【自动化测试实例】

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import requests
import re
import pytesseract
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from PIL import Image, ImageEnhance
from settings import USERNAME, PASSWORD, PACKAGE_PATH, CHROME_WEBDRIVER_PATH
from selenium.webdriver.chrome.options import Options


class WebAuto(object):
    def __init__(self):

        # 加上以下代码就是无窗口化运行
        chrome_options = Options()
        chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
        chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
        chrome_options.add_argument('--headless')
        # ########################

        self.wd = webdriver.Chrome(CHROME_WEBDRIVER_PATH, options=chrome_options)
        self.wd.implicitly_wait(20)
        self.ac = ActionChains(self.wd)
        self.wd.get('http://xxx.xxx.xxx/')

    def get_picture(self):
        """通过截图获取验证码图片"""
        self.wd.implicitly_wait(3)
        time.sleep(3)
        self.wd.save_screenshot('picture.png')  # 截图屏幕
        page_snap_obj = Image.open('picture.png')  # 打开截图
        elements = self.wd.find_elements_by_xpath("/html/body/div/div/div/*")
        element = elements[1]
        elements = element.find_elements_by_class_name('el-form-item')
        element = elements[2]
        elements = element.find_elements_by_xpath('//form/div/div/div/img')
        # img = elements[0]
        img = element.find_element_by_class_name('validcode')
        location = img.location
        size = img.size
        left = location['x'] * 2
        top = location['y'] * 2
        right = left + size['width'] * 2
        bottom = top + size['height'] * 2
        img_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom))
        time.sleep(2)
        return img_obj

    def get_picture2(self):
        """通过动态获取图片src属性获取验证码图片--准确率高"""
        elements = self.wd.find_elements_by_class_name('validcode')
        time.sleep(3)
        element = elements[0]
        url = element.get_attribute('src')
        r = requests.get(url)
        with open('picture.png', 'wb')as f:
            f.write(r.content)
        img_obj = Image.open('picture.png')
        return img_obj

    def processing_image(self):
        """处理图片"""
        img = self.get_picture()
        img = img.convert("L")  # 转灰度
        pixdata = img.load()
        w, h = img.size
        threshold = 160
        # 遍历所有像素，大于阈值的为黑色
        for y in range(h):
            for x in range(w):
                if pixdata[x, y] < threshold:
                    pixdata[x, y] = 0
                else:
                    pixdata[x, y] = 255
        return img

    def delete_spot(self):
        """处理图片"""
        images = self.processing_image()
        data = images.getdata()
        w, h = images.size
        black_point = 0
        for x in range(1, w - 1):
            for y in range(1, h - 1):
                mid_pixel = data[w * y + x]  # 中央像素点像素值
                if mid_pixel < 50:  # 找出上下左右四个方向像素点像素值
                    top_pixel = data[w * (y - 1) + x]
                    left_pixel = data[w * y + (x - 1)]
                    down_pixel = data[w * (y + 1) + x]
                    right_pixel = data[w * y + (x + 1)]
                    if top_pixel < 10:
                        black_point += 1
                    if left_pixel < 10:
                        black_point += 1
                    if down_pixel < 10:
                        black_point += 1
                    if right_pixel < 10:
                        black_point += 1
                    if black_point < 1:
                        images.putpixel((x, y), 255)
                    black_point = 0
        return images

    def image_str(self):
        """验证码图片转字符串"""
        image = self.delete_spot()
        # pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/tesseract'
        result = pytesseract.image_to_string(image)
        resultj = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])", "", result)
        result_four = resultj[0:4]
        print('验证码:', resultj)
        return result_four

    # def image_str2(self):
    #     """验证码图片转字符串--识别效率太低"""
    #     image = self.delete_spot()
    #     image.load()
    #     image.split()
    #     vcode = pytesseract.image_to_string(image)
    #     print(len(vcode))
    #     return vcode
    #
    # def image_str3(self):
    #     """验证码图片转字符串--识别效率太低"""
    #     img = self.get_picture2()
    #     img = img.convert('RGB')  # 这里也可以尝试使用L
    #     enhancer = ImageEnhance.Color(img)
    #     enhancer = enhancer.enhance(0)
    #     enhancer = ImageEnhance.Brightness(enhancer)
    #     enhancer = enhancer.enhance(2)
    #     enhancer = ImageEnhance.Contrast(enhancer)
    #     enhancer = enhancer.enhance(8)
    #     enhancer = ImageEnhance.Sharpness(enhancer)
    #     img = enhancer.enhance(20)
    #     code = pytesseract.image_to_string(img)
    #     return code

    def login(self):
        """登陆"""
        # 登陆流程
        elements = self.wd.find_elements_by_xpath("/html/body/div/div/div/*")
        input = elements[1].find_elements_by_class_name('el-input__inner')

        # 输入用户名，密码
        input[0].send_keys(USERNAME)
        input[1].send_keys(PASSWORD)
        code = self.image_str()
        input[2].send_keys(code)
        time.sleep(5)
        elements = elements[1].find_elements_by_xpath('//div/form/*')
        button = elements[7].find_elements_by_xpath('//div/button')
        login_container = self.wd.find_element_by_id("loginFormId")
        login_container.find_elements_by_class_name("form-item-tittle")

        # 点击登陆
        button[0].click()
        time.sleep(5)

        # 获取所有cookie
        cookies = self.wd.get_cookies()
        if len(cookies) == 1:
            # 登陆失败 cookie只有一条
            self.wd.quit()
            self.__init__()
            self.login()
        else:
            # 登陆成功 我测试cookie有三条
            pass

    def create(self):
        """创建策略"""
        # 防止页面未跳转 就已经开始寻找标签 会报错
        time.sleep(3)

        # 点击下拉菜单
        print('登陆成功')
        menus = self.wd.find_elements_by_class_name('el-submenu__title')
        menu = menus[1]
        e1 = menu.find_elements_by_class_name("el-icon-ijiami-aab")[0]
        self.ac.click(e1).perform()
        time.sleep(3)

        # 点击
        elements = self.wd.find_elements_by_class_name('el-menu-item')
        element = elements[4]
        element.click()
        time.sleep(3)

        # create_button
        create_button = self.wd.find_elements_by_class_name('el-form-item__content')
        create_button[0].click()
        time.sleep(3)

        # 上传aab文件
        inputs = self.wd.find_elements_by_class_name("el-upload__input")
        input = inputs[0]
        time.sleep(3)

        # 策略名=包名
        # path = package_path
        path = PACKAGE_PATH
        input.send_keys(path)
        time.sleep(3)

        # 用.el-dialog__footer的数量来判断是否上传完成
        # 上传完成3个/未上传2个
        while 1:
            footer = self.wd.find_elements_by_class_name('el-dialog__footer')
            time.sleep(2)
            if len(footer) == 3:
                print('上传文件完成')
                break

        # 策略名
        name = path.split('/')[-1]
        print('策略名:', name)
        inputs = self.wd.find_elements_by_class_name('el-input__inner')
        input = inputs[8]
        input.send_keys(name)

        # 配置策略
        settings = self.wd.find_elements_by_class_name('el-radio-group')
        s1 = settings[10]  # 加密全部
        s2 = settings[13]  # hook框架检测
        s3 = settings[15]  # 防trace分析
        s1.click()
        s2.click()
        s3.click()

        # 提交
        submits = self.wd.find_elements_by_class_name('el-button--primary')
        submit = submits[4]
        submit.click()
        print("创建策略成功")

    def main(self):
        # self.get_picture2()
        self.login()
        self.create()
        self.wd.quit()


if __name__ == '__main__':
    webauto = WebAuto()
    webauto.main()

-- 本次的需求是自动化登陆网页并有一定的操作，包括上传文件等等，整个过程相对比较简单，但是有几个小点需要注意

　　-- webdriver是分版本的，它有macos/linux/windows三个版本，刚开始在macos上写代码，最后在linux上跑代码，需要切换webdriver

　　-- python3的PIL其实就是Pillow只不过python2叫PIL

　　-- 要让selemium在linux命令行运行，有两种方式，第一是虚拟化一个窗口，第二是设置无窗口的运行，本次采用的是第二种吗，在配置webdriver之前要加如下代码　　

# 加上以下代码就是无窗口化运行
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
chrome_options.add_argument('--headless')
# ########################

self.wd = webdriver.Chrome(CHROME_WEBDRIVER_PATH, options=chrome_options)

　　-- 获取验证码尽量采取src属性的形式来获取，如果采用截图的方式来获取，出问题的概率比较大

　　-- tesseract-orc是识别验证码转字符串的库，python对于的是pytesseract，但是这个python库是依赖与tesseract-orc的，而且这个程序分版本，要先下载好

　　-- 判断页面跳转我用的是cookies，在此代码中登陆之前用户只有一条cookie，登陆之后用户有三条cookie，用此来判断用户是不是已经登陆成功了。对应的selenium是webdriver.get_cookies()方法，它的返回值是一个列表。

　　-- 在页面点击无效的情况下可以试试ActionChains如下方法，我也不清楚这个cilick和原始的click有什么区别，但是这个确实实现了。

from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

self.wd = webdriver.Chrome(CHROME_WEBDRIVER_PATH, options=chrome_options)
self.wd.implicitly_wait(20)
self.ac = ActionChains(self.wd)
self.ac.click()

　　-- python中的input输入后是带等引号的，防止被坑（如果input路径这种，直接输入就好了，不用加引号）

　　-- 拷贝文件到阿里云的时候，阿里云pwd出来的路径居然拷贝的时候报错了，最后在root前加了一个home （/home/root）

　　-- pytesseract识别图片验证码是有概率的，不是百分之百成功的。

　　-- 在用selenium寻找元素的时候，要小心frame，然后可以用chrome自带的开发这工具中的寻找方法先在浏览器中测试是否能根据class/id/css等找到，再在代码中测，效率比较高

　　-- chrome中ctrl+f寻找的时候比如输入.a1 出现了十个结果，那么你可以找到你要的结果比如是第十个，那在代码中它的索引就是第九个。很方便。

　　-- 还有写代码一定要用虚拟环境，写完一定要在代码中创建requirments.txt文件，改写的注释要写，变量名见名知意。