使用Python和CMD批量分析Monkey日志ANR、CRASH、空指针异常及其他异常数据

本文主要是介绍使用Python和CMD批量分析Monkey日志ANR、CRASH、空指针异常及其他异常数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

引言

在Android开发过程中，monkey测试是一种常用的随机测试手段，用于模拟用户的各种操作来发现应用中的稳定性问题。通过monkey测试生成的日志文件包含了丰富的信息，包括应用程序崩溃（Crash）、无响应（ANR）、空指针异常（NullPointerException）等异常情况。本文将介绍如何利用Python脚本和CMD批处理命令来解析这些日志文件，快速定位问题所在，并统计异常发生的次数。

准备工作

1. Monkey测试执行：首先需要运行monkey测试并获取日志文件。
2. 日志文件：确保你有一个或多个monkey测试生成的日志文件供分析使用。

步骤一：日志文件的预处理

在开始分析之前，我们通常需要对原始日志文件进行一定的预处理，比如提取关键信息到新的文件中。

使用CMD批处理命令

创建一个简单的批处理文件来复制日志文件中的关键行到新文件中：

@echo off
setlocal enabledelayedexpansionset logFile=monkey_log.txt
set outputFile=monkey_anr_crash.log> %outputFile% (for /f "tokens=*" %%a in (%logFile%) do (if "%%a" == "ANR:" (echo ANR detected.echo %%a) else if "%%a" == "CRASH:" (echo CRASH detected.echo %%a))
)

步骤二：使用Python进行详细分析

接下来，我们将使用Python来进一步分析这些关键行，以找出发生ANR、CRASH、空指针异常以及其他异常的具体位置和页面，并统计每个页面发生异常的次数。

Python脚本

import redef parse_monkey_log(log_file):anr_counts = {}crash_counts = {}null_pointer_counts = {}other_exception_counts = {}with open(log_file, 'r') as file:for line in file:# 检查是否是ANR行if 'ANR:' in line:match = re.search(r'ANR: (.*) at', line)if match:page = match.group(1)anr_counts[page] = anr_counts.get(page, 0) + 1# 检查是否是CRASH行elif 'CRASH:' in line:match = re.search(r'CRASH: (.*) at', line)if match:page = match.group(1)crash_counts[page] = crash_counts.get(page, 0) + 1# 检查是否是空指针异常elif 'NullPointerException' in line:match = re.search(r'NullPointerException.*at (.*)', line)if match:page = match.group(1)null_pointer_counts[page] = null_pointer_counts.get(page, 0) + 1# 检查其他异常elif 'Exception' in line and not 'NullPointerException' in line:match = re.search(r'Exception.*at (.*)', line)if match:page = match.group(1)other_exception_counts[page] = other_exception_counts.get(page, 0) + 1return anr_counts, crash_counts, null_pointer_counts, other_exception_counts# 主函数
if __name__ == "__main__":log_file = "monkey_anr_crash.log"anr_counts, crash_counts, null_pointer_counts, other_exception_counts = parse_monkey_log(log_file)print("ANRs found:")for page, count in anr_counts.items():print(f"{page}: {count} times")print("\nCrashes found:")for page, count in crash_counts.items():print(f"{page}: {count} times")print("\nNullPointerExceptions found:")for page, count in null_pointer_counts.items():print(f"{page}: {count} times")print("\nOther Exceptions found:")for page, count in other_exception_counts.items():print(f"{page}: {count} times")

测试

假设使用应用宝进行测试,使用一下命令连接模拟器然后运行monkey命令

adb connect 127.0.0.1:62025
adb shell monkey --throttle 500 --ignore-crashes --ignore-timeouts --ignore-security-exceptions --ignore-native-crashes --monitor-native-crashes --kill-process-after-error --pct-touch 20 --pct-motion 20 --pct-trackball 10 --pct-nav 10 --pct-majornav 10 --pct-syskeys 10 --pct-appswitch 10 --pct-anyevent 5 -p com.tencent.android.qqdownloader   6000  > /monkey_output.log

运行脚本进行解析即可知道运行结果

结论

通过上述步骤，我们可以有效地从大量的monkey日志文件中提取ANR、CRASH、空指针异常以及其他异常的信息，并进一步定位到具体的页面和位置。这种方法可以显著提高问题定位的速度和准确性，并且统计了每个页面发生异常的次数，有助于进一步分析和优化应用的稳定性。

后记

如果您希望进一步扩展这个脚本的功能，例如增加错误统计或者图形化展示结果，可以考虑使用更高级的数据处理库如Pandas和可视化库如Matplotlib。

请注意，这个例子假设您的日志文件中已经包含了类似于“ANR: MainActivity at”、“CRASH: SplashActivity at”、“NullPointerException at ActivityName”等格式。根据实际日志文件的内容，您可能需要调整正则表达式来匹配特定的模式。

通过这样的流程，您可以高效地处理monkey测试产生的日志文件，并快速识别出需要关注的问题点。这将有助于提升应用的质量和用户体验。

这篇关于使用Python和CMD批量分析Monkey日志ANR、CRASH、空指针异常及其他异常数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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