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周起始
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是否汉化
没有人不会走,也没有人会一直在。人一旦有了期待,心情就会忽明忽暗。
先拿着预判一通乱干,然后找到相对更好的正向反馈。接下来就有方向了,瞄着正向反馈再玩命干,看看是啥效果。不断调整,持续优化。
大概就是又清晰又混乱的过程。没到成熟的时候别追求任何洁癖,什么模式的、组织的,肯定特别不完美,都是正常的。
正确的解决方案,最巧妙的地方都是找对了切入角度,是当下的最优解。
背景
在C端产品迭代测试中,最后的回归测试或线上接口&UI巡检测试过程,埋点如何校验,专项回归,始终没有找到好的解决方案,因公司内部埋点数据统计平台的特殊性,无法实时观察监测,从应用产品端出发,寻找解决方案,实现埋点自动化统计校验,线上回归测试
App_埋点自动化
设计思路_1
App:接口层加密,无法抓包获取相关响应值及关键字,不能通过接口去统计埋点
- 借助UI_pytest自动化项目基础上进行改造,在app启动时,同时开启adb日志脚本命令
- 将上一次的埋点数统计做为样本,基础数据
- 在日志文件中抓取本次UI自动化执行过程中的 点击量、浏览量、曝光量、页面id等数据
- 每执行完一次自动化项目同时统计出本次运行的埋点数,与基础数据相对比,校验差值,并输出报告
- 代码写在pytest→conftest.py的里面,与app的启动关闭同时运行该脚本
代码实现(部分)
日志文件样本:logcat.txt
报告输出样本参考
PC&M_埋点自动化
设计思路
- PC&M 通过接口抓包的方式来获取埋点相关信息,进行统计(引入wqrfproxy进行代理抓包)
- 此脚本写在pytest→conftest.py文件中,在执行测试用例时同步进行
- 主要步骤:
- 清空日志文件
- 启动代理服务,拦截日志
- 执行测试用例
- 解析日志,统计各类事件数量
- 计算事件回放成功率
- 清空日志文件
代码实现(部分)
回放成功率计算公式,单独封装调用,以便可随时调整参数
计算成功率,当实际值和预期值的绝对差大于默认的10时,将计算成功率作为百分比。
wqrfproxy 详细参考
离开乏味的皮囊,自由的灵魂在路上
- Name: Alan Hsu
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