确实，如果很简单的monkey测试，一条命令就够了。但是跑这条命令的时候，你是不是需要手动做很多准备工作和考虑一下几个方面？
1. 下载安装build
2. 如果有登录，你还得手工先登录好, monkey可做不来这活儿。
3. Monkey就是个顽皮的小猴子，不可控，总会点到系统的东西。
4. 分析log, 提炼出crash信息。
如果有多台设备呢？
如果要对多个产品测试呢？
你会发现手工真的好累。
Snake 尝试将其全部自动化，这样省时省力。
先看流程图：
只需要把指定产品，指定环境，随便插上几台设备，启动脚本，就可以悠哉悠哉喝茶去了。
程序会自动将APK build好，下载到电脑上，分别把设备黑名单设置好。
自动启动appium server, 分别把apk安装在设备上，然后登录好。分别启动monkey,运行起来。
完成以后，自动分析log, 将最终结果总结出来，发封邮件到你邮箱。
这是多么美好的一件事情哈。
可能你会说，你端口如何设置？这个不用担心，当设备插入后，程序会自动将设备的信息，name, version等分别记录在案，并分配了端口。
这是如何做到的呢？
自然少不了多线程，这里要简单介绍下python的多线程。
Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求。
apply()
函数原型：
apply(func[, args=()[, kwds={}]])
该函数用于传递不定参数，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不在出现）。
apply_async()
函数原型：
apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])
与apply用法一样，但它是非阻塞且支持结果返回进行回调。
map()
函数原型：
map(func, iterable[, chunksize=None])
Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到返回结果。 注意，虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。
join()
主进程阻塞等待子进程的退出，join方法必须在close或terminate之后使用。
Monkey的命令，以及黑名单，就不在这讲了，如果还不知，请自行搜索。
运行时，大概就是这样子的。
check_folder(log_dir)
jenkins = Jenkins(build_path)
jenkins.download_build()
get_devices_info()
if get_devices_info():
pool = Pool(len(get_devices_info()))
pool.map(start_appium_server,get_devices_info())
pool.close()
pool.join()
pool2 = Pool(len(get_devices_info()))
pool2.map(login,get_devices_info())
pool2.close()
pool2.join()
pool3 = Pool(len(get_devices_info()))
pool3.map(write_blacklist,get_devices_info())
pool3.close()
pool3.join()
pool4 = Pool(len(get_devices_info()))
pool4.map(run_monkey, get_devices_info())
pool4.close()
pool4.join()
else:
print("no device found")
目前运行起来还是很有效果的，就是有自己乱点正好登出等小问题。
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