高通工具簡介
針對高通無線通信終端(如手機、上網卡等)産品，有兩大故障分析工具QXDM和QCAT。當産品出現問題時，例如：手機無法上網、手機下載下傳速率低、手機信号差等等，需要抓取故障日志進行定位排查，此時就需要用到QXDM工具。
QXDM主要用來抓故障日志、修改終端配置、更新終端軟體等。
QCAT主要用來解析日志log，這個工具可以将QXDM抓取的log解析成結構化的資料，便于開發進行快速定位故障。
自動化優勢
常見的通信信令流程分析，使用QXDM和QCAT UI界面手工操作即可以做到，比如手機無法上網。
但是，比如手機下載下傳速率低、手機信号差等問題，需要進行性能名額分析，可能包含多種資料的分析，比如實體層Throughput、應用層Throughput，還需要分開分析上行（UL）、下行（DL），LTE、5G，信号強度（RSRP、RSRQ）、信噪比（SINR）、誤碼率（BLER）等等。
由此可見，純手工進行分析明顯會影響分析效率和準确率，而借助工具自動化的實作，就可以解決這個問題，并且自動化除了分析快、準之外，還有兩個優勢，就是無人值守和批量執行。
自動化實作
總體思路
那麼，如何實作高通工具自動化，進而實作性能名額分析自動化呢？
QXDM和QCAT提供了com接口，支援多種語言調用，例如VBScript、Jscript、Perl、Python。
本文将介紹如何借助python語言，結合QCAT、QXDM、EXCEL等工具，實作QXDM日志的自動截取、分析、篩選、導出，以及輸出關鍵解析參數資料。
具體分為以下幾個步驟：
1.截取有效業務時間
2.按照需求篩選資料
3.導出有效資料
4.資料提取和計算
細細說來
下面依次來介紹各個步驟的實作思路和自動化接口。
第一步：截取有效業務時間
由于log中可能存在一些無效時間段，需要将有效時段從log中識别出來。雖然，不同的情況下，有效時間段的規則可能有所不同，但是，從工具的角度，都是從開始時間點到結束時間點，即一個時間窗。
此處，我們需要調用QCAT工具接口。而不管是QCAT還是QXDM，都是通過調用wind32com接口來實作工具功能子產品的自動化應用的。相關Python腳本如下：
from win32com.client import Dispatch
導入了Dispatch子產品之後，就可以調用QCAT和QXDM了。調用方法：
Dispatch("QCAT6.Application")
Dispatch("QXDM.QXDM5AutoApplication")
另外，還有一個前提是，系統資料庫中有QCAT和QXDM的應用。系統資料庫路徑如下：
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Classes\QCAT6.Application
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Classes\QXDM.QXDM5AutoApplication
使用QCAT中的SetTimeWindowAbsolute方法，即可根據需要切割log，隻需要指定開始時間戳和結束時間戳。腳本示例如下：
#腳本示意，并非源碼
#打開一個QCAT6執行個體
qcat_test=Dispatch("QCAT6.Application")
#打開一個log
qcat_test.Openlog(logpath)
#設定時間窗
qcat_test.SetTimeWindowAbsolute(starttime,endtime)
#重新儲存一個log到指定路徑
qcat_test.SaveAsIsf(log_save_path)
starttime和endtime需要為如下格式：yyyy/mm/dd hh:mm:ss.ddd,例如2023/01/04 15:07:26.456。
上述自動化操作相當于手工在QCAT UI界面做如下設定：
第二步：按照需求篩選資料
這一步的主要目的是，保留所需的資料類型，提高腳本執行和資料分析的效率。我們需要使用QCAT中的PacketFilter方法來設定一個過濾器。腳本示例如下：
#腳本示意，并非源碼
#打開一個QCAT6執行個體
qcat_test=Dispatch("QCAT6.Application")
#打開一個log
qcat_test.Openlog(logpath)
#建立一個過濾器對象
filter=qcat_test.PacketFilter
#設定過濾器的值
filter.SetAll(False)
filter.Set(message_type,True)
filter.Commit()
上述自動化操作相當于手工在QCAT UI界面做如下設定：
第三步：導出有效資料
這一步導出的資料由兩部分組合，一部分是由QCAT導出的xlsm格式的資料，另一部分是由QXDM熬出的txt格式的資料。這兩部分資料将作為後續資料分析的主要資料來源。
首先是，用QCAT導出xlsm資料：
#腳本示意，并非源碼
qcat_test=Dispatch("QCAT6.Application")
qcat_test.Openlog(logpath)
qcat_test.LoadWorkspace
qcat_test.workspace.SelectOutput(";",False)
qcat_test.workspace.SelectOutput(workspace_path,True)
qcat_test.workspace.ExportToExcel(export_file_path,0)
上例中的workspace_path是指QCAT工作空間的路徑，例如，下圖中的工作空間路徑就是：";LTE;Time Grids;Physical Grid;LTE L1 CQI RI and MCS vs.Time"，各級路徑之間用分号”;”隔開。
接下來是，用QXDM導出txt資料，QXDM導出資料要稍微複雜一些。
首先，建立一個logsession，然後在這個session中建立一個DataView，然後将每一條message的内容讀出來，最後将這些内容依次存儲到txt中：
#腳本示意，并非源碼
log_session.createDataView
data_items=log_session.getDataViewItems
file_object=open(file,"a")
file_object.write(data_items)
上述自動化操作相當于手工在QXDM UI界面做如下設定：
第四步：資料提取和計算
這一步主要是使用pandas.DataFrame進行資料處理，再結合min，max，mean等進行最小值、最大值、平均值的計算：
#腳本示意，并非源碼
df=pd.DataFrame({'A':dataA,"B":dataB,'C':dataC})
df[[“A”,”B”,”C”]].mean()
df[[“A”,”B”,”C”]].min()
df[[“A”,”B”,”C”]].max()
是否好用？
那麼，自動化與手工操作的效率對比效果如何呢？自動化的提升效果并不固定，但是，它會随着處理的資料量的增大，效果越加明顯。
舉個例子，我在實際使用過程中，一個1Gb左右的log，手工操作大概需要30分鐘，自動化大概7-8分鐘即可。
另外，基于以上處理邏輯，還可以将資料計算結果形成統一格式的測試報告。當然，還可以通過循環控制、多線程管理來實作多個log的連續處理和并發執行。
最後：
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