python-windows命令行启动appium及杀掉对应接口进程

简介: 文章目录windows命令行启动appium及杀掉对应接口进程一.环境配置1.安装命令行版appium2.安装appium-doctor检测3.python安装Appium-Python-Client:4.定位uiautomatorviewer.bat5.查看主包名主类名Activity二.python-appium启动app1.appium启动一加计算器相关参数:2.windows查看端口三.windows杀掉对应进程

文章目录

windows命令行启动appium及杀掉对应接口进程

一.环境配置

     1.安装命令行版appium

     2.安装appium-doctor检测

     3.python安装Appium-Python-Client:

     4.定位uiautomatorviewer.bat

     5.查看主包名主类名Activity

二.python-appium启动app

      1.appium启动一加计算器相关参数:

      2.windows查看端口

三.windows杀掉对应进程

windows命令行启动appium及杀掉对应接口进程

本人环境前置条件:手机设备为真机一加7 Pro,使用的应用为一加计算器

一.环境配置

1.安装命令行版appium

npm可以使用淘宝镜像下载更快,如下命令为全局安装

npm --registry http://registry.npm.taobao.org install appium -g

2.安装appium-doctor检测

npm --registry http://registry.npm.taobao.org install appium-doctor -g

3.python安装Appium-Python-Client:

pip install Appium-Python-Client

验证:cmd输入 appium -v

4.定位uiautomatorviewer.bat

使用定位工具uiautomatorviewer.bat,如果遇到报错请看我这篇博客


编写一个uiautomatorview截屏获取.uix工具_梦无矶的博客-CSDN博客


也可以使用appium的定位,还有weditor。


关于python版uiautomator2中的weditor

python语言实现的一个app自动化测试框架


安装uiautomator2:

pip install -U uiautomator2

初始化命令(往手机上推送apk包):

python -m uiautomator2 init

安装定位工具weditor:

pip install -U weditor

安装完成之后,命令行运行:weditor --help确认是否安装成功。

命令行输入:weditor 会自动打开一个浏览器 进行连接手机设备定位。

init出错的话可以看我这篇博客:

关于uiautomator2-ATX安装失败教程

5.查看主包名主类名Activity

可以查看我这篇博客:

查看主包名主类名Activity

二.python-appium启动app

1.appium启动一加计算器相关参数:

d = {}
d['platformName'] = 'Android'
d['deviceName'] = udid #填写你的设备id,adb devices显示的那个
d['appPackage'] = 'com.oneplus.calculator'
d['appActivity'] = 'com.oneplus.calculator.Calculator'

端口可以根据自己的需求进行更改,-bp自己领悟是啥,这里不教。

import subprocess
from appium import webdriver
subprocess.Popen('appium -p 4723 -bp 5723',shell=True)  
d = {}
d['platformName'] = 'Android'
d['deviceName'] = udid #填写你的设备id,adb devices显示的那个
d['appPackage'] = 'com.oneplus.calculator'
d['appActivity'] = 'com.oneplus.calculator.Calculator'
driver = webdriver.Remote('http://127.0.0.1:4723/wd/hub',d)

2.windows查看端口

例子

netstat -ano | findstr 4723  #查询端口号1111的进程信息,从中可以获得pid

启动模拟器或手机,访问服务监听的那个端口:

webdriver.Remote('http://127.0.0.1:4723/wd/hub',dic)  #dic是模拟器或手机的设备信息和app信息
#根据pid查询进程信息,第一列就是进程名称
tasklist | findstr 2472
#根据pid杀死进程
taskkill /pid 2472 -t -f  #2472是pid

我们启动一下一加计算器

image.png

看到200,则是启动成功,这时候我们去查看端口

image.png

三.windows杀掉对应进程

杀死上述的4723端口

其实很简单,我们获取控制台输出的第一行,也就是带有LISTENING的这一行显示的PID号,对他进行处理拿到PID号,再进行taskkill即可

def killAppiumPid():
    #windows写法如下
    appium_port = 4723
    print(appium_port)
    cmd_find = 'netstat -aon | findstr %s' % appium_port
    print(cmd_find)
    result = os.popen(cmd_find)
    text = result.read()
    print("result:", text)
    if text != "":
        pid = text.split("LISTENING")[1].strip()[0:5]
        print(f"--------------{pid}------------------")
        # 执行被占用端口的pid
        cmd_kill = 'taskkill -f -pid %s' % pid
        print(cmd_kill)
        subprocess.call('taskkill /T /F /PID %s' % pid, shell=True)
        print("apppium-server 进程已杀掉")
    else:
        print("appiun-server 端口不存在")

运行killAppiumPid函数

image.png

image.png

如上图所示LISTENING已经被杀掉了。


相关文章
|
3天前
|
Windows
Windows中如何查看被占用的端口、杀掉对应的进程
这篇文章介绍了在Windows系统中如何查看被占用的端口号以及如何杀掉占用端口的进程,包括使用命令提示符的`netstat -ano | findstr 端口号`命令查找进程PID,然后通过任务管理器或`taskkill /PID PID号`命令来结束进程。
Windows中如何查看被占用的端口、杀掉对应的进程
|
7天前
|
Python
python Process 多进程编程
python Process 多进程编程
18 1
|
12天前
|
存储 安全 Python
[python]使用标准库logging实现多进程安全的日志模块
[python]使用标准库logging实现多进程安全的日志模块
|
16天前
|
安全 开发者 Python
跨越编程孤岛,构建互联大陆:深入探索Python进程间通信的奥秘,解锁高效协作新纪元!
【8月更文挑战第3天】在编程领域,Python 因其简洁强大而广受欢迎。但随着项目规模扩大,单进程难以应对复杂需求,此时多进程间的协同就显得尤为重要。各进程像孤岛般独立运行,虽提升了稳定性和并发能力,但也带来了沟通障碍。为解决这一问题,Python 提供了多种进程间通信(IPC)方式,如管道、队列和套接字等,它们能有效促进数据交换和任务协作,使各进程像大陆般紧密相连。通过这些机制,我们能轻松搭建起高效的多进程应用系统,实现更加复杂的业务逻辑。
18 2
|
17天前
|
消息中间件 Kafka 数据安全/隐私保护
Python IPC实战指南:构建高效稳定的进程间通信桥梁
【8月更文挑战第3天】在软件开发中,高效的进程间通信(IPC)对于构建复杂系统至关重要。本文通过分布式日志处理系统的案例,演示如何利用Python实现可靠的IPC。系统由多个收集日志的进程及中心服务器构成,选用套接字作为IPC机制以支持跨网通信与并发。实战包括定义通信协议、实现日志发送与接收功能,并进行测试部署。此方案不仅展现了Python在IPC领域的强大能力,还为实际应用中的错误处理、数据安全等问题提供了思考方向。
14 1
|
18天前
|
消息中间件 安全 Kafka
Python IPC机制全攻略:让进程间通信变得像呼吸一样自然
【8月更文挑战第2天】在编程领域中,进程间通信(IPC)作为连接独立运行单元的关键桥梁,其重要性不言而喻。本文以Python为例,深入探讨了IPC的各种机制。首先对比了管道与消息队列:管道作为一种基础IPC机制,适用于简单场景;而消息队列通过第三方库如RabbitMQ或Kafka支持更复杂的多生产者多消费者模型,具备高并发处理能力。
16 1
|
4天前
|
Linux UED iOS开发
Python colorama 设置控制台、命令行输出彩色文字
Python colorama 设置控制台、命令行输出彩色文字
8 0
|
6天前
|
SQL 分布式计算 算法
【python】python指南(二):命令行参数解析器ArgumentParser
【python】python指南(二):命令行参数解析器ArgumentParser
12 0
|
7天前
|
JavaScript Windows
NodeJs——如何获取Windows电脑指定应用进程信息
NodeJs——如何获取Windows电脑指定应用进程信息
12 0
|
7天前
|
并行计算 开发者 Python
解锁Python多进程编程的超能力:并行计算的魔法与奇迹,探索处理器核心的秘密,让程序性能飞跃!
【8月更文挑战第12天】在Python编程领域,多进程编程是一项关键技能,能有效提升程序效率。本文通过理论与实践结合,深入浅出地介绍了Python中的多进程编程。首先解释了多进程的概念:即操作系统中能够并发执行的多个独立单元,进而提高整体性能。接着重点介绍了`multiprocessing`模块,演示了如何创建和启动进程,以及进程间的通信方式,如队列等。此外,还提到了更高级的功能,例如进程池管理和同步原语等。通过这些实例,读者能更好地理解如何在实际项目中利用多核处理器的优势,同时注意进程间通信和同步等问题,确保程序稳定高效运行。
20 0