工厂模式

• 数据清理机制

3. 可维护性设计

• 页面对象模型（Page Object）

• 操作链模式（Builder Pattern）

• 配置文件外部化

七、预期收益

1. 效率提升：测试用例编写时间减少60-80%

2. 覆盖率提高：AI可发现更多边界情况

3. 维护成本降低：页面变更只需更新描述文件

4. 快速反馈：集成CI后每次提交自动测试

5. 知识沉淀：测试用例成为团队共享资产

总结建议

1. 从小模块开始：先在一个核心流程（如登录）验证可行性

2. 建立页面库：积累页面描述，形成资产

3. 逐步替换：逐步替换现有的脚本化测试

4. 关注ROI：记录时间节省和缺陷发现数据

5. 团队培训：建立规范和最佳实践

这个方案最大的优势是：既利用了AI的理解能力，又保持了传统自动化的稳定性和可控性。对于有一定规模的自研App团队，这是非常值得投入的方向。