新手如何用Airtest实现在图片范围内随机点击?

科技   科技   2023-10-18 15:30   广东  

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1. 前言

前几天有个新手同学在Airtest官群里问了这样一个问题:
我是新手,在图片范围内随机点击 ,用Airtest怎么实现?代码?
那我们就以这个问题为例,浅浅聊一下,怎么把需求转化成我们的Airtest代码。

2. 了解Airtest

首先新手同学对Airtest要有以下几点认知:
  • ① Airtest是一个图像识别框架,它能在屏幕上用图像识别来找到想操作的位置并点击,所以Airtest本质上点击的是目标图片的坐标,默认是中心点
  • ② Airtest是python第三方库,除了Airtest本身的接口之外,我们随时可以import python的标准库或者其它第三方库,一起使用

3. 分析需求,转化成代码

1)查文档,找现成方法
有了以上2点认知后,我们再回到需求,“在图片范围内随机点击”,第一步我们要做的就是查询官方教程文档,看下有没有现成的方法可以使用:
  • ① 一般情况下,Airtest都是点击图片中心位置,不知道有没有点击图片内其它坐标的方法
  • ② 随机点击,怎么实现在图片内随机点击这个行为,不知道Airtest有没有随机点的方法
当我们查阅Airtest的教程文档之后,发现Airtest确实提供了点击图片内非中心坐标的方法,就是指定target_pos,但是只能点击图片内的9个点:

这里似乎并不太符合在图片范围内随机点的需求。随后我们又查询了文档,发现Airtest也没有提供随机点击的方法。
2)分析需求,自己实现
那么我们到这里就需要进入到第二步,分析需求,看看需求都有哪些难点需要我们实现:
  • ① 在图片范围内点击,那意味着在整个图片的坐标范围内点击,那我们怎么拿到整个图片的坐标范围?
  • ② 怎么点击一个随机的坐标?
针对第一个难点,其实我们分别拿到目标图片x、y坐标的最小、最大值,就能确认坐标范围了。
再进一步思考,一张图片x最小值是图片的最左侧,最大值是图片最右侧;y最小值是图片最上方,最大值是图片最下方;那就意味着,我们只要拿到图片左上角和右下角的坐标,就能完全确认目标图片x、y坐标的最小、最大值,进而确认图片坐标范围。
第一个难点解决后,再来看第二个难点,随机点,这里就要借助python的标准库random了,能帮助我们生成一个随机数的函数。
3)将思考转化成代码
最后一步就是将我们刚才分析需求,得到的思路,转化成代码:

# -*- encoding=utf8 -*-
__author__ = "AirtestProject"

from airtest.core.api import *
import random

auto_setup(__file__)

# 定义函数,得到目标图片的坐标范围
def pos_range():
if exists(Template(r"tpl1697515204054.png", target_pos=1, record_pos=(-0.16, 0.154), resolution=(2960, 1440))):
up_pos = exists(Template(r"tpl1697515204054.png", target_pos=1, record_pos=(-0.16, 0.154), resolution=(2960, 1440))) # 利用target_pos=0,拿到目标图片左上角的坐标
down_pos = exists(Template(r"tpl1697515204054.png", target_pos=9, record_pos=(-0.16, 0.154), resolution=(2960, 1440))) # 利用target_pos=9,拿到目标图片右下角的坐标
x = (int(up_pos[0]),int(down_pos[0])) # 拿到图片x坐标的范围
y = (int(up_pos[1]),int(down_pos[1])) # 拿到图片y坐标的范围
return x,y
else:
print("目标图片不存在")

# 分别拿到图片x坐标与y坐标的范围值
pos_r = pos_range()
x = pos_r[0]
y = pos_r[1]

# 在x、y的坐标范围内生成随机数
x_range = random.randint(x[0],x[1])
y_range = random.randint(y[0],y[1])

# 点击图片范围内任意坐标
touch([x_range,y_range])

4. 小结

最后,希望新手同学想要用Airtest动手实现一个需求的时候,别忘了以下几个步骤:
  • 查询官方教程文档,看看有没有现成的方法可以使用
  • 分析需求,拆解其中的难点逐一突破,找到解题思路
  • 动手编写脚本、调试、优化
这里附上我们官方教程文档的网址,欢迎同学们查阅哦:https://airtest.doc.io.netease.com/ 。

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