一分钟教你Android、iOS如何实现自动化截长图功能，超实用！
一分钟教你Android、iOS如何实现自动化截长图功能，超实用！
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背景
在移动端自动化测试过程中经常会遇到需要截长图的场景，比如大促活动的H5页面、动态信息流页面等，但是目前在网上检索只能搜到关于截长图的软件推荐，没有讲关于如何通过自动化脚本的方式实现的文章，今天就来给大家分享一个简单的实现方案。
方案
在实现截长图的自动化方案中，图像融合是一个重要的环节，这里推荐大家一个不错的图像融合服务：vision-ui
服务部署
该服务支持源代码和docker容器两种方式部署，这里我以容器部署方式为例，首先肯定是需要有Docker环境，然后下载远程镜像：
docker pull brighthai/vision-ui:latest启动容器，如果本地需要处理的图像文件在/User/image（根据实际替换为实际路径）本地使用的服务端口为9092，执行如下命令启动容器：
docker run -it -d --name container_vision -p 9092:9092 -v /User/image:/vision/capture brighthai/vision-uiAndroid
先安装依赖：
pip install requests
pip install pillow我们只需要在设备上获得连续的几张截图，就可以还原页面的实际空间展示，这里我们在页面上截图后向上滑动25%屏幕长度的距离再截图，重复上述步骤后获得几张前后连续的图像，然后调用上面的服务接口完成图像融合，具体实现如下：
import os
import time
import requests
from PIL import Image
def get_long_screenshot(times):
image_list = []
server_addr = '/Users/mafei/images'
img = str(int(time.time() * 1000)) + ".png"
os.system('adb shell screencap -p /sdcard/{0}'.format(img))
os.system('adb pull /sdcard/{0}'.format(img))
img_obj = Image.open(img)
width = img_obj.width
height = img_obj.height
# 开始截图，向上滑动25%
for i in range(times):
img_name = str(int(time.time() * 1000)) + ".png"
os.system('adb shell screencap -p /sdcard/{0}'.format(img_name))
os.system('adb pull /sdcard/{0} {1}'.format(img_name, server_addr))
image_list.append(img_name)
x1 = int(width * 0.5)
x2 = int(width * 0.5)
y1 = int(height * 0.5)
y2 = int(height * 0.25)
os.system('adb shell input swipe {0} {1} {2} {3} 900'.format(x1, y1, x2, y2))
image_merged = "image_merge_{0}.png".format(str(int(time.time() * 1000)))
payload = {
"image_list": image_list,
"name": image_merged
}
headers = {
'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8'
}
requests.request("post", url="http://127.0.0.1:9092/vision/merge", timeout=10, json=payload, headers=headers)
image_merged = server_addr + "/" + image_merged
return image_merged
get_long_screenshot(3)iOS
iOS的自动化方案相比Android稍微有点麻烦，需要先在iOS设备上安装WebDriverAgent，具体如何在iOS真机安装WebDriverAgent，可以参考文章《iOS真机安装WebDriverAgent图文详解》。
这里我们默认大家已经给设备安装好了WDA，并且通过Xcode或者xcodebuild启动了WebDriverAgent，那么接下里只需要再安装一些依赖：
pip install requests
pip install pillow
pip install airtest实现iOS自动化的方式有很多，这里我们选择Airtest框架来完成UI的驱动，具体代码如下：
import os
import time
import requests
from PIL import Image
from airtest.core.api import swipe, connect_device
def get_ios_long_screenshot(times):
connect_device("ios:///169.254.66.2:8100")
image_list = []
server_addr = '/Users/mafei/images'
# 获取设备长宽
img = str(int(time.time() * 1000)) + ".png"
os.system("tidevice screenshot {0}".format(img))
img_obj = Image.open(img)
width = img_obj.width
height = img_obj.height
# 开始截图，向上滑动25%
for i in range(times):
img_name = str(int(time.time() * 1000)) + ".png"
os.system("tidevice screenshot {0}/{1}".format(server_addr, img_name))
image_list.append(img_name)
x1 = int(width * 0.5)
x2 = int(width * 0.5)
y1 = int(height * 0.5)
y2 = int(height * 0.25)
swipe((x1, y1), (x2, y2))
image_merged = "image_merge_{0}.png".format(str(int(time.time() * 1000)))
payload = {
"image_list": image_list,
"name": image_merged
}
headers = {
'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8'
}
requests.request("post", url="http://127.0.0.1:9092/vision/merge", timeout=10, json=payload, headers=headers)
image_merged = server_addr + "/" + image_merged
return image_merged
get_ios_long_screenshot(3)效果
Android
滑动3次的过程如下：
最终融合的效果如下：
iOS
滑动3次的过程如下：
最终融合的效果如下：
