1. Humanoid
Humanoid 可以像人类一样浏览 Android 应用程序。使用深度学习技术从人类使用应用程序的痕迹中借鉴经验。 目前 Humanoid 可以和 DroidBot 配合使用。当 DroidBot 以基于模型的策略探索 Android 应用程序时，它将根据当前 UI 状态生成多个可能的输入事件。Humanoid 对事件进行排序，使得最有可能由人类执行的事件将首先被触发。
【参考论文】 arxiv.org/pdf/1901.02…
安装依赖 python3.6 tensorflow==1.15 keras==2.2.5 ...
不支持tf2.x, 注意版本对应
启动
python agent.py -c config.json
2. droidbot
DroidBot 是一款适用于 Android 的轻量级自动化测试工具。它可以向 Android 应用程序发送随机或脚本输入事件，更快地实现更高的测试覆盖率，并在测试后生成 UI 转换图UTG
No module named 'androguard.core.bytecodes'异常
解决办法
# 修改 droidbot/app.py
from androguard.core.apk import APK
# from androguard.core.bytecodes.apk import APK
启动
adb 设备要连接好，并下载好目标apk(不用提前安装)
droidbot -a D:\WORKDIR\code\PycharmProjects\droidbot\apk\xs.apk -o output
注意要设备root权限
使用
droidbot -a D:\WORKDIR\code\PycharmProjects\droidbot\apk\xs.apk -o output -humanoid localhost:50405
执行完成后，可以看下他的整个浏览路径
Humanoid模型是基于tf1.x模型，在interactionmining.org/rico 数据及上训练的，可以根据实际情况二次训练，我测试下来，对一些常规APP，基本骨架都能探测到，并生成截图，当然，droidbot还可以对APP方法及UI结构进行分析，常规的一些自动化事件都可以支持。
结果会保存所有截图和可能的事件，不过他不不会去重，所以会重复浏览，所以我测试时都是强制停止了。
另外一点是针对搜索、表单输入一类就无能为力了，毕竟是UI自动化，针对数据的比较定制化的确实也不在范畴之内，不过要是稍微加上一些定制化功能弥补这些，对一个APP内的全站爬取几乎就比较全了。
