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是否汉化
没有人不会走，也没有人会一直在。人一旦有了期待，心情就会忽明忽暗。
先拿着预判一通乱干，然后找到相对更好的正向反馈。接下来就有方向了，瞄着正向反馈再玩命干，看看是啥效果。不断调整，持续优化。
大概就是又清晰又混乱的过程。没到成熟的时候别追求任何洁癖，什么模式的、组织的，肯定特别不完美，都是正常的。
正确的解决方案，最巧妙的地方都是找对了切入角度，是当下的最优解。
背景
在C端产品迭代测试中，最后的回归测试或线上接口&UI巡检测试过程，埋点如何校验，专项回归，始终没有找到好的解决方案，因公司内部埋点数据统计平台的特殊性，无法实时观察监测，从应用产品端出发，寻找解决方案，实现埋点自动化统计校验，线上回归测试
App_埋点自动化
设计思路_1
App：接口层加密，无法抓包获取相关响应值及关键字，不能通过接口去统计埋点
- 借助UI_pytest自动化项目基础上进行改造，在app启动时，同时开启adb日志脚本命令
- 将上一次的埋点数统计做为样本，基础数据
- 在日志文件中抓取本次UI自动化执行过程中的 点击量、浏览量、曝光量、页面id等数据
- 每执行完一次自动化项目同时统计出本次运行的埋点数，与基础数据相对比，校验差值，并输出报告
- 代码写在pytest→conftest.py的里面，与app的启动关闭同时运行该脚本
代码实现（部分）
日志文件样本：logcat.txt
报告输出样本参考
PC&M_埋点自动化
设计思路
- PC&M 通过接口抓包的方式来获取埋点相关信息，进行统计（引入wqrfproxy进行代理抓包）
- 此脚本写在pytest→conftest.py文件中，在执行测试用例时同步进行
- 主要步骤：
- 清空日志文件
- 启动代理服务,拦截日志
- 执行测试用例
- 解析日志,统计各类事件数量
- 计算事件回放成功率
- 清空日志文件
代码实现（部分）
回放成功率计算公式，单独封装调用，以便可随时调整参数
计算成功率，当实际值和预期值的绝对差大于默认的10时，将计算成功率作为百分比。
wqrfproxy 详细参考
离开乏味的皮囊，自由的灵魂在路上
- Name: Alan Hsu
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