insights.py

AppetizerIO 命令行工具（Python）

使用流程

• 将待测试的 apk 上传到服务端进行插桩
• 下载插桩后的 apk
• 安装插桩后的应用，进行测试流程（自动化测试，人工测试都可以），log会存在手机本地
• 上传 log 至服务端进行分析，获取报告
  • 可以通过APP端浮动功能框进行上传
  • 可以通过PC端上传USB连接的设备的log
  • 可以通过本脚本控制上传
• 通过Appetizer Desktop >= 1.4.3进行可视化查看报告

插桩和分析包括

• 应用崩溃（Crash）的原因和崩溃时的状态
• 所有线程抛出的异常（即使不会造成崩溃）
• 应用未响应（ANR）的状态
• HTTP 请求以及回复的详细信息，包含以下库的API (更多库支持正在添加)    - okhttp >=2.2 或 okhttp3
  • retrofit >1.8（基于okhttp的）
  • apache http
  • urlconnection
  • volley
• 主线程卡顿（图片问题，回调问题等）
• 界面切换耗时
• CPU 占用率和 heap 占用大小
• FPS
• 内存指标PSS等

环境要求

• Python 2.7.x 3.3+
• node >= 0.10.4
• adb已经安装并已经添加到环境变量PATH中
• 支持Windows, MacOS, Linux
• APK文件名尽量用英文，APP本身状态、字符串等可以有中文

用法

安装依赖

python -m pip install -r requirements.txt

帮助

python insights.py -h

确认不会有错误即依赖安装正确

login: 登录账号

python insights.py login username password

所有客户端操作均需要登录认证，执行登录后登录用token保存在当前 .access_token 文件。token默认60天有效，使用任意操作会自动续期。60天后token过期需要重新登录。

账号可在 Appetizer.io 注册。

如果非账号密码登录，可使用如下命令直接设置 apikey， apikey可以从Appetizer桌面客户端的用户界面获取：

python insights.py apikey <apikey>

插桩 apk

python insights.py process apk processed_apk

例如

python insights.py process my.apk my_processed.apk 

插桩需要上传、处理、下载，需要一定时间，依据网络情况与APK大小不同大致在1分钟-3分钟内，期间会有输出表示进展情况。 命令行插桩的App主要面向自动化遍历技术，为避免自动化误点，默认会关闭浮动框，需要打开可在命令行插桩时增加 --enable-inapp-menu 选项

安装插桩后的APK并授权

python insights.py install my_processed.apk -s serialno1 -s serialno2

• my_processed.apk 是插桩后的apk
• -s是可选参数， serialno1 serialno2 之类的是设备的串号，通过 adb devices 获得，需要安装到多个设备可以用多个-s命令指定设备; 不提供任何-s命令时，默认认为只有一个设备并对该设备进行安装
• 安装后会自动授权log （小米无法自动化授权，建议在安装完成后授权读写SDCARD）

测试

Appetizer 质量监控客户端对测试没有特别限制，可以是简单的人工测试，也可以是复杂的回归测试，测试长度不限。插桩后的APK会自动log

上传log获取分析报告

python insights.py analyze my_processed.apk -s serialno1 -s serialno2 --clear

• -s是可选参数， serialno1 serialno2 之类的是设备的串号，通过 adb devices 获得，需要分析多个设备上的log可以用多个-s命令指定设备; 不提供任何-s命令时，默认认为只有一个设备并对该设备进行分析
• --clear是可选参数，用于从设备下载log后将设备上log清空
• 分析成功后可以通过Appetizer Desktop >= 1.3.0 查看
• 分析成功后，服务器会返回相应的报告和导出格式的下载路径，例如：

waiting...... server is uploading the report
server has generated and uploaded the report
download report data at:
http://cache.appetizer.io/xxxxx.report.gz
exported reports available at (deprecated, use Appetizer Desktop instead):
{
    "csv": "http://cache.appetizer.io/xxxxx.csv.zip",
    "json": "http://cache.appetizer.io/xxxxx.json.zip",
    "html": "http://cache.appetizer.io/xxxxx.html.zip",
}

下载的报告格式为gzip，解压后是一个json，详细报告格式参考：http://doc.appetizer.io/advanced/under-the-hood-analysis.html

使用报告可视化工具

• 首先安装可视化工具所需要的依赖：

pip install -r requirements.report.txt

• 可视化报告

python report.py sample-report.json.gz

可以传入gz文件或者json文件，可视化效果如下（底部有matplotlib标准工具栏可以对区域进行缩放等）：

私有化部署

使用私有化部署的用户，以如下命令配置：

python insights.py deployment --private <私有化部署URL>

然后直接设置 apikey （绝大多数私有化部署不支持账号密码登录）

python insights.py apikey <apikey>

之后即可正常使用其他功能，如果需要切换回公有云部署，执行：

python insights.py deployment

注意，每次切换需要重新设置apikey/登录

其他功能

python insights.py clearlog my_processed.apk -s serialno1 -s serialno2 --clear

将设备上有指定插桩后的APK的log清除