CN104253892B - 智能移动设备中应用程序的性能的测试方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法及系统，本发明的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法及系统，通过在应用程序启动期间到启动后一定时间内间隔预定时间截取屏幕图像，进而根据获得的所有屏幕图像，从最近获取的屏幕图像开始进行比对，直到找出第一张有差异的屏幕图像，则该第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间即为所述应用程序的启动时间。通过设置不同的间隔用预定时间，可获得不同精度的启动时间，整个计算工程全靠系统处理自动实现，无需人工操作，方便工业化实施；而且，稳定可靠，可重复性强。
Description
技术领域
本发明涉及手机测试技术领域，具体涉及一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法及系统。
背景技术
现有智能移动设备中均安装有大量应用程序，提高应用程序的启动速度一直以来是行业内努力的方向。因为应用程序启动的时候可能会加载大量的本地与网络数据导致耗费很长的时间，因此，大部分应用程序启动时间较长。为提高用户体验，大部分应用程序每次启动的时候都有启动画面。一直以来，应用程序的启动时间一般是通过人用秒表计时来计算，所述应用程序的启动时间指应用程序的图标被点击后直到启动完成所需要的时间。采用人工秒表计时，不仅计时成本高不方便工业化实施，而且还可能因为每个人的反应速度有差别导致人工读取的启动时间误差较大，可重复性和可再现性差。
发明内容
为此，本发明所要解决的是现有技术中的人工计算应用程序启动时间带来的不方便工业化实施和误差大的技术问题，提供一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法及系统。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，包括以下步骤：
S11：应用程序的启动触发开始执行步骤S12；
S12：每间隔预定时间获取一次屏幕图像并存储；
S13：判断是否到达预定的获取屏幕图像时间，如到达预定的获取屏幕图像时间，则结束获取屏幕图像，转入下一步；否则，继续获取屏幕图像，直到达到预定的获取屏幕图像时间；
S14：从最近获取的屏幕图像开始，比对获得的所有屏幕图像，直到找出第一张有差异的屏幕图像并输出；
S15：读取第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间，则该时间即为所述应用程序的启动时间；
S16:将所述应用程序的所述启动时间输出。
还包括以下计算所述应用程序安装文件大小的步骤：
S21：在所述应用程序安装前，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储；
S22：安装所述应用程序；
S23：在所述应用程序安装后，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储；
S24：用步骤S23中的所有文件的大小减去步骤S21中获取的所有文件的大小得到的差值即为所述应用程序的安装文件大小；
S25:输出得到的所述应用程序的安装文件大小。
还包括以下计算所述应用程序的CPU占用率的步骤：
S31：智能移动设备开机后，计算当前CPU所耗费的总时间作为基准时间点并存储；
S32:间隔预定时间后再次获取CPU所耗费的总时间；
S33：用步骤S32中获取的CPU所耗费的总时间减去步骤S31中CPU所耗费的总时间，得到首次时间差；
S34：获取所述应用程序在上述时间差内所耗费的CPU时间并存储；
S35：用步骤S34中获取的所述应用程序在上述时间差内所耗费的CPU时间比上所述时间差，得到所述应用程序的CPU占用率并输出；
S36:再次计算应用程序的CPU占用率时，获取当时所述CPU所耗费的总时间；
S37:读取在步骤S36之前最近获取的所述CPU所耗费的总时间作为基准时间点；
S38:用步骤S36中获取的所述CPU所耗费的总时间减去所述步骤S37中获取的所述CPU所耗费的总时间，得到非首次时间差；
S39：获取在步骤S38中得到的所述非首次时间差内所述应用程序所耗费的CPU时间；
S40：用步骤S39中获取的所述应用程序所耗费的CPU时间比上步骤S38中得到的时间差，即为再次获取的所述应用程序的CPU占用率。
还包括计算所述应用程序运行过程中产生的网络流量的步骤。
还包括读取所述应用程序所占用的系统的内存的步骤。
同时，提供一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，包括：
触发启动模块，用于在所述应用程序启动时触发屏幕图像截取模块工作；
屏幕图像截取模块，用于每间隔预定时间获取一次屏幕图像并存储；
获取屏幕图像时间判断模块，用于判断是否到达预定的获取屏幕图像时间，如到达预定的获取屏幕图像时间，则结束获取屏幕图像，并触发比对模块开始工作；否则，继续获取屏幕图像，直到达到预定的获取屏幕图像时间；
比对模块，用于从最近获取的屏幕图像开始，比对获得的所有屏幕图像，直到找出第一张有差异的屏幕图像并输出给时间获取模块；
时间获取模块，用于读取第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间，则该时间即为所述应用程序的启动时间；
启动时间输出模块，用于输出所述时间获取模块获取的所述启动时间。
还包括应用程序安装文件大小计算模块，所述应用程序安装文件大小计算模块进一步包括：
第一大小计算模块，用于在所述应用程序安装前，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储；
安装模块，用于安装所述应用程序；
第二大小计算模块，用于在所述应用程序安装后，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储；
安装文件大小求值模块，用于将所述第二大小计算模块获取的所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小减去所述第一大小计算模块获取的所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小的得到差值，所述差值即为所述应用程序的安装文件大小；
安装文件大小输出模块，用于输出得到的所述应用程序的安装文件大小。
还包括CPU占用率计算模块，所述CPU占用率计算模块进一步包括：
第一时间计算模块，用于在智能移动设备开机后，计算当前CPU所耗费的总时间作为基准时间点并存储；
第二时间计算模块，用于在间隔预定时间后再次获取CPU所耗费的总时间；
首次时间差获取模块，用于根据所述第二时间计算模块获取的CPU所耗费的总时间减去第一时间计算模块获取的CPU所耗费的总时间，得到首次时间差；
首次应用程序耗费的CPU时间获取模块，用于获取所述应用程序在上述首次时间差获取模块获取的时间差内所耗费的CPU时间并存储；
首次CPU占用率获取模块，用于将所述应用程序在所述首次时间差内所耗费的CPU时间比上所述首次时间差，得到所述应用程序的CPU占用率并输出；
第三时间计算模块，用于再次计算应用程序的CPU占用率时，获取当时所述CPU所耗费的总时间；
基准时间点获取模块，读取距离所述第三时间计算模块计算时最近获取的所述CPU所耗费的总时间作为基准时间点；
非首次时间差获取模块，用于将第三时间计算模块获取的所述CPU所耗费的总时间减去所述基准时间点获取模块获取的所述基准时间点，得到非首次时间差；
非首次应用程序耗费的CPU时间获取模块，用于获取所述应用程序在上述非首次时间差内所耗费的CPU时间并存储；
非首次CPU占用率获取模块，用于将所述应用程序在上述非首次时间差内所耗费的CPU时间比上所述非首次时间得到所述应用程序的CPU占用率，并输出再次获取的所述CPU占用率。
还包括计算所述应用程序运行过程中产生的网络流量的网络流量计算模块。
还包括读取所述应用程序所占用的系统的内存的内存读取模块。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
(1)本发明的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法及系统，通过在应用程序启动期间到启动后一定时间内间隔预定时间截取屏幕图像，进而根据获得的所有屏幕图像，从最近获取的屏幕图像开始进行比对，直到找出第一张有差异的屏幕图像，则该第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间即为所述应用程序的启动时间。通过设置不同的间隔用预定时间，可获得不同精度的启动时间，整个计算工程全靠系统处理自动实现，无需人工操作，方便工业化实施；而且，稳定可靠，可重复性强。
(2)本发明的的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法及系统，通过在安装应用程序前后分别统计所述移动设备的根目录下的所有文件的大小，并用应用程序后统计的所有文件的大小减去应用程序安装前统计的所有文件的大小，得到所述应用程序实际的安装文件大小。所述应用程序的所述安装文件大小的结果精确，且方便实施。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
图1为本发明实施例一的智能移动设备中应用程序的性能的测试方法的方法流程图；
图2为本发明实施例二的智能移动设备中应用程序的性能的测试系统的结构框图。
具体实施方式
参见图1，本发明一个实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，包括以下步骤：
S11：应用程序的启动触发开始执行步骤S12。
S12：每间隔预定时间获取一次屏幕图像并存储；其中所述预定时间由系统实现设定，并且设定的间隔时间的大小决定最终获取的启动时间的精度，间隔时间越小，获取的所述启动时间越精确。
S13：判断是否到达预定的获取屏幕图像时间，如到达预定的获取屏幕图像时间，则结束获取屏幕图像，转入下一步；否则，继续获取屏幕图像，直到达到预定的获取屏幕图像时间。
S14：从最近获取的屏幕图像开始，比对获得的所有屏幕图像，直到找出第一张有差异的屏幕图像并输出。
S15：读取第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间，则该时间即为所述应用程序的启动时间。本申请中，第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间即为从获取第一张屏幕图像开始到获取第一张有差异的所述屏幕图像的时间间隔；
S16:将所述应用程序的所述启动时间输出。
作为本发明其他实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，在上述实施例的基础上，还包括以下计算所述应用程序安装文件大小的步骤：
S21：在所述应用程序安装前，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储。
S22：安装所述应用程序。
S23：在所述应用程序安装后，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储。
S24：用步骤S23中的所有文件的大小减去步骤S21中获取的所有文件的大小得到的差值即为所述应用程序的安装文件大小。
S25:输出得到的所述应用程序的安装文件大小。
作为本发明其他实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，在上述任意一个实施例的基础上，还包括以下计算所述应用程序的CPU占用率的步骤：
S31：智能移动设备开机后，计算当前CPU所耗费的总时间作为基准时间点并存储。
S32:间隔预定时间后再次获取CPU所耗费的总时间。
S33：用步骤S32中获取的CPU所耗费的总时间减去步骤S31中CPU所耗费的总时间，得到首次时间差。
S34：获取所述应用程序在上述时间差内所耗费的CPU时间并存储；
S35：用步骤S34中获取的所述应用程序在上述时间差内所耗费的CPU时间比上所述时间差，得到所述应用程序的CPU占用率并输出。
S36:再次计算应用程序的CPU占用率时，获取当时所述CPU所耗费的总时间。
S37:读取在步骤S36之前最近获取的所述CPU所耗费的总时间作为基准时间点。
S38:用步骤S36中获取的所述CPU所耗费的总时间减去所述步骤S37中获取的所述CPU所耗费的总时间，得到非首次时间差。
S39：获取在步骤S38中得到的所述非首次时间差内所述应用程序所耗费的CPU时间。
S40：用步骤S39中获取的所述应用程序所耗费的CPU时间比上步骤S38中得到的时间差，即为再次获取的所述应用程序的CPU占用率。
作为本发明其他实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，在上述任意一个实施例的基础上，还包括计算所述应用程序运行过程中产生的网络流量的步骤。作为一种具体实现方式，以安卓系统的智能手机为例，通过读取/proc/{uid}/net下的数据来统计记录当前应用程序在运行过程中所产生网络流量的总和。当然，本发明的智能移动设备不限于智能手机，还包括PAD等。
作为本发明其他实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，在上述任意一个实施例的基础上，还包括读取所述应用程序所占用的系统的内存的步骤。作为一种具体实现方式，以安卓系统的智能手机为例，通过读取系统/proc/meminfo文件来解析出APP所占用的系统内存。
基于同一发明构思，参见图2所示，本发明的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，包括：
触发启动模块，用于在所述应用程序启动时触发屏幕图像截取模块工作。
屏幕图像截取模块，用于每间隔预定时间获取一次屏幕图像并存储。
获取屏幕图像时间判断模块，用于判断是否到达预定的获取屏幕图像时间，如到达预定的获取屏幕图像时间，则结束获取屏幕图像，并触发比对模块开始工作；否则，继续获取屏幕图像，直到达到预定的获取屏幕图像时间。
比对模块，用于从最近获取的屏幕图像开始，比对获得的所有屏幕图像，直到找出第一张有差异的屏幕图像并输出给时间获取模块。
时间获取模块，用于读取第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间，则该时间即为所述应用程序的启动时间。
启动时间输出模块，用于输出所述时间获取模块获取的所述启动时间。
作为本发明其他实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，在上述实施例的基础上，还包括应用程序安装文件大小计算模块，所述应用程序安装文件大小计算模块进一步包括：
第一大小计算模块，用于在所述应用程序安装前，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储。
安装模块，用于安装所述应用程序。
第二大小计算模块，用于在所述应用程序安装后，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储。
安装文件大小求值模块，用于将所述第二大小计算模块获取的所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小减去所述第一大小计算模块获取的所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小的得到差值，所述差值即为所述应用程序的安装文件大小。
安装文件大小输出模块，用于输出得到的所述应用程序的安装文件大小。
作为本发明其他实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，在上述任意一个实施例的基础上，还包括CPU占用率计算模块，所述CPU占用率计算模块进一步包括：
第一时间计算模块，用于在智能移动设备开机后，计算当前CPU所耗费的总时间作为基准时间点并存储。
第二时间计算模块，用于在间隔预定时间后再次获取CPU所耗费的总时间。
首次时间差获取模块，用于根据所述第二时间计算模块获取的CPU所耗费的总时间减去第一时间计算模块获取的CPU所耗费的总时间，得到首次时间差。
首次应用程序耗费的CPU时间获取模块，用于获取所述应用程序在上述首次时间差获取模块获取的时间差内所耗费的CPU时间并存储。
首次CPU占用率获取模块，用于将所述应用程序在所述首次时间差内所耗费的CPU时间比上所述首次时间差，得到所述应用程序的CPU占用率并输出。
第三时间计算模块，用于再次计算应用程序的CPU占用率时，获取当时所述CPU所耗费的总时间。
基准时间点获取模块，读取距离所述第三时间计算模块计算时最近获取的所述CPU所耗费的总时间作为基准时间点。
非首次时间差获取模块，用于将第三时间计算模块获取的所述CPU所耗费的总时间减去所述基准时间点获取模块获取的所述基准时间点，得到非首次时间差。
非首次应用程序耗费的CPU时间获取模块，用于获取所述应用程序在上述非首次时间差内所耗费的CPU时间并存储。
非首次CPU占用率获取模块，用于将所述应用程序在上述非首次时间差内所耗费的CPU时间比上所述非首次时间得到所述应用程序的CPU占用率，并输出再次获取的所述CPU占用率。
作为本发明其他实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，在上述任意一个实施例的基础上，还包括计算所述应用程序运行过程中产生的网络流量的网络流量计算模块。
作为本发明其他实施例的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，在上述任意一个实施例的基础上，还包括读取所述应用程序所占用的系统的内存的内存读取模块。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
S11：应用程序的启动触发开始执行步骤S12；
S12：每间隔预定时间获取一次屏幕图像并存储；
S13：判断是否到达预定的获取屏幕图像时间，如到达预定的获取屏幕图像时间，则结束获取屏幕图像，转入下一步；否则，继续获取屏幕图像，直到达到预定的获取屏幕图像时间；
S14：从最近获取的屏幕图像开始，比对获得的所有屏幕图像，直到找出第一张有差异的屏幕图像并输出；
S15：读取第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间，则该时间即为所述应用程序的启动时间；
S16:将所述应用程序的所述启动时间输出；
还包括以下计算所述应用程序安装文件大小的步骤：
S21：在所述应用程序安装前，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储；
S22：安装所述应用程序；
S23：在所述应用程序安装后，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储；
S24：用步骤S23中的所有文件的大小减去步骤S21中获取的所有文件的大小得到的差值即为所述应用程序的安装文件大小；
S25:输出得到的所述应用程序的安装文件大小。
2.根据权利要求1所述的智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，其特征在于，还包括以下计算所述应用程序的CPU占用率的步骤：
S31：智能移动设备开机后，计算当前CPU所耗费的总时间作为基准时间点并存储；
S32:间隔预定时间后再次获取CPU所耗费的总时间；
S33：用步骤S32中获取的CPU所耗费的总时间减去步骤S31中CPU所耗费的总时间，得到首次时间差；
S34：获取所述应用程序在上述时间差内所耗费的CPU时间并存储；
S35：用步骤S34中获取的所述应用程序在上述时间差内所耗费的CPU时间比上所述时间差，得到所述应用程序的CPU占用率并输出；
S36:再次计算应用程序的CPU占用率时，获取当时所述CPU所耗费的总时间；
S37:读取在步骤S36之前最近获取的所述CPU所耗费的总时间作为基准时间点；
S38:用步骤S36中获取的所述CPU所耗费的总时间减去所述步骤S37中获取的所述CPU所耗费的总时间，得到非首次时间差；
S39：获取在步骤S38中得到的所述非首次时间差内所述应用程序所耗费的CPU时间；
S40：用步骤S39中获取的所述应用程序所耗费的CPU时间比上步骤S38中得到的时间差，即为再次获取的所述应用程序的CPU占用率。
3.根据权利要求1-2任一所述的智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，其特征在于，还包括计算所述应用程序运行过程中产生的网络流量的步骤。
4.根据权利要求1-2任一所述的智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，其特征在于，还包括读取所述应用程序所占用的系统的内存的步骤。
5.根据权利要求3所述的智能移动设备中应用程序的性能的测试方法，其特征在于，还包括读取所述应用程序所占用的系统的内存的步骤。
6.一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，其特征在于，包括：
触发启动模块，用于在所述应用程序启动时触发屏幕图像截取模块工作；
屏幕图像截取模块，用于每间隔预定时间获取一次屏幕图像并存储；
获取屏幕图像时间判断模块，用于判断是否到达预定的获取屏幕图像时间，如到达预定的获取屏幕图像时间，则结束获取屏幕图像，并触发比对模块开始工作；否则，继续获取屏幕图像，直到达到预定的获取屏幕图像时间；
比对模块，用于从最近获取的屏幕图像开始，比对获得的所有屏幕图像，直到找出第一张有差异的屏幕图像并输出给时间获取模块；
时间获取模块，用于读取第一张有差异的所述屏幕图像的获取时间，则该时间即为所述应用程序的启动时间；
启动时间输出模块，用于输出所述时间获取模块获取的所述启动时间；
还包括应用程序安装文件大小计算模块，所述应用程序安装文件大小计算模块进一步包括：
第一大小计算模块，用于在所述应用程序安装前，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储；
安装模块，用于安装所述应用程序；
第二大小计算模块，用于在所述应用程序安装后，统计所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小并存储；
安装文件大小求值模块，用于将所述第二大小计算模块获取的所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小减去所述第一大小计算模块获取的所述智能移动设备的根目录下的所有文件的大小的得到差值，所述差值即为所述应用程序的安装文件大小；
安装文件大小输出模块，用于输出得到的所述应用程序的安装文件大小。
7.根据权利要求6所述的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，其特征在于，还包括CPU占用率计算模块，所述CPU占用率计算模块进一步包括：
第一时间计算模块，用于在智能移动设备开机后，计算当前CPU所耗费的总时间作为基准时间点并存储；
第二时间计算模块，用于在间隔预定时间后再次获取CPU所耗费的总时间；
首次时间差获取模块，用于根据所述第二时间计算模块获取的CPU所耗费的总时间减去第一时间计算模块获取的CPU所耗费的总时间，得到首次时间差；
首次应用程序耗费的CPU时间获取模块，用于获取所述应用程序在上述首次时间差获取模块获取的时间差内所耗费的CPU时间并存储；
首次CPU占用率获取模块，用于将所述应用程序在所述首次时间差内所耗费的CPU时间比上所述首次时间差，得到所述应用程序的CPU占用率并输出；
第三时间计算模块，用于再次计算应用程序的CPU占用率时，获取当时所述CPU所耗费的总时间；
基准时间点获取模块，读取距离所述第三时间计算模块计算时最近获取的所述CPU所耗费的总时间作为基准时间点；
非首次时间差获取模块，用于将第三时间计算模块获取的所述CPU所耗费的总时间减去所述基准时间点获取模块获取的所述基准时间点，得到非首次时间差；
非首次应用程序耗费的CPU时间获取模块，用于获取所述应用程序在上述非首次时间差内所耗费的CPU时间并存储；
非首次CPU占用率获取模块，用于将所述应用程序在上述非首次时间差内所耗费的CPU时间比上所述非首次时间得到所述应用程序的CPU占用率，并输出再次获取的所述CPU占用率。
8.根据权利要求6-7任一所述的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，其特征在于，还包括计算所述应用程序运行过程中产生的网络流量的网络流量计算模块。
9.根据权利要求6-7任一所述的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，其特征在于，还包括读取所述应用程序所占用的系统的内存的内存读取模块。
10.根据权利要求8所述的一种智能移动设备中应用程序的性能的测试系统，其特征在于，还包括读取所述应用程序所占用的系统的内存的内存读取模块。
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| CN102662839A (zh) * | 2012-03-29 | 2012-09-12 | 奇智软件（北京）有限公司 | 一种软件的界面状态变化时间的测试方法和装置 |
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|---|---|
| CN104253892A (zh) | 2014-12-31 |
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