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python自动化工具：pywinauto
Pywinauto是完全由Python构建的一个模块，可以用于自动化 Windows 上的 GUI 应用程序。同时，它支持鼠标、键盘操作，在元素控件树较复杂的界面，可以辅助我们完成自动化操作。
我在工作中，主要是使用pywinauto来辅助做一些操作，来完成自动化测试。
先要确认本地有python环境，然后可以通过命令行安装pywinauto：
如果你是使用ide，可以通过ide安装，比如我习惯使用pycharm，就可以在Project Interpreter中添加pywinauto：
还有一些手动安装的方法，但是有点繁琐，不是很推荐，这里就不介绍了。
Pywinauto要操作应用，首先需要访问应用，主要有两种访问技术。WIN32访问技术支持MFC、VB6、VCL、简单WinForms控件开发的应用，MS UI Automation访问技术支持WinForms、WPS、QT5、WPF、Store apps、browsers等开发的应用。
win32 API的backend为「 win32 」，MS UI Automation的backend为「 uia 」。
Pywinauto中使用的backend默认为win32。可使用spy++或者Inspect工具判断backend适合选哪种。例如：如果使用py_inspect的uia模式，可见的控件和属性更多的话，backend可选uia，反之，backend可选win32。
这里提一下常用的分析工具：
我个人常用的是py_inspect和spy++。
多数情况下都是需要打开应用的，实现方式也很简单：
backend参数根据实际情况选择传uia还是win32。
start方法其实可以传两个参数，除了目标应用的启动程序地址，还可以传一个timeout，如果不传，默认是5s。如果你的目标程序启动、运行都很慢，可以将timeout设置久一点。
如果要操控的应用已经处于启动状态，可以直接进行连接，而连接方式有多种可以选择：
其中Windows的pid可以通过任务管理器进行查看：
但是我在实际操作的时候使用窗口句柄没有成功过，可能是我使用姿势不对，不过还是不推荐使用窗口句柄。
title_re参数传递的是应用的部分名称，class_name可以通过py_inspect查询到。
前面获取的对象都是应用，但是我们实际操作的是应用窗口，这里就来介绍怎么获取窗口和对话框。
最常用的是通过 title定位：
如果不清楚定位工具中的title在哪个位置，显示的是什么，可以通过print_control_identifiers()方法将所有的title都打印出来：
通过title定位的时候需要注意一下中英文的影响，如果是中文，可能会有编码问题，需要转码。
title其实只是window()方法中的一种关键字参数，window()方法可以接收很多中的关键字参数，且这些参数可以组合使用，例如这样：
主要参数有这些：
通过top_window()也能比较容易地获取到窗口，但是这个方法获取的是 程序的顶级窗口，但可能不是Z-Order中的顶级窗口。所以这个方法使用的时候多调试几次。
窗口的操作主要有最小化、最大化、恢复、关闭窗口：
控件的定位其实和窗口的定位基本一致，不太清楚为什么pywinauto在设计的时候会将窗口和控件作为一类东西。
相对于前面定位窗口的window()方法，定位控件的时候推荐使用child_window()，因为直接使用windows()的话，如果控件不是在当前窗口的子控件，是子子控件，就会定位不到，而child_window()方法就不会有这个问题，当然相对的缺点就是当控件深度太深的时候，执行这个方法会比较耗时。
child_window()方法传递的参数和window()是一样的。
控件自带了一些操作方法：
当这些不好用的时候，比如你的控件不支持点击，但是你又想点击一下，可以使用鼠标操作的一些方法：
测试过程中可能会需要截图作为证据，截图的方法也比较简单：
pywinauto也提供了键盘操作的方法：
pywinauto有几个设置等待时间的方式，这里介绍一个：
这里简单的演示一下用Wireshark自动抓包并保存：
PC端自动化测试使用到的python模块主要有pywinauto、win32gui、pyautogui。这里介绍的p ywinauto主要使用到Application类，用于应用程序管理（打开与关闭应用等）、窗口管理（最小化、最大化、关闭窗口）、控件操作。
pywinauto的功能其实挺丰富的，但是真正用到的其实只是其中很小的一块，感兴趣的同学可以多去官网翻一翻。
python自动化测试框架有哪些
第一种：Robot Framework
作为最重要的python测试框架之一，Robot Framework主要被用在测试驱动类型的开发与验收中。虽然由python开发而来，但是它也可以在基于.net的Ironpython和基于Java的Jython上运行。同时，作为一个python框架，Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、Linux等平台。
在使用Robot Framework之前，需要先安装python2.7.14及以上版本，在这里推荐大家使用python3.6.4，以确保适当的注解能够被添加到代码段中，并能够跟踪程序的更改，同时，您还需要安装python包管理器--pip。
第二种：Pytest
适用于多种软件测试的Pytest，是另一个python类型的自动化测试框架。凭借着开源和易学的特点，该工具经常被QA团体、开发团体、个人团体以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有断言重写之类的实用功能，许多大型互联网应用，如Dropbox、Mozilla，都已经从下面将要提到的unittest切换到了Pytest之上。
除了基本的python知识，用户并不需要更多的技术储备。另外，用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备，并且安装好了python包管理器以及可用于开发的IDE工具。
第三种：UnitTest/PyUnit
受到Junit启发的UnitTest/PyUnit，也是一种标准化的针对单元测试的python类自动化测试框架。它的基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此，TestCase子类中的每一种方法都是以test作为名词点缀，以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。当然，也可以通过联合使用，来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样，UnitTest也会用到unittest-sml-reporting，并能生成各种XML类型的报告。
第四种：Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员，三者之间的协作。python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况，去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似，常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例，并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且，那些被设定的行为规范与步骤，也可以被重用到其他的测试方案中。
第五种：Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特性的普通任务。它不但简单易用，而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。
您需要安装带有IDE的python2.7.14及以上版本。当然，您也可以使用pycharm或任何其他IDE工具。同时，您还需要安装python包管理器。
分享!5种常用的Python工具
IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。
Selenium
Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
关于分享!5种常用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
Python自动化测试框架有哪些？
分享一些可用的Python自动化测试框架。
自动化测试常用的Python框架有哪些？常用的框架有Robot Framework、Pytest、UnitTest/PyUnit、Behave、Lettuce。Pytest、Robot Framework和UnitTest主要用于功能与单元测试，Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。
一、Robot Framework
Python测试框架之一，Robot Framework被用在测试驱动(test-driven)类型的开发与验收中。虽然是由Python开发而来，但是它也可以在基于.Net的IronPython和基于Java的Jython上运行。作为一个Python框架，Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。
在使用Robot Framework(RF)之前，需要先安装Python 2.7.14及以上的版本。推荐使用Python 3.6.4，以确保适当的注释能够被添加到代码段中，并能够跟踪程序的更改。同时还需要安装Python包管理器--pip。
二、Pytest
适用于多种软件测试的Pytest，是另一个Python类型的自动化测试框架。凭借着其开源和易学的特点，该工具经常被QA(质量分析)团队、开发团队、个人团队、以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有“断言重写(assert rewriting)”之类的实用功能，许多大型互联网应用，如Dropbox和Mozilla，都已经从下面将要提到的unittest(Pyunit)切换到了Pytest之上。
除了基本的Python知识，用户并不需要更多的技术储备。另外，用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备，并且安装好了Python包管理器、以及可用于开发的IDE工具。
三、UnitTest/PyUnit
UnitTest/PyUnit一种标准化的针对单元测试的Python类自动化测试框架。基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此，TestCase子类中的每一种方法都是以“test”作为名词前缀，以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。
可以通过联合使用，来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样，UnitTest也会用到UnitTest-sml-reporting、并能生成各种XML类型的报告。由于UnitTest默认使用了Python，因此我们并不需要什么先决条件。除了需要具备Python框架的基本知识，您也可以额外地安装pip、以及用于开发的IDE工具。
四、Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员，三者之间的协作。Python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况，去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似，常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例，并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且，那些被设定的行为规范与步骤，也可以被重用到其他的测试方案中。
任何具备Python基础知识的人都可以使用Behave。其他先决条件还包括：先安装Python 2.7.14及以上的版本。通过Python包管理器或pip来与Behave协作。大多数开发人员会选择Pycharm作为开发环境，当然您也可以选用其他的IDE工具。
五、Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特征的普通任务。它不但简单易用，而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。安装带有IDE的Python 2.7.14、及以上的版本。当然，您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。同时，您还需要安装Python包管理器。
自动化测试的Python框架，Pytest、Robot Framework和UnitTest可主要用于功能与单元测试，而Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。对于功能测试而言，Pytest是的。如果您是基于Python自动化测试的新手，Robot Framework是的入门工具。虽然其功能有所受限，但是它非常容易上手。对于基于Python的BDD测试而言，Lettuce和Behave同样优秀。不过，如果你已经有了一定的Pytest经验，那么请使用Pytest-bdd。
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