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系统环境要求

Airtest支持主流Linux发行版（包括但不限于Ubuntu/Debian/CentOS等）,具体要求如下：

• 操作系统：推荐使用Ubuntu 20.04 LTS或更高版本
• Python环境：必须Python 3.6+运行环境，建议使用Python 3.8+以获得最佳兼容性
• 硬件配置：
  • 建议使用SSD存储设备提升图像识别性能
  • 最低4GB内存（8GB以上推荐）
  • 支持OpenGL 3.0+的显卡

基础环境配置

Python环境安装与配置

# Ubuntu/Debian系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3 python3-pip python3-dev python3-venv -y
# CentOS/RHEL系统
sudo yum install epel-release -y
sudo yum install python3 python3-pip python3-devel -y

版本验证提示：

• 执行python3 --version确认版本符合要求
• 建议使用pyenv管理多版本Python环境
• 生产环境推荐使用虚拟环境隔离依赖

ADB工具安装（Android测试必备）

# Ubuntu/Debian系统
sudo apt install adb android-sdk-platform-tools -y
# CentOS/RHEL系统
sudo yum install android-tools -y
# 验证安装
adb version

设备连接优化建议：

• 启用Android设备的开发者选项和USB调试模式
• 执行adb kill-server && adb start-server重置ADB服务
• 使用adb devices -l查看设备详细信息
• 对于远程设备，配置adb tcpip 5555进行无线调试

Airtest核心组件安装

主框架安装方案

# 升级pip工具
python3 -m pip install --upgrade pip
# 标准安装方式（推荐使用虚拟环境）
python3 -m venv airtest_env
source airtest_env/bin/activate
pip install airtest

权限管理方案：

• 开发环境：使用--user参数或虚拟环境
• 生产环境：建议使用容器化部署
• 系统级安装：sudo -H pip3 install airtest

扩展组件安装

# UI层级测试框架（增强元素定位能力）
pip install pocoui
# 图像处理增强组件（推荐安装）
pip install opencv-contrib-python-headless
# 多设备管理插件
pip install airtest-selenium
# 性能监控组件（可选）
pip install psutil

Linux特殊环境配置

无图形界面解决方案

# 安装Xvfb虚拟显示服务
sudo apt install xvfb libgl1-mesa-glx x11-utils -y
# 启动虚拟显示器（推荐配置）
Xvfb :99 -ac -screen 0 1920x1080x24 +extension RANDR &
export DISPLAY=:99
# 验证显示环境
glxinfo | grep "direct rendering"

高级配置建议：

• 内存优化：添加-shmem参数减少内存占用
• 高分辨率支持：设置3840x2160x24分辨率
• 自动化管理：使用xvfb-run包装测试脚本
• 多会话支持：配置不同DISPLAY值实现并行测试

测试执行与管理

脚本运行示例

# Android设备测试标准命令
airtest run demo.air \
    --device Android:///[设备序列号] \
    --log ./test_logs \
    --recording
# Windows应用测试（需配置Wine环境）
airtest run win_app.air \
    --device Windows:///?title_re=.*应用标题.* \
    --compress 80

报告生成高级配置

airtest report demo.air \
    --log_root ./test_logs \
    --export ./html_report \
    --lang zh \
    --plugins airtest_selenium \
    --outfile full_report.html

报告定制技巧：

• 添加--simple参数生成精简版报告
• 使用--record参数嵌入执行录像
• 通过--export_all导出所有中间文件
• 自定义模板：修改airtest/report/template目录

容器化部署方案

Docker标准部署流程

# 拉取官方镜像（支持多架构）
docker pull airtest/airtest:latest
# 运行测试容器（推荐配置）
docker run -it --privileged \
    --shm-size="2g" \
    -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb \
    -v $(pwd):/airtest \
    -v ./airtest_logs:/root/AirtestProject/logs \
    airtest/airtest \
    airtest run /airtest/smoke_test.air

生产环境建议：

• ARM设备使用airtest/arm64v8专用镜像
• 添加--network=host参数提升网络性能
• 配置资源限制：--memory="4g" --cpus=2
• 使用docker-compose管理多容器测试

常见问题诊断指南

性能调优建议：

• 在脚本中添加ST.SAVE_IMAGE = False减少IO操作
• 修改ST.THRESHOLD_STRICT平衡精度与性能
• 使用--compress 50参数降低截图质量
• 启用ST.CVSTRATEGY = ["tpl", "sift"]多算法识别

最佳实践方案

混合开发工作流

1. 在Windows/macOS使用Airtest IDE开发调试脚本
2. 通过Git版本控制同步到Linux环境
3. 使用CI/CD工具实现自动化测试

持续集成示例（GitLab CI）

stages:
  - test
airtest_android:
  stage: test
  image: airtest/airtest:latest
  variables:
    DEVICE_IP: "192.168.1.100:5555"
  script:
    - adb connect $DEVICE_IP
    - airtest run regression_test.air --log /tmp/logs
    - airtest report regression_test.air --export junit.xml
  artifacts:
    paths:
      - /tmp/logs/
      - junit.xml
    expire_in: 1 week

分布式测试方案

• 使用multi_device接口实现多设备并行
• 结合Selenium Grid搭建测试集群
• 通过Redis管理测试任务队列

技术限制与解决方案

平台兼容性说明

1. 显示差异：

   • 不同DPI显示器需调整ST.RESIZE_METHOD
   • 高刷新率屏幕需配置ST.SNAPSHOT_QUALITY

2. 文件系统：

   • Linux路径大小写敏感，建议统一使用小写命名
   • Windows脚本需转换换行符（dos2unix）

纯Python API示例

from airtest.core.api import *
from airtest.cli.parser import cli_setup
# 初始化设备连接
if not cli_setup():
    auto_setup(__file__, devices=[
        "Android:///?cap_method=JAVACAP",
    ])
# 增强型元素操作
touch(Template("login_button.png", 
    threshold=0.8, 
    rgb=True, 
    record_pos=(0.5, 0.5))

扩展开发指南

1. 自定义设备支持：

   • 继承DeviceBase类实现新协议
   • 重写snapshot方法优化截图

2. 工具函数扩展：

   • 使用airtest.utils.logger定制日志
   • 通过airtest.utils.retry实现重试机制