我主要来说下过年时候自己做的一些性能测试，由于时间紧迫，所以终选择了全部从log方面入手，从而终达到一气呵成的效果。 分别有这样几个大项： 1. Android应用启动消耗时间 我们分别在Activity的生命周期方法内添加Log.e(tag，message)，如下效果： @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); Log.e("AppStartTime"，"AppOnCreate"); ... } @Override protected void onResume() { super.onResume(); Log.e("AppStartTime"，"AppOnResume"); ... } ，这里的tag我们使用AppStartTime，那么我们需要在应用启动之后在command内输入： adb logcat -v time -v threadtime *:E | grep ActivityStartTime>StartTimeFile.txt 2. cpu和内存消耗 在command中输入如下命令： adb shell top -n 400 | grep <your package name>Cpu_MemoryFile.txt 3. GC 在command中输入如下命令： adb logcat -v time -v threadtime *:D | grep GC>GCFile.txt 这里需要注意的是，GC分析的时候需要关注三个值。 average_GC_Freed average_GC_per average_GC_time 4. 网络流量 在被测应用中增加一个获取所有应用的网络流量的service，添加一个getAppTrafficList( )方法，代码如下： publicvoidgetAppTrafficList(){ PackageManagerpm=getPackageManager(); List<PackageInfo>pinfos=pm .getInstalledPackages(PackageManager.GET_UNINSTALLED_PACKAGES |PackageManager.GET_PERMISSIONS); for(PackageInfoinfo:pinfos){ String[]premissions=info.requestedPermissions; if(premissions!=null&&premissions.length>0){ for(Stringpremission:premissions){ if("android.permission.INTERNET".equals(premission)){ intuId=info.applicationInfo.uid; longrx=TrafficStats.getUidRxBytes(uId); longtx=TrafficStats.getUidTxBytes(uId); if(rx<0||tx<0){ continue; }else{ Log.e("网络流量"，info.applicationInfo.loadLabel(pm)+Formatter.formatFileSize(this，rx+tx) } } } } } }
如果还要其他数据，那么全部可以按照以上的方法去获取。然后我们来看如何使用python一次性分析这些文件从而直接获取report。 首先引入第三方绘制pdf的模块： # -*- coding: utf-8 -*- from reportlab.graphics.shapes import * from reportlab.graphics.charts.lineplots import LinePlot from reportlab.graphics.charts.textlabels import Label from reportlab.graphics import renderPDF 然后我们需要一个读文件的方法： def FileRead(path): data_list = [] number_list = [] number = 0 for line in open(path): data_list.append(line) number =number+1 number_list.append(number) return data_list，number_list 接着我们需要一个制作pdf的方法： def MakePDF(times，list，reportname，pdfname): drawing = Drawing(500，300) lp = LinePlot() lp.x = 50 lp.y = 50 lp.height = 125 lp.width = 300 lp.data = [zip(times， list)] lp.lines[0].strokeColor = colors.blue lp.lines[1].strokeColor = colors.red lp.lines[2].strokeColor = colors.green drawing.add(lp) drawing.add(String(350，150， reportname，fontSize=14，fillColor=colors.red)) renderPDF.drawToFile(drawing，pdfname，reportname) #这里的times和list两个参数都是list，是时间和监控获取的数据一一对应的关系 这些我们都有了之后，我们来看下分析AppStartTime的方法： def analysisStartFile(list): totalcount =0 totaltime =0 time_list =[] totalcount_list = [] for i in range(len(list)): if 'AppStartTime' in list[i]: totalcount =totalcount+1 totalcount_list.append(totalcount) if float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:])>0: totaltime=totaltime+float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:]) time_list.append(float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:])) return totalcount_list，'%.2f'%float(totaltime/totalcount)，time_list 所有的分析数据的思维都是使用split（）方法分隔空格之后做分析。因为读取文件之后是将所有的数据存在list中，但是当我们去用的时候由于空格在其中变得非常的麻烦，那么我们可以先使用split将空格去掉，然后使用if key in list的方法进行过滤再做分析。 后在main（）方法中基本是如下的顺序执行方法： if __name__== '__main__': list1，list2 = FileRead(<your file path>) print list1，list2 list_count，average_start_time，time_list = analysisStartFile(list1) MakePDF(list_count，time_list，'average time:'+str(average_start_time)+'s'，"启动性能报告.pdf") 终我们能够批量的生成如下图的报告了。
