一次曲折的竞品测试自动化之路

前两天接到一个活，对一款竞品的OCR识别结果进行分析统计，要对两万多张图片进行识别，而后统计各个字段的识别正确率，对于手动测试来说，这基本上是不可能的。

　　接到这活后马上想到如下思路：对竞品代码进行反编译，在关键节点插入本身代码，对竞品选择图片和识别结果进行记录，而后自动化驱动模拟手动测试就好了，这是最快的解决方案。下午搞定，晚上挂上手机次日就坐等结果了，可反编译后修改完代码编译打包失败，即便反编译后不进行任何代码修改从新打包都失败，之前遇到过相似的包，也google过缘由和解决方案，没有很好的解决的办法，这条路算是走不通了；

　　好在这款竞品图像识别的部分是经过JNI调用C++写的so文件，只要理清逻辑顺序，本身写一个demo一样调用也行，因而半个小时梳理了一下代码，他图片识别前要进行图片剪切，锐化处理，各类JNI调用要进行十好几回，果断放弃了；

　　故事进行到这里就走不通了，而后adb shell进入手机去看看了缓存文件，发现它识别的一些数据缓存到本地数据库中了，但数据库中记录的文件名称不是输入图片的名称，是通过剪切锐化处理后的图片，并且名称是随机生成的，因而一个思路诞生了，我只要记录下图片输入的顺序，就能把图片名跟数据库中相应的记录一一对应。那怎么获取图片的顺序呢？查看了一下logcat输出，其并无对选择图片进行记录输出，彷佛又陷入了绝境。

　　那就只有最后一个办法了，图片的位置是不会发生变化的，再写一个自动化程序对图片进行遍历，记录图片名称。因而整个思路成了：先把图片导入手机，运行自动化程序对手机图库进行遍历，获取图片名字，而后再运行一个自动化程序，按照图片遍历的顺序依次模拟手动进行图片输入识别，而后拉出数据库，进行数据提取整理，完成一一对应的过程比对结果，统计分析。这也是最后也是惟一的解决方法了，虽然有点麻烦，但总仍是避免了大量人力浪费在这上边。

　　对别人的app进行业务上的竞品对比，原本就很麻烦，由于你得不到对方开发团队的任何支持，因此必要的逆向工程技术，开阔的视野，灵活的思路对自动化人员来说很重要。

 

　　附记：作竞品测试时必定要注意对本身数据的保护，若是没有任何保护手段，那此次成功的竞品测试就给对手增长了两万的真实数据。

　　经过对各类类型的app的逆向工程，我能够很负责任的说，不偷用户数据，安全性作得很好的app真的不多。