python实现mac PC客户端自动化调研

环境搭建：https://blog.csdn.net/a200822146085/article/details/112344650

简单实践：https://www.jb51.net/article/187508.htm

sikuli+python: 基于图像识别技术做UI自动化：

sikuli [error] Mouse: not useable (blocked) --使用Java 11，重新配置系统偏好设置https://github.com/RaiMan/SikuliX1/wiki/Allow-SikuliX-actions-on-macOS

sikuli 常用操作：https://blog.csdn.net/winnie8829/article/details/12040901

https://blog.csdn.net/sinat_27980131/article/details/51684001

https://www.cnblogs.com/mikigo/p/13405467.html

https://www.cnblogs.com/myydwq/p/14235645.html

pip install JPype1 使用教程：http://www.pythontip.com/blog/post/4245/

pyjnius: https://pyjnius.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html

尝试通过JPype和pyjnius将sikuli.jar集成到python,能成功调起app，但是查找，点击图片，没有成功，卡在函数实例化。而且得查看API 文档来编写，体验不如直接使用sikuli gui.

sikuli优势：

简单易上手，学习成本低，快速，画布区域好操作和识别, 可以与python集成使用

劣势：

图像识别在不同分辨率的机器上存在不稳定性，移动用appium, PC端用sikuli，测试框架混用,

没有代码提示，要一边翻看api，一边写,调试功能比较弱

automac 和appium-driver2-mac 应该可以很好到集成到python，基于自己测试application无法识别控件，就没有再深入学习这两个包。

总结：

因为要协同移动端ios和PC application，主要难点在PC端应用无法识别控件，sikuli 的python包6年没有更新来，依赖的包也很旧，不太想用https://github.com/kevlened/sikuli_cpython，Jpython的方式调用jar也不太理想，最后还是觉得用sikuli GUI的脚本作为辅助工具来做一个初步尝试

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来源： https://blog.csdn.net/lc19920727/article/details/119103660