在 Python 中使用 uiautomator 库进行安卓自动化 前该如何设置手机与电脑的通信

### 使用Python实现UIAutomator自动化测试 #### 安装依赖库 为了能够利用 `python-uiautomator2` 进行 Android UI 自动化测试，需先安装必要的 Python 库。可以通过 pip 来安装这些包： ```bash pip install --upgrade uiautomator2 ``` 这一步骤确保了环境中有最新版本的 `uiautomator2` 可供调用[^1]。 #### 初始化设备连接 建立与目标 Android 设备之间的通信链路是启动任何自动化流程的前提条件之一。通常情况下，通过 USB 数据线物理连接设备并启用开发者模式下的 USB 调试功能来简化这一过程。之后，在 Python 中初始化设备对象如下所示： ```python import uiautomator2 as u2 d = u2.connect() # 默认连接 adb devices 列表中的第一个设备 print(d.info) # 打印设备信息 ``` 上述代码片段展示了怎样创建一个代表已连接移动终端实例的对象，并获取其基本信息以便确认连接成功与否。 #### 编写简单的交互逻辑 一旦建立了稳定可靠的控制通道，则可以开始构建具体的业务场景模拟动作序列。下面给出的例子说明了如何打开微信聊天界面并向指定联系人发送消息： ```python def send_wechat_message(contact_name, message_text): d.app_start("com.tencent.mm") # 启动微信应用 d(resourceId="com.tencent.mm:id/cjk").click() # 点击通讯录按钮 d(className="android.widget.EditText").set_text(contact_name) # 输入联系人名称 d.xpath('//android.widget.ListView/android.view.View[1]').click() # 选择首位匹配的结果项 d(resourceId="com.tencent.mm:id/aig").send_keys(message_text) # 键入要发送的消息内容 d(resourceId="com.tencent.mm:id/anq").click() # 发送消息 ``` 这段函数定义了一个完整的从开启应用程序直到传递特定文本给选定好友的过程描述。 #### 执行测试脚本 准备好所有准备工作后，就可以运行准备好的 Python 文件来进行实际的操作验证工作了。假设文件名为 `test.py` 并位于磁盘路径 `D:` 下面，那么可以在命令提示符窗口里输入以下指令触发执行： ```bash python D:\test.py ``` 这条语句会加载并按照顺序解释执行该位置处保存下来的 Python 源码，从而驱动真实世界里的智能手机完成预设的任务列表[^2]。

### 使用 Python 和 UiAutomator 实现图像识别与自动点击 对于想要利用 Python 结合 UiAutomator 来完成基于图像识别的自动点击操作，可以采用 `uiautomator2` 库配合 OCR 技术来达成目标。由于原生 UiAutomator 可能无法直接支持通过图片进行交互的操作[^1]。 #### 安装依赖库 为了能够顺利执行此功能，需先安装必要的 Python 库： ```bash pip install uiautomator2 pillow pytesseract opencv-python ``` 这些包提供了访问 Android 设备的能力以及处理图像和文字识别的功能。 #### 初始化设备连接 确保已按照说明完成了初始化工作： ```python import uiautomator2 as u2 d = u2.connect() # 连接到默认设备或指定 IP 地址 d = u2.connect('device_ip') print(d.info) ``` 这段代码用于建立到测试手机或其他安卓终端之间的通信链路，并打印基本信息验证连接状态。 #### 获取屏幕截图并保存为文件 接下来是从屏幕上捕获当前显示的画面作为后续匹配的基础素材： ```python from PIL import Image import io def capture_screen(device, save_path='screenshot.png'): screen_data = device.screenshot(format="raw") img = Image.open(io.BytesIO(screen_data)) img.save(save_path) capture_screen(d) ``` 这里定义了一个函数用来截取整个屏幕的内容，并将其存储至本地磁盘上以便进一步分析。 #### 执行图像模板匹配查找位置坐标 当拥有了待检测的目标图案之后就可以运用 OpenCV 的模版匹配算法定位其所在之处： ```python import cv2 import numpy as np def find_image_position(template_file, screenshot_file): template = cv2.imread(template_file, 0) screenshot = cv2.imread(screenshot_file, 0) res = cv2.matchTemplate(screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) top_left = max_loc h, w = template.shape[:2] center_point = (top_left[0]+w//2, top_left[1]+h//2) return center_point if max_val >= 0.8 else None position = find_image_position('target_icon.png', 'screenshot.png') if position is not None: print(f"Found target at {position}") else: print("Target image not found.") ``` 上述脚本实现了读入两张灰度图形式的小图标（即要找的对象）和大背景（即之前拍下的全屏快照），接着调用 `cv2.matchTemplate()` 函数计算相似度矩阵；最后依据阈值判断是否存在足够接近的结果，若有则返回中心点座标给下一步动作指令使用[^2]。 #### 发送触摸事件模拟点击行为 一旦确认了对象的确切方位就可通过发送相应的手势命令让应用程序响应用户的意图： ```python if position is not None: x, y = position d.click(x=x, y=y) # 对应于找到的位置触发单击事件 ``` 以上就是一套完整的流程介绍，在实际应用过程中可能还需要考虑更多细节因素比如权限管理、异常情况处理等。