mangoautomation 1.1.38
测试工具

# 芒果自动化测试平台 (Mango Automation)

[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.10%20%7C%203.12-blue)](https://www.python.org/downloads/)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green)](LICENSE)

## 项目简介

芒果自动化测试平台（Mango Automation）是一个多平台UI自动化测试工具，支持Android、iOS、PC和Web端的自动化操作。该平台集成了AI智能元素识别功能，能够通过大模型辅助进行元素定位，提高测试脚本的稳定性和维护效率。

## 核心功能

- ✅ **多平台支持**：支持Web、Android、iOS、PC桌面应用的自动化测试
- ✅ **AI智能定位**：基于大模型的智能元素识别（React Agent），自动修复定位失败问题
- ✅ **统一驱动封装**：跨平台UI驱动封装，提供一致的API接口
- ✅ **元素操作**：支持元素查找、断言、输入模拟等基础操作
- ✅ **智能重试机制**：自动记忆成功/失败的定位表达式，优化后续定位效率

## 技术架构

```
mangoautomation/
├── enums/           # 枚举定义
├── exceptions/      # 异常处理模块
├── models/          # 数据模型
├── react_agent/     # AI代理模块（核心）
├── tools/           # 辅助工具
├── uidrive/         # 统一驱动接口
├── uidrives/        # 多平台具体实现（android, ios, pc, web）
└── __init__.py      # 模块初始化
```

## 技术栈

- **Playwright**: Web端自动化
- **uiautomation**: Windows桌面应用自动化
- **uiautomator2** 和 **uiautodev**: Android设备自动化控制
- **adbutils**: ADB通信工具
- **OpenAI**: 大模型能力支持智能测试
- **Pydantic**: 数据模型校验
- **BeautifulSoup4**: HTML解析辅助

## 安装方式

### pip安装

```bash
pip install mangoautomation
```

### 源码安装

```bash
git clone https://gitee.com/mao-peng/testkit.git
cd mangoautomation
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
```

## 快速开始

### Web自动化示例

```python
from mangoautomation.uidrive import DriverObject, BaseData
from mangoautomation.models import ElementModel
from mangotools.data_processor import DataProcessor
from mangotools.log_collector import set_log

# 初始化日志和数据处理器
log = set_log('./logs')
test_data = DataProcessor()

# 创建驱动对象
driver_object = DriverObject(log, is_async=True)
driver_object.set_web(web_type=0, web_path="/path/to/chrome")

# 配置基础数据
base_data = BaseData(test_data, log)
base_data.set_url("https://www.baidu.com/")

# 创建元素模型
element_model = ElementModel(
    id=1,
    type=0,  # 元素操作类型
    name="搜索框",
    elements=[
        {
            "exp": 2,  # 定位方式：locator
            "loc": "locator(\"#kw\")",  # 定位表达式
            "sub": None,
            "is_iframe": 0,
            "prompt": "查找元素：搜索框"
        }
    ],
    ope_key="w_input",  # 操作方法
    ope_value=[{"v": "芒果测试平台"}]  # 操作值
)

# 执行自动化操作
async def run_test():
    context, page = await driver_object.web.new_web_page()
    base_data.set_page_context(page, context)
    
    # 创建元素操作对象
    element = AsyncElement(base_data, 0)  # 0表示Web平台
    
    # 打开URL
    await element.open_url()
    
    # 执行元素操作
    await element.element_main(element_model)

# 运行测试
import asyncio
asyncio.run(run_test())
```

### Android自动化示例

```python
# TODO: 添加Android示例
```

### PC桌面应用自动化示例

```python
# TODO: 添加PC示例
```

## AI智能定位功能

芒果自动化平台集成了基于OpenAI的AI智能定位功能，能够：

1. 当元素定位失败时，自动调用AI重新生成定位表达式
2. 记忆成功和失败的定位表达式，优化后续定位效率
3. 支持HTML内容分段处理，解决大页面定位问题

```python
# 启用AI定位功能
base_data = BaseData(test_data, log)
base_data.set_agent(
    True, 
    'your-openai-api-key',
    'https://api.openai.com/v1',  # base_url
    'gpt-4'  # model
)
```

## Docker部署

项目提供了Dockerfile支持容器化部署：

```bash
# 构建镜像
docker build -t mango_automation .

# 运行容器
docker run -d --name mango_automation mango_automation
```

## 项目结构说明

```
tests/               # 测试用例目录
├── test_ui_web.py   # Web自动化测试
├── test_ui_and.py   # Android测试
└── demo1.py         # 示例脚本
```

## 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来改进芒果自动化测试平台。

## 许可证

本项目采用MIT许可证，详情请见[LICENSE](LICENSE)文件。

## 联系方式

如有问题或建议，请联系：729164035@qq.com

## 项目链接

- Gitee: https://gitee.com/mao-peng/testkit