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业务背景
我们是一家手游公司，前端使用 Unity。Appium 之类框架的都无法识别 Unity 控件，最后得知网易 Airtest 下面的 poco 框架可识别 Unity 控件。
由于之前没有相关经验靠自己摸爬滚打，走了很多弯路，代码结构/框架也重构了几次（现在还想重构）。在设计之初有过很多构想，觉得应该满足那些要求：
- 颗粒度尽可能小且case互不影响
- 可根据不同策略执行不同深度case集
- 负载均衡：收集可用测试机根据对应测试机执行快慢分发不同数量case任务
- 重复执行
- 失败重试 （因业务特殊目前不准备失败重试，因为case前置数据准备是通过跑sql修改数据，但前端不会及时刷新，需要找到一个刷新点，主流的刷新点是重登，从当前case界面-》跳转游戏主界面-》设置切换账号-》登录界面登录账号-》跳转游戏主界面-》跳转case指定界面，这个过程非常耗时，会大幅增加case执行时间）
- 让case编写者只需要关注业务
- 以最小的改动面对未来需求的变化
- ......
还实现了很多，这里不一一列举.
问题来了
了解到 Page Object 模式很主流，很火。然后使用 yaml 数据驱动，很炫酷，高大上的样子（想立马就应用到项目中）。
但
UI自动化测试到底要不要用Page Object模式，以及yaml数据驱动？或者说我这个情况要不要使用PO模式？
任何技术最终还要是服务于业务，是必须要能解决某些或某类问题的。这里以我对 PO 模式非常浅显的理解和我当前的做法做了个对比：
| po模式 | 当前搞法 | |
|---|---|---|
| 代码量 | 多 两倍以上 | 少 |
| 复杂度 | 较复杂 | 简单明了 |
| UI 变化 | 修改简单 | 修改简单 |
单看表格可能看不懂哈，直接贴 Python 代码（省去了case前置界面准备，前置数据准备）：
代码内容
代码主要是把一个战术技能从0级升级到10， 并做相关断言。
data_0 = [
['0', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+0</color>', '1', '15001', 9],
['1', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+1</color>', '2', '15002', 9],
['2', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+2</color>', '4', '15003', 9],
['3', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+4</color>', '6', '15004', 9],
['4', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+6</color>', '9', '15005', 9],
['5', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+9</color>', '12', '15006', 9],
['6', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+12</color>', '16', '15007', 9],
['7', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+16</color>', '20', '15008', 9],
['8', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+20</color>', '25', '15009', 9],
['9', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+25</color>', '30', '15010', 9],
['10', '每有一个进攻战术达到<color=#fca926>10级</color>，\n球队进攻<color=#fca926>+30</color>', '0', '0', 0],
]
@allure.story('战术素养')
@allure.title('升级常规进攻素养0-10级')
@pytest.mark.parametrize('level, des, number, style, t_book', data_0)
def test_0(self, mt, level, des, number, style, t_book):
poco = mt.poco
poco("Content").child("TacticsStyleItem(Clone)")[0].click() #选中常规进攻素养
assert poco("Content").child("TacticsStyleItem(Clone)")[0].child('GiftType').get_text().split('.')[1] == level
#检查当前进攻素养的等级是否正确
assert poco("DetailPanel").child("CurrentEffect").child('Desc').get_text() == des #断言当前进攻素养的文案内容是否正确
if level != '10':
poco("UpgradePanel").child("UpgradeBtn").click() #点击升级按钮
poco("Content").child("TacticsStyleItem(Clone)")[0].click() #点击跳过动画
assert mt.sql.select(SQL_1_0+style)[1][0] == t_book, SQL_1_0+style #查看数据库对应类型道具应该减少一个
assert poco("CurrentEffect").child('Desc').get_text().split('+')[1].split('<')[0] == number #升级后加成的数值是否正确
else:
assert poco("UpgradePanel").child("UpgradeBtn").child("Label").get_text() == "已满级" #满级时应不能升级
疑惑
这样看来，PO 模式会更加繁琐，笨重，好像 PO 模式没有什么优势。
深入探索 PO 模式
经过在 TesterHome 社区发帖讨论，参考了大家的很多观点，有倾向于 PO 模式，也有建议根据不同项目场景自行处理，感觉还是有些一知半解，于是集中深入的了解了下 Page Object 模式。
Page Object模式 Python WebDriver 版本
这里介绍下我近期对 PO 模式的理解，整体思想是：分层，让不同层去做不同类型的事情，让代码结构清晰，增加复用性。
一般分两层或三层（也有四层的）：
两层：对象逻辑层+业务数据层。
三层：对象库层+逻辑层+业务层。
四层：对象库层+逻辑层+业务层+数据层。
不同分层本质差不多。
下面以登录为例子（网上绝大多数都是以登录为例子，但登录只能让新手明白 PO 大概是怎样子，优势却很难传递出来）。
普通方式如下：
def test_user_login():
driver = webdriver.Edge()
base_url = 'https://mail.qq.com/'
username = '3494xxxxx' # qq号码
password = 'kemixxxx' # qq密码
driver.get(base_url)
driver.switch_to.frame('login_frame') #切换到登录窗口的iframe
driver.find_element(By.ID, "u").send_keys(username) #输入账号
driver.find_element(By.ID, "p").send_keys(password) #输入密码
driver.find_element(By.ID, "login_button").click() #点击登录
PO 模式实现
对象库层
#创建基础类
class BasePage(object):
#初始化
def __init__(self, driver):
self.base_url = 'https://mail.qq.com/'
self.driver = driver
self.timeout = 30
#打开页面
def _open(self):
url = self.base_url
self.driver.get(url)
self.driver.switch_to.frame('login_frame') #切换到登录窗口的iframe
def open(self):
self._open()
#定位方法封装
def find_element(self,*loc):
return self.driver.find_element(*loc)
#创建LoginPage类
class LoginPage(BasePage):
username_loc = (By.ID, "u")
password_loc = (By.ID, "p")
login_loc = (By.ID, "login_button")
#输入用户名
def type_username(self,username):
self.find_element(*self.username_loc).send_keys(username)
#输入密码
def type_password(self,password):
self.find_element(*self.password_loc).send_keys(password)
#点击登录
def type_login(self):
self.find_element(*self.login_loc).click()
逻辑层
#创建test_user_login()函数
def user_login(driver, username, password):
"""测试用户名/密码是否可以登录"""
login_page = LoginPage(driver)
login_page.open()
login_page.type_username(username)
login_page.type_password(password)
login_page.type_login()
业务层
def test_user_login():
driver = webdriver.Edge()
username = '3494xxxxx' #qq号码
password = 'kemixxxx' #qq密码
test_user_login(driver, username, password)
分析对比 PO 优劣势
一、代码量多了大概三倍
代码量增加是一定的，这里先忽略，后面重点讨论。
二、分层之后真的易于维护吗？
我们来看下当元素发生变化的时候，只需要在对象库层找打对应元素修改。咦？你会说普通方式不也一样吗？看上去一样，其实有细微差异，而一些细微差异会导致很大不同：
效率高：PO 模式每个元素有变量定义，更方便查找。而普通方式得通过备注或上下文来推断效率低。
p.s. 随着 case 不断增加，海量元素的定义对于英语一般的同学挑战也大，有人说有谷歌翻译。定义的时候可以通过翻译，但到时候回过来查过元素怎么办？翻译通常是1对多，我们当时选哪个？用哪个来搜索？这或许也是海量变量定义带来的困扰。
复用多收益大：当某个元素被多次引用的时候，只需要修改一处便可，而普通方式需要一处一处找出来并修改，可以看出来复用越多 PO 模式收益越大。
当界面需求发生变化：
- 新增或删除了一些功能点或调整操作步骤先后顺序，但上层业务不变。
效率高 ：同理，PO模式的逻辑层方法有具体定义，情况和元素发生变化一样。修改逻辑层，业务层不变。这样看来结构简单清晰，舒服更符合人类习惯，普通方式就是继续堆 case。
复用多收益大：同样这里如果逻辑复用越多，PO 模式收益越大，因为对于 PO 模式来说都只需要修改一个地方多处受益.
- 上层业务发生变化，看上去两者差异不大。
所以整体来看：
case 越多使用 PO 模式会使你的代码结构更清晰
元素复用越多 PO 模式下维护非常容易
逻辑复用越多 PO 模式下维护非常容易（如果逻辑复用多，需要多考虑逻辑层的颗粒度）
元素/逻辑/数据复用越多应选择更多层的 PO 模式
PO模式 普通方式
代码量 aN(a>=2) N
可阅读性 强 很差
维护性 强 差
好，我们再回过头来看看代码量大的问题，有没有办法精简一些呢？ 把 aN 中的a变成1.8，1.5， 1.2，甚至接近 1 呢？开始下一轮探索。
探索代码量大的问题
以三层 PO 为例我们大概的流程是这样的：
在对象库层，我们定义了元素，再为元素定义了一些基本的操作流，在逻辑层集成了基本操作流，在业务层组装逻辑和数据输入。
看上去第二、第三步骤有点重复，能不能去掉？如果只剩下第一、四个步骤，那代码量瞬间就下来了。那该有多爽。
试试看
如果去掉第二/三步骤，那意味着我们只需要定义元素，并在业务层需要指定操作的时候再自动生成对应所需操作。即需要时生成，用完后丢弃。
这里需要用到 Python 下面的魔法方法 "getattribute"
思路：
在访问类 App 属性时挡截下来，历遍对象库层找到对应元素返回对应的对象类 App.LoginPage，而对象库层都继承了BasePage 类，在 BasePage 中同样重构了"getattribute"，当 App.LoginPage 对象尝试调用 click() 之类的方法时，就临时绑定 click 方法（click/swip/gettext/settext.....）。
这样做的话，就只需要编写元素对象库，在 业务层直接自由调用，即时生成，用完丢弃。代码量大幅减少。
对象库层
这里使用 Airtest 下面的 poco 控件识别框架举例，和 Appium Selenium 略微不同。
class AndroidHomePage(BasePage):
def init(self, driver):
super().init(driver)
self.p_account= "NormalWindow/AccountInputField"
self.p_password = "NormalWindow/PwdInputField"
业务层
def test_login(id,pw)
App.LoginPage.p_account.set_text(id)
App.LoginPage.p_password.set_text(pw)
如此看来用例编写者就更接近只需要关注业务了
以下是关键思路的实现：
以 App 类为例子，BasePage Element 大概相同。
App 类
def getattribute(self, attr):
"""
挡截属性访问
"""
target_page = None
if attr.endswith('page'): # 过滤page
page = import_module(attr) #历遍 对象库层目录src/page 找到目标文件
if self.client_version == CHINA_PLATFORM: # 国内版本
for item in page.dict:
if item.startswith(CHINA_PAGE_PREFIX) :
target_page = getattr(page, item)
elif self.client_version == OVERSEAS_PLATFORM: # 海外版本
for item in page.dict:
if item.startswith(OVERSEAS_PAGE_PREFIX) :
target_page = getattr(page, item)
return target_page(self._driver)
else:
非过滤直接访问
return object.getattribute(self, attr)
添加部分具体代码
对象元素库层
BasePage:
class BasePage(object):
def init(self, driver):
self.poco = driver
self._p_help_btn = ['帮助按钮', 'HelpBtn']
“帮助按钮" 为注释，有几个作用：
1.用于之后元素查找
2.访问self._p_help_btn 时自动绑定一个_name属性并赋值，在使用click()等具体操作时，会自动给对应方法添加 with allure.step
（“步骤：点击 %s”% self._name） （allure报告框架）从而使每个case都会展示具体的操作步骤信息；“HelpBtn” ：
具体的元素（这里是以poco框架的元素为例）
self._p_help_text = ['帮助文本信息', 'GuideDialog(Clone)/DialogTx']
self._p_help_continue_btn = ['帮助-》继续按钮', 'GuideDialog(Clone)/Continute/Glim']
self._dict = object.getattribute(self, 'dict') # 获取属性集用于历遍查找目标属性
解析key的方法，不同提取元素框架自行实现解析函数，返回一个对应框架的控件操作对象
def resolve_poco(self, key):
return poco_key(self.poco, key)
def getattribute(self, attr):
挡截 “p_” 和“p”的属性，“p”通常为BasePage的通用元素，加下横线用以区分
if attr.startswith('p_') or attr.startswith('p'):
_proxy = self.resolve_poco(self._dict[attr][1]) #获取对应元素操作对象的代理
_proxy._name = self._dict[attr][0] #绑定注释信息
_proxy.click = types.MethodType(allure_click, _proxy) #绑定click方法
return _proxy
else:
return object.getattribute(self, attr)
这里的帮助文档检查是每个功能模块都有的，所有放在BasePage里面，不同继承类如果有元素差异重写元素即可
def check_help_text(self, texts, timeout=3):
self._p_help_btn.click()
for text in texts:
self.regular_wait(timeout)
assert self._p_help_text.wait(2).get_text() == text
self._p_help_continue_btn.click()
ScoutingPage：
class ScoutingPage(BasePage):
def init(self, driver):
super().init(driver)
业务层：
@allure.story('帮助')
@allure.title('文案检查')
def test_0(self, mt):
mt 是pytest下面的一个fixture，完成了一系列操作最后返回对应的Page类对象，操作包括：登录/前置界面智能跳转/前置数据准备等等
mt.check_help_text([
'球探介绍所可以帮助球队搜索到潜力新星，但每次搜索需要消耗大量机票',
'董事会每<color=#FFBE34>5分钟会赞助球队1张机票，解雇球员也可以获得大量机票'
])
执行报告如下：
以上，是对 PO 的一点探索和新认识，欢迎大家多多指点。(end)
