3. 环境搭建与配置：Python虚拟环境创建、依赖管理、Pytest插件安装、ADB与模拟器配置

说实话，环境搭建这事儿，看着简单，但坑是真不少。我带过好几个新人，第一周全卡在环境上。不是Python版本冲突，就是ADB连不上设备。所以这一章，咱们把基础打扎实。

3.1 Python虚拟环境：为什么必须用？

我刚开始做自动化时，图省事，直接在系统Python里pip install。结果呢？项目A要requests 2.25，项目B要requests 2.26，一升级，项目A挂了。你想想看，这多闹心。

虚拟环境就是给每个项目一个独立的Python解释器空间。互不干扰，干净利落。

3.1.1 创建虚拟环境

Python 3.3+ 自带 venv 模块，不需要额外安装。我个人习惯在项目根目录下创建：

# 进入你的项目目录
cd /workspace/cockpit_auto_test

# 创建虚拟环境，命名为 .venv（点开头，隐藏文件夹）
python3 -m venv .venv

执行完后，目录下会多出一个 .venv 文件夹。里面包含了独立的Python解释器和pip。

3.1.2 激活与退出

操作系统	激活命令	退出命令
Windows (CMD)	.venv\Scripts\activate.bat	deactivate
Windows (PowerShell)	.venv\Scripts\Activate.ps1	deactivate
macOS / Linux	source .venv/bin/activate	deactivate

3.2 依赖管理：requirements.txt 的正确用法

依赖管理说白了就是「你家项目吃哪些库，版本是多少」。我见过最坑的团队，直接把所有依赖打在README里让人手动装。结果呢？版本对不上，跑不起来。

3.2.1 生成 requirements.txt

激活虚拟环境后，安装你需要的库。比如：

pip install pytest
pip install uiautomator2
pip install allure-pytest

然后一键导出：

pip freeze > requirements.txt

打开看看，内容大概是这样：

allure-pytest==2.13.2
allure-python-commons==2.13.2
attrs==23.1.0
certifi==2024.2.2
charset-normalizer==3.3.2
idna==3.6
iniconfig==2.0.0
packaging==23.2
pluggy==1.4.0
pytest==8.0.2
requests==2.31.0
urllib3==2.2.1
uiautomator2==2.16.23

3.2.2 从 requirements.txt 恢复环境

新同事拉代码后，只需要两步：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

搞定。所有依赖版本完全一致，不会出现「我这儿能跑你那儿跑不了」的情况。

3.2.3 依赖分组管理（进阶）

项目大了，依赖会分成几类：核心库、测试库、开发工具库。我个人习惯用 requirements 目录来管理：

requirements/
├── base.txt          # 核心依赖：requests, uiautomator2
├── test.txt          # 测试依赖：pytest, allure-pytest
└── dev.txt           # 开发工具：black, flake8, pre-commit

然后在 test.txt 里引用 base.txt：

-r base.txt
pytest==8.0.2
allure-pytest==2.13.2

安装时：

pip install -r requirements/test.txt

3.3 Pytest插件安装：让测试框架更好用

Pytest本身很轻量，但配上插件就强大了。我常用的插件有这么几个：

插件名	用途	安装命令
pytest-html	生成HTML格式测试报告	pip install pytest-html
pytest-xdist	分布式执行测试用例（多核并行）	pip install pytest-xdist
pytest-rerunfailures	失败用例自动重跑	pip install pytest-rerunfailures
pytest-ordering	控制用例执行顺序	pip install pytest-ordering
allure-pytest	集成Allure报告框架	pip install allure-pytest

安装后，在 pytest.ini 或 conftest.py 里配置即可生效。比如并行执行：

# 命令行直接跑
pytest -n 4  # 用4个CPU核心并行跑

3.4 ADB与模拟器配置：打通设备通信

座舱自动化测试，离不开ADB。不管是真车机还是模拟器，ADB都是桥梁。

3.4.1 ADB安装与验证

ADB包含在Android SDK Platform Tools里。下载后解压，把路径加到系统环境变量里。

验证是否安装成功：

adb version
# 输出类似：Android Debug Bridge version 1.0.41

3.4.2 连接模拟器

座舱测试常用模拟器有几种：

• Android Studio自带模拟器：功能全，但吃资源。
• Genymotion：速度快，适合跑自动化。
• 第三方车机模拟器：比如某些厂商定制的Android模拟器，带车载UI。

启动模拟器后，用ADB检查连接：

adb devices
# 输出：
# List of devices attached
# emulator-5554   device

如果显示 unauthorized，说明模拟器弹出了授权弹窗，在模拟器上点「允许」就行。

3.4.3 常用ADB命令（座舱测试版）

命令	用途	示例
adb shell input tap x y	模拟点击坐标	adb shell input tap 500 800
adb shell input swipe x1 y1 x2 y2	模拟滑动	adb shell input swipe 300 500 300 200
adb shell am start -n pkg/activity	启动指定应用	adb shell am start -n com.android.settings/.Settings
adb shell dumpsys window displays	获取屏幕分辨率	用于计算点击坐标
adb shell screencap -p /sdcard/screen.png	截屏	用于图像对比测试

3.5 整体环境架构图

下面这张图，把咱们这一章搭建的环境串起来。你看看，心里就有数了。

3.6 验证环境：跑一个最小用例

环境搭完，得验证一下能不能跑通。写一个最简单的测试：

# test_env_check.py
import pytest

def test_adb_connect():
    """验证ADB是否能连接到设备"""
    import subprocess
    result = subprocess.run(
        ["adb", "devices"],
        capture_output=True,
        text=True
    )
    assert "device" in result.stdout, "未检测到设备，请检查ADB连接"

def test_pytest_works():
    """验证Pytest本身能正常执行"""
    assert 1 + 1 == 2

执行：

pytest test_env_check.py -v

如果两个用例都绿了，恭喜你，环境搭建成功。