4399AT UI自动化CI与CD的示例分析
4399AT UI自动化CI与CD的示例分析，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
首先先了解下CI，CD（持续交付）与CD（持续部署）的三者的区别如下图：
看完了这三者的区别，目前4399AT是达到了CI和CD（持续交付）阶段，接下来我们说下4399AT的CI与CD；
以下均以安卓项目APP为基础来进行讲解:
软件：jenkins+gradle+4399AT+sonar+gitlab+tomcat+nginx
语言：json,python,javascript
jenkins:需要下载插件邮件，gitlab，gradle,sonar等，jenkins是大脑，需要指引每一个操作
gradle：用于编译，可用电脑配置以及项目配置得gradle
4399AT：安卓UI自动化测试工具，用于自动化测试和报告产生
sonar:用于代码检查
gitlab:用于代码的推送以及通过jenkins 的webhook构建机制触发自动构建
tomcat和nginx：用于服务器代理地址，本路是用tomcat就可，但只能局域网，后面大佬用反代理配置的域名，这样就不会因IP段不一样而无法访问的问题
json:用于测试用例脚本的编写
python:用于整体自动化测试执行，测试报告迁移，构建报告的判断及邮件部分参数获取
_javascript:用于报告的生成；
测试场景:
不是CD（持续）交付的每次代码提交就构建测试（这个有试过，不合适我们目前的模式，主要是看不到效果啊），而是通过跟开发约定，在gitlab开几个分支，以环境命名，如测试环境和生产环境，当开发完功能并自测完，在发测试邮件同时并推送代码到测试分支，就直接自动触发jenkins webhook，然后就自动进行持续构建编译代码扫描自动化测试~
以下为大概的流程图:
执行的报告如下：
效果：
整体前期可以解决发测试包安装不了或者容易闪退得问题。后期用例完善以后可以进行功能及遍历测试，来降低测试量，另外可以根据执行的情况及时调整测试内容，把时间和重心放在有风险的模块。
整体目前没有一个很好的评估可以提高多少效率，但相比以前，可以缩短项目周期10%-20%左右~目前还在持续不断调整跟实践中~
看完上述内容，你们掌握4399AT UI自动化CI与CD的示例分析的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注行业资讯频道，感谢各位的阅读！
