12.7 基于 Airtest 的 App 爬取实战

引言

在移动应用（App）数据日益丰富的今天，如何高效地从App中提取有价值的信息成为了数据分析、市场研究及自动化测试等领域的重要课题。Airtest 是一个跨平台的UI自动化测试框架，它支持Android、iOS以及Windows应用，通过图像识别与脚本语言（基于Python）的结合，为自动化测试及App数据爬取提供了强大的工具。本章将详细介绍如何使用Airtest进行App爬取的实战操作，包括环境搭建、基本操作、高级技巧及实际应用案例。

12.7.1 Airtest 环境搭建

1. 安装 AirtestIDE

AirtestIDE 是Airtest的官方集成开发环境（IDE），集成了Airtest框架及PocoUI自动化测试框架，支持一键录制、脚本编写、实时预览等功能，极大地方便了开发和测试人员。

• 访问Airtest的官方网站（http://airtest.netease.com/），下载并安装AirtestIDE。
• 安装完成后，打开AirtestIDE，进行基本设置，如设置Android/iOS设备连接等。

2. 连接设备

• Android设备：确保设备已开启开发者模式，并允许USB调试。使用USB线连接电脑后，AirtestIDE会自动识别设备。
• iOS设备：由于iOS的限制，通常需要借助Mac电脑和Xcode进行无线调试，或使用第三方工具如Airtest提供的iOS-Tagent进行连接。

3. 依赖库安装

AirtestIDE内部集成了大部分所需库，但如有特殊需求，可通过Python包管理器pip安装额外库。

12.7.2 Airtest 基本操作

1. 录制与生成脚本

• 录制功能：在AirtestIDE中，可以使用录制功能快速生成基础脚本。点击“录制”按钮，在设备上进行操作，IDE会自动生成对应的脚本代码。
• 脚本编辑：录制生成的脚本可能需要进一步编辑以满足实际需求。AirtestIDE提供了代码编辑区，支持Python语法，可以添加条件判断、循环等控制结构。

2. 图像识别

Airtest的一个核心功能是图像识别，它允许用户通过截图来定位界面元素。

• 截图：在AirtestIDE中，可以使用“截图”工具截取界面中的特定元素。
• 使用截图定位：在脚本中，通过touch(Template(r"path/to/image.png", record_pos=(0.5, 0.5), resolution=(1080, 1920)))的方式，利用截图进行元素点击等操作。

3. PocoUI 辅助

PocoUI是Airtest提供的另一套UI自动化框架，基于UI控件的层级关系进行元素定位和操作，与图像识别形成互补。

• 启用PocoUI：在AirtestIDE中，可以通过连接设备后自动检测或手动指定Poco服务来启用PocoUI。
• 使用Poco进行元素定位：通过Poco的选择器（如id、text、desc等）来定位元素，并执行点击、输入等操作。

12.7.3 高级技巧

1. 异常处理

在自动化脚本中，添加异常处理机制可以有效提高脚本的健壮性和容错能力。

try:
    # 尝试执行的代码
    touch(Template(r"path/to/image.png"))
except Exception as e:
    print(f"发生错误：{e}")
    # 错误处理代码

2. 等待机制

App界面元素的加载和显示可能存在延迟，使用等待机制可以提高脚本的稳定性。

wait(Template(r"path/to/image.png", timeout=10))  # 等待最多10秒

3. 滑动与拖拽

滑动和拖拽是App操作中常见的交互方式，Airtest提供了相应的API来实现这些操作。

swipe((x1, y1), (x2, y2), duration=1.0)  # 从(x1, y1)滑动到(x2, y2)，持续时间为1秒
drag((x1, y1), (x2, y2), duration=1.0)  # 拖拽操作，参数与滑动相同

12.7.4 实战案例：爬取某电商App的商品信息

假设我们需要从一款电商App中爬取特定类别的商品信息，包括商品名称、价格、销量等。

1. 分析目标App

• 确定目标页面：首先，确定需要爬取的商品列表页面。
• 识别关键元素：通过AirtestIDE的截图功能，识别并截取商品列表中的关键元素，如商品图片、商品名称、价格标签等。

2. 编写脚本

• 初始化：设置设备连接，启动App。
• 定位并遍历商品：利用PocoUI或图像识别定位到商品列表的第一个商品，然后通过滑动屏幕遍历所有商品。
• 提取信息：对于每个商品，定位到其名称、价格等元素，并提取文本信息。
• 存储数据：将提取的数据保存到本地文件或数据库中。

3. 脚本执行与调试

• 在AirtestIDE中运行脚本，观察执行效果。
• 根据需要调整等待时间、滑动速度等参数，确保脚本稳定运行。
• 对可能出现的异常进行调试，并添加相应的异常处理代码。

4. 数据分析

• 将爬取到的数据存储到合适的数据结构（如Pandas DataFrame）中。
• 使用数据分析工具（如Pandas、NumPy）对数据进行清洗、转换和统计分析。
• 可视化分析结果，如生成商品价格分布图、销量排行榜等。

结论

通过本章的学习，我们掌握了基于Airtest的App爬取实战技能，包括环境搭建、基本操作、高级技巧以及一个具体的实战案例。Airtest凭借其跨平台、易上手及强大的图像识别能力，在App自动化测试和数据爬取领域具有广泛的应用前景。未来，随着移动应用的不断发展和更新，我们将需要不断探索和学习新的技术和方法，以应对更加复杂和多样的挑战。