adb shell stop surfaceflinger # 停止渲染服务，我执行这个命令后，手机确实黑屏了，但是我运行appium框架写的用例文件，报错获取驱动时出错: Message: An unknown server-side error occurred while processing the command. Original error: Error executing adbExec. Original error: 'Command 'D:\\python\\auto_deploy_hytest\\androidsdk\\platform-tools\\adb.exe -P 5037 -s 5YLBB25604200149 shell 'settings delete global hidden_api_policy_pre_p_apps;settings delete global hidden_api_policy_p_apps;settings delete global hidden_api_policy'' exited with code 20'; Stderr: 'cmd: Can't find service: settings cmd: Can't find service: settings cmd: Can't find service: settings'; Code: '20' Stacktrace: UnknownError: An unknown server-side error occurred while processing the command. Original error: Error executing adbExec. Original error: 'Command 'D:\\python\\auto_deploy_hytest\\androidsdk\\platform-tools\\adb.exe -P 5037 -s 5YLBB25604200149 shell 'settings delete global hidden_api_policy_pre_p_apps;settings delete global hidden_api_policy_p_apps;settings delete global hidden_api_policy'' exited with code 20'; Stderr: 'cmd: Can't find service: settings cmd: Can't find service: settings cmd: Can't find service: settings'; Code: '20' at getResponseForW3CError (C:\Program Files\Appium\resources\app\node_modules\appium\node_modules\appium-base-driver\lib\protocol\errors.js:804:9) at asyncHandler (C:\Program Files\Appium\resources\app\node_modules\appium\node_modules\appium-base-driver\lib\protocol\protocol.js:380:37)
时间: 2025-08-07 08:07:15 AIGC 浏览: 21
<think>我们遇到的问题是：执行了`adb shell stop surfaceflinger`导致手机黑屏，然后运行Appium测试用例时出现错误。
错误信息显示，Appium在执行adb命令时失败，具体是尝试删除一些settings配置，但返回了错误码20，并且提示"Can't find service: settings"。
原因分析：
1. `surfaceflinger`是Android系统的图形合成服务，停止它会导致屏幕黑屏，并且可能影响系统服务。
2. 错误信息中显示执行`settings delete ...`命令失败，提示“找不到服务: settings”。这是因为`settings`服务依赖于系统运行环境，当`surfaceflinger`被停止后，整个系统可能处于不稳定状态，导致其他服务（包括`settings`服务）无法正常工作。
解决方案：
我们需要在运行Appium测试之前恢复`surfaceflinger`服务，即执行：
adb shell start surfaceflinger
但是，由于手机已经黑屏，我们无法手动操作，所以需要通过adb命令来启动服务。
具体步骤：
1. 在测试用例的初始化阶段，如果之前因为测试需要停止了`surfaceflinger`，那么在测试开始前确保它已经启动。
2. 在出现此错误后，我们可以尝试在代码中捕获异常，然后重新启动`surfaceflinger`，再重新初始化驱动。
然而，请注意，Appium在初始化时会执行一些adb命令，包括修改settings。如果此时`surfaceflinger`停止，导致系统服务异常，那么Appium的初始化就会失败。
因此，建议在测试前不要停止`surfaceflinger`（除非测试需要模拟黑屏，且测试后立即恢复）。如果确实需要测试黑屏场景，那么测试后必须恢复`surfaceflinger`，否则后续测试将无法进行。
恢复方法：
在终端执行：
adb shell start surfaceflinger
如果已经处于黑屏状态，且Appium无法启动，我们可以手动执行上述命令来恢复。
如何避免：
1. 在测试黑屏场景时，将停止`surfaceflinger`的操作放在测试用例内部，并在测试后恢复。
2. 使用try-finally块确保恢复：
try:
# 停止surfaceflinger
# 执行黑屏测试
finally:
# 启动surfaceflinger
示例代码（在测试用例中）：
import subprocess
try:
# 停止surfaceflinger
subprocess.run(["adb", "shell", "stop", "surfaceflinger"])
# 执行黑屏相关的测试步骤
finally:
# 恢复surfaceflinger
subprocess.run(["adb", "shell", "start", "surfaceflinger"])
注意：停止surfaceflinger需要root权限，且必须在root设备上执行。
针对当前错误，我们首先需要手动恢复surfaceflinger服务：
打开命令行，执行：adb shell start surfaceflinger
然后重新运行Appium测试。
另外，错误信息中提到的删除settings配置（hidden_api_policy等）是Appium在初始化时为了绕过Android隐藏API限制所做的操作。在surfaceflinger停止后，整个系统服务不稳定，导致settings服务不可用，因此这些命令执行失败。
总结：在测试黑屏故障时，要确保在测试结束后立即恢复系统服务，避免影响后续操作。
§§相关问题§§
1. 除了停止surfaceflinger服务，还有哪些方法可以安全地模拟应用黑屏故障而不影响系统服务？
2. 当surfaceflinger服务停止后，除了settings服务，还有哪些系统服务可能受到影响？
3. 在非root设备上，如何实现类似黑屏故障的模拟？
4. Appium在初始化时为什么要删除hidden_api_policy相关的设置？这些设置对测试有什么影响？</think>### 问题分析与解决方案
#### 问题原因分析
1. **核心问题**：`stop surfaceflinger` 命令导致 Android 显示服务完全停止
2. **服务依赖**：
- Appium 依赖 `settings` 服务进行设备配置
- `surfaceflinger` 停止后导致系统服务链断裂
- `cmd: Can't find service: settings` 表明关键服务不可用
3. **错误机制**：
```mermaid
graph TD
A[stop surfaceflinger] --> B[显示服务停止]
B --> C[系统服务异常]
C --> D[settings服务不可用]
D --> E[Appium配置失败]
E --> F[ADB错误代码20]
```
#### 完整解决方案
##### 1. 恢复显示服务（必须首先执行）
```bash
# 重新启动渲染服务
adb shell start surfaceflinger
# 强制重启GUI服务（Android 10+）
adb shell cmd activity restart
```
##### 2. 修复 Appium 连接问题
```python
# 在测试脚本中添加恢复检查
def check_display_service():
import subprocess
try:
# 检查surfaceflinger状态
status = subprocess.check_output(
"adb shell service check SurfaceFlinger",
shell=True
).decode()
if "not found" in status:
# 自动重启服务
subprocess.run("adb shell start surfaceflinger", shell=True)
subprocess.run("adb shell input keyevent KEYCODE_WAKEUP", shell=True)
except subprocess.CalledProcessError:
# 设备离线时重新连接
subprocess.run("adb reconnect", shell=True)
```
##### 3. 修改 Appium 配置避免服务检测
在 `appium-server-config.json` 中添加：
```json
{
"automationName": "UiAutomator2",
"skipDeviceInitialization": true,
"skipServerInstallation": true,
"adbExecTimeout": 60000,
"ignoreHiddenApiPolicyError": true
}
```
##### 4. 替代黑屏测试方案（推荐）
使用安全的黑屏模拟方法替代 `stop surfaceflinger`：
```python
# 通过覆盖层模拟黑屏（无需系统权限）
adb shell am start -n com.android.systemui/.blackcover.BlackCoverService
# 仅针对测试应用黑屏
adb shell settings put global policy_control immersive.full=com.your.app.package
```
#### 服务状态检查脚本
```bash
#!/bin/bash
# 检查关键服务状态
services=("SurfaceFlinger" "settings" "adb")
for service in "${services[@]}"; do
status=$(adb shell service check $service)
echo "[$service]状态: ${status:24}"
done
# 输出示例：
# [SurfaceFlinger]状态: Service SurfaceFlinger: found
# [settings]状态: Service settings: found
# [adb]状态: Service adb: found
```
#### 错误处理流程
```
graph LR
发现错误20 --> 重启surfaceflinger --> 重启ADB服务 --> 检查设备连接 --> 修改Appium配置 --> 运行替代测试方案
```
### 关键预防措施
1. **避免直接停止核心服务**：
```bash
# 错误做法
adb shell stop surfaceflinger
# 正确替代
adb shell am start -a android.intent.action.BLACK_SCREEN_TEST
```
2. **使用隔离测试环境**：
- 在 Android 模拟器中测试黑屏场景
- 使用测试专用设备，避免影响开发机
3. **增加异常处理**：
```python
# Appium测试脚本中的异常处理
try:
driver = webdriver.Remote(appium_server_url, capabilities)
except WebDriverException as e:
if 'code 20' in str(e):
reset_display_service()
driver = retry_connection()
```
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# Deep Reinforcement Learning for Keras
[](https://travis-ci.org/matthiasplappert/keras-rl)
[](http://keras-rl.readthedocs.io/)
[](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/blob/master/LICENSE)
[](https://gitter.im/keras-rl/Lobby)
## What is it?
`keras-rl` implements some state-of-the art deep reinforcement learning algorithms in Python and seamlessly integrates with the deep learning library [Keras](http://keras.io). Just like Keras, it works with either [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/) or [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/), which means that you can train your algorithm efficiently either on CPU or GPU.
Furthermore, `keras-rl` works with [OpenAI Gym](https://gym.openai.com/) out of the box. This means that evaluating and playing around with different algorithms is easy.
Of course you can extend `keras-rl` according to your own needs. You can use built-in Keras callbacks and metrics or define your own.
Even more so, it is easy to implement your own environments and even algorithms by simply extending some simple abstract classes.
In a nutshell: `keras-rl` makes it really easy to run state-of-the-art deep reinforcement learning algorithms, uses Keras and thus Theano or TensorFlow and was built with OpenAI Gym in mind.
## What is included?
As of today, the following algorithms have been implemented:
- Deep Q Learning (DQN) [[1]](http://arxiv.org/abs/1312.5602), [[2]](http://home.uchicago.edu/~arij/journalclub/papers/2015_Mnih_et_al.pdf)
- Double DQN [[3]](http://arxiv.org/abs/1509.06461)
- Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) [[4]](http://arxiv.org/abs/1509.02971)
- Continuous DQN (CDQN or NAF) [[6]](http://arxiv.org/abs/1603.00748)
- Cross-Entropy Method (CEM) [[7]](http://learning.mpi-sws.org/mlss2016/slides/2016-MLSS-RL.pdf), [[8]](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.81.6579&rep=rep1&type=pdf)
- Dueling network DQN (Dueling DQN) [[9]](https://arxiv.org/abs/1511.06581)
- Deep SARSA [[10]](http://people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf)
You can find more information on each agent in the [wiki](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/wiki/Agent-Overview).
I'm currently working on the following algorithms, which can be found on the `experimental` branch:
- Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) [[5]](http://arxiv.org/abs/1602.01783)
Notice that these are **only experimental** and might currently not even run.
## How do I install it and how do I get started?
Installing `keras-rl` is easy. Just run the following commands and you should be good to go:
```bash
pip install keras-rl
```
This will install `keras-rl` and all necessary dependencies.
If you want to run the examples, you'll also have to install `gym` by OpenAI.
Please refer to [their installation instructions](https://github.com/openai/gym#installation).
It's quite easy and works nicely on Ubuntu and Mac OS X.
You'll also need the `h5py` package to load and save model weights, which can be installed using
the following command:
```bash
pip install h5py
```
Once you have installed everything, you can try out a simple example:
```bash
python examples/dqn_cartpole.py
```
This is a very simple example and it should converge relatively quickly, so it's a great way to get started!
It also visualizes the game during training, so you can watch it learn. How cool is that?
Unfortunately, the documentation of `keras-rl` is currently almost non-existent.
However, you can find a couple of more examples that illustrate the usage of both DQN (for tasks with discrete actions) as well as for DDPG (for tasks with continuous actions).
While these examples are not replacement for a proper documentation, they should be enough to get started quickly and to see the magic of reinforcement learning yourself.
I also encourage you to play around with other environments (OpenAI Gym has plenty) and maybe even try to find better hyperparameters for the existing ones.
If you have questions or problems, please file an issue or, even better, fix the problem yourself and submit a pull request!
## Do I have to train the models myself?
Training times can be very long depending on the complexity of the environment.
[This repo](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl-weights) provides some weights that were obtained by running (at least some) of the examples that are included in `keras-rl`.
You can load the weights using the `load_weights` method on the respective agents.
## Requirements
- Python 2.7
- [Keras](http://keras.io) >= 1.0.7
That's it. However, if you want to run the examples, you'll also need the following dependencies:
- [OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym)
- [h5py](https://pypi.python.org/pypi/h5py)
`keras-rl` also works with [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/). To find out how to use TensorFlow instead of [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), please refer to the [Keras documentation](http://keras.io/#switching-from-theano-to-tensorflow).
## Documentation
We are currently in the process of getting a proper documentation going. [The latest version of the
documentation is available online](http://keras-rl.readthedocs.org). All contributions to the
documentation are greatly appreciated!
## Support
You can ask questions and join the development discussion:
- On the [Keras-RL Google group](https://groups.google.com/forum/#!forum/keras-rl-users).
- On the [Keras-RL Gitter channel](https://gitter.im/keras-rl/Lobby).
You can also post **bug reports and feature requests** (only!) in [Github issues](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/issues).
## Running the Tests
To run the tests locally, you'll first have to install the following dependencies:
```bash
pip install pytest pytest-xdist pep8 pytest-pep8 pytest-cov python-coveralls
```
You can then run all tests using this command:
```bash
py.test tests/.
```
If you want to check if the files conform to the PEP8 style guidelines, run the following command:
```bash
py.test --pep8
```
## Citing
If you use `keras-rl` in your research, you can cite it as follows:
```bibtex
@misc{plappert2016kerasrl,
author = {Matthias Plappert},
title = {keras-rl},
year = {2016},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/matthiasplappert/keras-rl}},
}
```
## Acknowledgments
The foundation for this library was developed during my work at the [High Performance Humanoid Technologies (H²T)](https://h2t.anthropomatik.kit.edu/) lab at the [Karlsruhe Institute of Technology (KIT)](https://kit.edu).
It has since been adapted to become a general-purpose library.
## References
1. *Playing Atari with Deep Reinforcement Learning*, Mnih et al., 2013
2. *Human-level control through deep reinforcement learning*, Mnih et al., 2015
3. *Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning*, van Hasselt et al., 2015
4. *Continuous control with deep reinforcement learning*, Lillicrap et al., 2015
5. *Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning*, Mnih et al., 2016
6. *Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration*, Gu et al., 2016
7. *Learning Tetris Using the Noisy Cross-Entropy Method*, Szita et al., 2006
8. *Deep Reinforcement Learning (MLSS lecture notes)*, Schulman, 2016
9. *Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning*, Wang et al., 2016
10. *Reinforcement learning: An introduction*, Sutton and Barto, 2011
## Todos
- Documentation: Work on the documentation has begun but not everything is documented in code yet. Additionally, it would be super nice to have guides for each agents that describe the basic ideas behind it.
- TRPO, priority-based memory, A3C, async DQN, ...
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基于Arduino的智能4x4键盘门锁系统设计与实现
在这个项目中，我们将构建一个基于Arduino UNO的无钥匙门锁系统，该系统将使用一个4x4键盘来输入密钥，并控制一个伺服电机以开启或关闭门锁。以下是对该项目中所使用到的关键技术点的详细解释：
### Arduino UNO和Genuino UNO
Arduino UNO和Genuino UNO是开源电子原型平台，基于易于使用的硬件和软件。它们使用ATmega328P微控制器，并拥有众多扩展板和模块兼容，这使得它们在创建各种项目，包括无钥匙门锁系统时，成为非常流行的选项。
### 4x4键盘输入
4x4键盘由4行4列共16个按键组成，常用的输入方式包括矩阵键盘扫描。在无钥匙门锁系统中，4x4键盘用于输入密码。每个按键按下时，都会产生一个唯一的信号，系统会根据这些信号来确定输入的密码。使用矩阵键盘扫描技术，Arduino可以通过少数几个引脚来检测每个按键的动作，这大大简化了硬件连接。
### 伺服电机
伺服电机（Tower Pro MG996R）是该项目中的执行器，用于控制门锁的开关。伺服电机可以精确地控制角度，非常适合用来驱动门锁机械部分进行旋转操作。通过编程，Arduino可以向伺服电机发送脉冲信号，从而控制其转动到指定的位置，比如90度用于解锁，0度用于上锁。
### 跳线和面包板
为了简化电路连接，跳线（通用）和面包板（通用）被用作临时的原型搭建工具。跳线允许模块间进行快速且可重配置的连接，而面包板则提供了一个方便的平台来组建电路，不需要焊接。
### LED指示灯和蜂鸣器
5毫米LED灯（红色和黄色）以及蜂鸣器都是用于提供用户反馈的组件。红色LED可以指示门锁已锁定，而黄色LED可以指示门锁已被解锁。蜂鸣器用于当输入错误的密码时发出警报声，提示用户输入不正确。
### Adafruit标准LCD
Adafruit标准LCD - 16x2白色蓝色用于显示系统的状态信息，比如“输入密码”、“门已开”或“门已锁”等提示。16x2的LCD表示它有16个字符宽度和2行字符高度，非常适合显示简短的文本信息。
### Blynk软件应用程序
Blynk是一个为物联网项目设计的手机应用，可以通过Wi-Fi或蓝牙连接到Arduino等微控制器。在这个项目中，Blynk可以用来远程控制门锁，允许用户通过手机应用程序来输入密码解锁门锁。
### 安全性和加密
这个项目特别提到了安全性的问题，因此在设计上需要考虑密码的加密和存储。为了避免密码被轻易破解，应该使用一种加密算法来保护存储在系统中的密码。同时，还应考虑如何安全地传输密码，尤其是如果使用Blynk这样的远程控制方法。
### 电路方案和编程
构建这样一个系统需要对Arduino进行编程，以便它可以读取4x4键盘输入的密码，并通过编程逻辑控制伺服电机。编程时，需要编写代码以实现以下功能：
1. 初始化所有硬件组件，包括键盘、LED灯、蜂鸣器和LCD显示屏。
2. 设置键盘扫描程序，以检测按键输入。
3. 检查输入的密码是否正确，通过与存储在代码中的正确密码进行比较。
4. 控制伺服电机解锁或上锁门锁。
5. 使用LED灯和蜂鸣器提供适当的用户反馈。
6. 如果使用Blynk，则需要编写与Blynk服务器通信的代码，以及处理远程输入的密码。
### 项目文件说明
- `source_code.c`：包含Arduino项目的源代码，用于编程和控制整个系统。
- `FpB_saOmaPgP-e187qEVsYgrz8Qy.png`：可能是项目的原理图或演示图，用于展示电路连接和布局。
- `项目展示.rar`：一个压缩文件，可能包含项目相关的视频、图像或其他演示文件，用于展示项目的实际运行效果。
- `原文地址.txt`：包含指向项目详细说明、教程或发布源的链接，方便用户查看更多项目细节或下载资源。
这个项目结合了多种技术，从物理输入设备的控制到系统软件逻辑编程，再到用户界面的设计，是物联网和嵌入式系统学习的一个很好的实例。通过实施这个项目，可以加深对Arduino平台、外围硬件组件以及简单安全系统的理解。
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4. 本地环境的搭建与运行：
- 提供了一个名为“start.sh”的脚本，用于本地环境的搭建和运行。执行此脚本后，需要在浏览器中输入指定的地址（http://localhost:8080和http://localhost:8081），以访问运行中的Flink和Kafka界面。这表明了如何在本地机器上快速搭建和启动一个实时数据处理和展示平台。
- Flink和Kafka的界面地址用于在研讨会期间展示相关数据处理结果，说明了如何利用这些工具的可视化特性来更好地理解和分析数据流处理过程。
5. 内容的表达方式和格式：
- 该存储库中的内容主要通过名为“flink-kafka-workshop1”的笔记本进行表达。笔记本格式为一种方便记录和展示数据处理过程的方式，它通常包含一系列的代码、命令和注释，以便开发者更好地理解每一步的操作和结果。
- 笔记本的格式方便进行编码练习和知识分享，它使得实时数据处理的步骤和过程可视化，并且可以作为教学材料和学习资源。
6. Dockerfile的使用：
虽然给定文件中没有直接提及Dockerfile的内容，但根据标签可以推断，该存储库或相关环境可能涉及使用Docker容器技术。Dockerfile用于编写指令集，以自动化构建Docker镜像的过程。它通常包含了操作系统环境配置、依赖安装、服务部署等步骤，用于创建一个可以运行Flink和Kafka等应用程序的轻量级、可移植的容器环境。这说明了如何利用现代的容器化技术来简化大数据应用的部署和分发。
综上所述，该存储库涉及的知识点广泛，包括了实时数据处理、数据丰富、系统环境配置、本地运行环境搭建以及Docker容器技术的应用。通过实践操作，学习者可以深入理解Flink和Kafka在实时数据处理场景下的工作原理和应用方法。
前端应用中异步数据处理与获取的实践指南
### 前端应用中异步数据处理与获取的实践指南
在现代前端开发中，异步数据处理和获取是常见的需求。本文将介绍如何使用 JavaScript 的 `async/await` 语法简化异步操作，以及如何在 Stimulus 和 React 应用中实现数据的获取和更新。
#### 1. 异步操作与 `async/await`
在 JavaScript 中，处理多个异步操作时，传统的 `then` 链式调用可能会使代码变得复杂。例如：
```javascript
updateData() {
fetch("/sold_out_concerts").then((response) => {