最近在给自己的AGI助理写眼睛，开头用requests库，后来发现很多信息是加密的，在引入图形识别和OCR之前，为了便捷处理用了uiautomator https://github.com/xiaocong/uiautomator，发现了几个问题
开头尝试用
try: d('过滤条件').info expect: print('未找到对应控件') |
的方式来监听是否在锁屏界面，后来发现这个代码执行效率非常之低。
无意中发现使用
if d('过滤条件').count==0: print('未找到对应控件') |
的方法，说明count比info效率更高。
另一个性能问题是官方文档带来的：
# get the count of views with text "Add new" on current screen d(text="Add new").count # same as count property len(d(text="Add new")) # get the instance via index d(text="Add new")[0] d(text="Add new")[1] ... # iterator for view in d(text="Add new"): view.info # ... |
其中提到的 for view in d()的方式性能极其低下，似乎每取一个元素都耗费一次I/O，基本一个清单读取都要25-37秒的等待，在发现这个问题后，使用dump()出xml文本，进而逐行进行xml解析，一个list不到1秒就解析完成
def xmlKeyword(file,textBefore,textBehind): eList='' f=open(file) for line in f: beginNum = line.find(textBefore) + len(textBefore) endNum = line.find(textBehind, beginNum) result = line[beginNum:endNum] #过滤条件1，找到末尾元素endNum为-1 if endNum == -1: result='' #过滤条件2，包含文字行过滤，等同文字行过滤 if '包含文字过滤' in result or result=='等同文字1' or result=='相同文字2': result='' print(result) if result != '': eList=eList + result + '\n' f.close() return eList |
中途还尝试了使用uiautomator2，后来由于端口调试问题，需要用到python2.7，最后放弃了这个性能更好的库。
虽然mac里自带了2.x版本的python，但由于之前写过一段时间混编，而且使用配套的视图软件会导致android SDK自带的uiautomatorViewer连接不上手机，还是更换使用uiautomator。
等工具运作起来下一阶段就是在工具的框架上替换升级模块，比如视觉部分可以从ID等升级到图形识别，手和大脑可以考虑升级自我学习，自我编辑验证脚本，能自己写自己代码的AI才是好AI。
关于进展，目前的助理已经可以帮我完成各应用市场联想词的收集，类似市面上ASO100的数据，但由于是助理定制，接下来要写分析和决策模块，目的是解放互联网运营天天盯数据分析数据带来的重复劳动枷锁。
前期还是重决策，希望快速进入决策模块编写，至少为该工具化形态写1000条以上的决策，分析提炼后进入自动化阶段，完成后再抽象思维真正进入AGI阶段。
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