Airtest实现在手机界面快速批量采集数据

一、问题

Airtest使用的poco方法比较慢，寻找差不多一周，看完这篇文章能节省一周时间，希望帮到大家。

请添加图片描述

二、解决思路

使用Airtest图像识别，这样就会速度上提升效率。

三、解决办法

使用页面规律，要找到每条数据的附近规律（一般是图像规律），使用find_all(规律图像)计算得到坐标，再依据和图像同一条数据的坐标，计算得到差值四个（四个差值分别是左上和右下的X,Y坐标差值），图像和差值坐标经过计算得到每条数据的坐标，依据每条数据的坐标截图经过ocr识别出数据并保存。

（图像和poco方法都适用）

在这里插入图片描述

四、代码实现

# -*- encoding=utf8 -*-
__author__ = "Administrator"from airtest.core.api import *
import randomfrom airtest.aircv import *from PIL import Image
import pytesseract
import csvimport pyocr
import pyocr.buildersauto_setup(__file__)def zuobiao_new_txt(m,n):# 获取每个特征的图片坐标并完成转换# Airtest的多图查找与两图对比title_shibie = []# 参数==========日期，数据results_m= find_all(m)results_n= find_all(n)print("---------------日期-----------------")print("识别到图片的个数{}".format(len(results_m)))print(results_m)print(results_m[0]['rectangle'][0][0])print("----------------数据----------------")print(results_n)# x_0的差值m_x_0 = int(results_m[0]['rectangle'][0][0])n_x_0 = int(results_n[0]<