遊戲自動化型別和方向

陳子昂發表於2020-11-06

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來自看到UI自動化覺得無用,但是網路層不知道怎麼寫,只會抓包。這裡來談談目前見到和實現和寫過Demo的遊戲自動化型別。
先從驅動測試套件方式和快速編寫 緯度來談談,裡面部分內容可能存在爛大街,但是儘量把一些技巧給寫出來。

驅動測試套件方式

測試套件就是你要執行的測試用例方式,大體如下。
1.單元測試框架驅動測試case目錄。
2.訊息佇列驅動case目錄。
"小茅屋"流程圖如下。
執行單位(執行緒/程式)==>adb驅動手機 ==>橋接==>電腦程式 ==>find測試執行路徑==>bind手機序列號(佔用)==>開始執行testsutie.

根據業務收集,主流是第一種,第一種優點是框架本身提供了一些完備功能(驅動執行,決定執行順序,條件表示式可以跳過,統計測試結果,配合檔案提供報告等)
如果Python棧的話,pytest和unittest,都是重約定,差異是前者是以裝飾器為主的外掛流派,裡面case不用遵守ascii命名規則,後者提供了(靜態和動態)重排測試用例執行功能。

動態重排模式如下:
檔案1:case排列.py(依賴字串模板和配置描述檔案生成)一開始只有預設帶pass空函式,但是會引用測試用例模組下面的init.py,這個裡面會提前匯入所有測試套件類。
init.py裡面內容會匯入到檔案1.
檔案2:前置設定等行為.py(用於負責自動化case前置步驟和一些前置步驟檢查包的元件,這個回頭在其他文章自動化元件內會提到)
檔案3:main.py(能短就短) main檔案內初始,引用了檔案1和檔案2.裡面第一行寫字串模板和配置描述檔案生成的方法呼叫,填充檔案1成功後。
檔案內部內容順序 1.檔案1填充方法 2.檔案2呼叫.3.檔案1方法驅動。
缺點:
1.一旦斷線和異常斷開只能重新跑。
2.如果混合單測框架進行開發,一些繼承自研方法類無法被繼承。
3.不使用全域性的,驅動下個檔案會被覆蓋。

訊息佇列模式和前者差異最大為前者要有類物件,訊息佇列反而不推薦有,當然有也可以。
優點:
可以斷開續傳,只需要記錄當前一批生產者函式資訊,下次從最近一次應該執行函式開始走起。

訊息佇列模式,細分為2類,一個是引用資料型別的訊息佇列,一個是mq的訊息佇列。
推薦使用mq的訊息佇列(rabbitmq),自己寫的訊息佇列加了很多功能也比較簡陋,這個我頭鐵試驗過已踩坑。
連結佇列實體,生產者定義一個佇列名(消費者用同一個),生產者批量傳輸按測試用例模組劃分的用例函式插入,消費端進行接收後可以確認後執行。
自動化要做阻塞模式,介面部分場景用非阻塞模式。

需要預防出現訊息重發,可以引用一套資料結構,這個資料結構並且可以作用到單測框架使用中去。
{"project":"xxxxGame","data":{"case1":{"status":"pass","err_code":"自定義\n----------\n加堆疊資訊","pic":"視訊拆出的動圖/錯誤截圖"}}}
每個case都是key,case就是函式物件名稱,每次接過去更新對映map物件。

快速編寫

1.視覺化編輯
一些帶IDE和啟動端開源具備的,佼佼者比如Airtest,企業版是企業版的IDE,似乎功能更多,沒用過。
這種使用視覺化編輯和OCR結合實現自動化,最終也可以輸出報告。
目前業內也有一批公司在用,但不如寫成專案更靈活支援更多功能。

2.回放
這個我只做了預研了Demo,實現細節不公開。
本質就是把跑一次把二進位制報文記錄下來,然後退出遊戲,重播。其實介面測試如果在跑,其他使用者是可以看到你這個角色線上的,如果是3D可見周圍玩家,如果你還在跑,也見的。
缺點:
一些來回視窗事件的丟失,回放時會先出現斷流和快速補幀,人物行動在其他人那邊看來很詭異,但依然會造成傷害。
由於是錄製協議回放的自動化,無報告,如果要實現測試報告,需要做插樁處理。
同上原因,因為無渲染關係,可能會穿牆並且沒法收集效能,也不是說不能回放時採集,根據缺點第一條,這樣採集資料和實際完全不準啊。
總結:目前來看尚缺大量構造(時間序列儲存資料,解構客戶端一些計算,人物屬性關係繫結等等)和不成熟,和遊戲型別更多關係,比如位置同步的,就會缺失更多。

提高維護性的指令碼框架

這裡不談平臺,那個只是為了執行後統一化展示和收攏資料。指令碼框架的分層和其描述檔案分層是提高可維護性,多處檔案但檔名字清晰和對稱也是好維護的。
分層位置:
場景測試用例:功能測試用例在寫自動化時,需要做到和自動一起調整順序,這裡是按場景劃分,跑完的case會在最後一起填入。
場景操作方法封裝:用到具體Case裡面。
場景同名的描述檔案:標記當前場景的常量和一些可變更的,這裡如果會配置中心,可以丟配置中心上面修改,減少檔案數量。
修改時就按場景"解耦"修改,主要是容易找。

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