2023年十款开源测试开发工具分享(自动化性能造数据流量复制)
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2023年十款开源测试开发工具分享(自动化、性能、造数据、流量复制)
AutoMeter-API 自动化测试平台
AutoMeter-API是一款专门为测试人员准备的针对分布式服务,微服务API,接口,功能和性能一体的自动化测试平台,一站式解决项目管理,微服务,API接口,环境管理,测试用例,前置条件,变量管理,测试集合,测试计划,测试报告,支持分布式多机执行功能/性能测试兼容的一体化测试工作平台。
在项目开发,迭代交付过程中开发人员,测试人员需要针对系统微服务API做调试,回归测试,性能测试。自动化测试,一个好的平台本质上需要解决API测试的5大基本问题:
✅️️ 支持不同的项目,角色,技术人员多人协作
✅️️ 支持定义多个不同的测试环境
✅️️ 支持定义各种被测系统,API,功能,性能用例
✅️️ 支持功能,性能,回归,自动化测试,对比
✅️️ 功能/性能明细报告,统计报告,通知
项目地址:https://gitee.com/season-fan/autometer-api
QA Wolf 浏览器自动化测试工具
QA Wolf 可帮助你以 10 倍的速度创建、运行和维护端到端的浏览器自动化测试。
据官网介绍,QA Wolf是一种无需付出任何努力的自动化QA。可以帮助你在四个月内达到80%的覆盖率,并让你保持在这个水平。
项目地址:https://github.com/qawolf/qawolf
官网地址:https://www.qawolf.com/
Mimesis 高性能虚假数据生成器
Mimesis是一个用于 Python 的高性能假数据生成器,它以多种语言提供多种用途的数据。
虚假数据可用于填充测试数据库、创建虚假 API 端点、创建任意结构的 JSON 和 XML 文件、匿名化从生产中获取的数据等。
支持的功能:
✅️️ 简单:易于使用和学习
✅️️ 多语言:支持多种语言的数据
✅️️ 性能:可用于 Python 的最快数据生成器
✅️️ 数据多样性:支持多种数据提供者用于各种目的
✅️️ 通用数据提供者:从单个对象对所有提供者的简化访问
✅️️ 零依赖:不需要 Python 标准库以外的任何模块
✅️️ 基于模式的生成器:提供一种简单的机制来通过任何复杂的模式生成数据
pip install mimesis
项目地址:https://github.com/lk-geimfari/mimesis
官网地址:https://mimesis.name/en/master/
Ddosify 高性能负载测试工具
ddosify 是用 Golang 编写的高性能负载测试工具。
特征:
✅ 基于场景- 在 JSON 文件中创建流程。没有一行代码!
✅ 不同的负载类型- 测试你的系统在不同负载类型上的限制。
✅ 参数化- 像在 Postman 上一样使用动态变量。
✅ 相关性——从早期阶段提取变量并将它们传递给后续阶段。
✅ 测试数据- 从 CSV 导入测试数据并在场景中使用它。
✅ 断言- 验证响应是否符合你的期望。
✅ 广泛使用的协议——目前支持HTTP、HTTPS、HTTP/2。其他协议正在制定中。
项目地址:https://github.com/ddosify/ddosify
文档地址:https://docs.ddosify.com/
AutoCannon HTTP/1.1 基准测试工具
AutoCannon 是一个用 Node.js 编写的 HTTP/1.1 基准测试工具,受到 wrk 和 wrk2 的极大启发,支持 HTTP 管道和 HTTPS。autocannon 可以产生比 wrk 和 wrk2 更多的负载。
项目地址:https://github.com/mcollina/autocannon
Sharingan 流量录制回放工具
Sharingan是一个基于golang的流量录制回放工具,录制线上真实请求流量进行回放测试,适合项目重构、回归测试等。
特性:
✅️️ 支持下游流量录制。相比tcpcopy、goreplay等方案,回放不依赖下游环境。
✅️️ 支持并发流量录制和回放。录制对服务影响小,回放速度更快。
✅️️ 支持时间重置、噪音去除、批量回放、覆盖率报告、常见协议解析等等。
✅️️ 支持写流量回放,不会污染应用数据。
✅️️ 不依赖业务框架,低应用浸入。
效果展示:
更多使用教程请访问:https://github.com/didi/sharingan
randdata 随机测试数据生成工具
randdata 是一款基于 JAVA 开发的测试数据生成工具,为了测试人员、软件开发人员、数据开发人员、售前工程师或产品经理演示提供生成随机相应数据的全力打造的,支持个人信息、地址、数字、网络、银行、是非等多种数据的随机生成,无需用户再去编写复杂 SQL 或程序就能生成附合中国人习惯的数据。从而大大的节约软件开发的成本。
特点:
✅️️ 无代码 : 无需编写代码,即生成相应数据。
✅️️ 运行简单:用户只要安装 JDK1.8 及以上版本即可运行。
✅️️ 数据随机性:最大限度保证数据不重复。
✅️️ 支持直接数据库表生成:可直接导入某些数据库的表结构,而无须手工建表,通过给表指定生成数据类型即可。
✅️️ 运行环境要求低:windows、linux 等 PC 机可直接运行,项目只有一个 jar 包,可通过 java -jar 包名即可运行。
项目地址:https://gitee.com/chenlinux0768/randdata
DrissionPage WEB 自动化测试集成工具
基于python的网页自动化工具。既能控制浏览器,也能收发数据包。可兼顾浏览器自动化的便利性和requests的高效率。功能强大,内置无数人性化设计和便捷功能。语法简洁而优雅,代码量少。
用 requests 做数据采集面对要登录的网站时,要分析数据包、JS 源码,构造复杂的请求,往往还要应付验证码、JS 混淆、签名参数等反爬手段,门槛较高,开发效率不高。使用浏览器,可以很大程度上绕过这些坑,但浏览器运行效率不高。
因此,这个库设计初衷,是将它们合而为一,同时实现“写得快”和“跑得快”。能够在不同须要时切换相应模式,并提供一种人性化的使用方法,提高开发和运行效率。
除了合并两者,本库还以网页为单位封装了常用功能,提供非常简便的操作和语句,使用户可减少考虑细节,专注功能实现。以简单的方式实现强大的功能,使代码更优雅。
以前的版本是对 selenium 进行重新封装实现的。从 3.0 开始,作者另起炉灶,对底层进行了重新开发,摆脱对 selenium 的依赖,增强了功能,提升了运行效率。
✅️️ 网页分析
✅️️ 示例代码
✅️️ 结果
项目Gitee地址:https://gitee.com/g1879/DrissionPage
项目Github地址:https://github.com/g1879/DrissionPage
文档地址:http://g1879.gitee.io/drissionpagedocs/
Chaos Mesh 在 Kubernetes 上进行混沌测试
Chaos Mesh 是一个云原生的混沌工程(Chaos Engineering)平台,可在 Kubernetes 环境中进行混沌测试。
项目地址:https://gitee.com/mirrors/Chaos-Mesh
项目中文地址:https://www.oschina.net/p/chaos-mesh
Automagica 智能流程自动化平台
Automagica 是一个开源智能机器人流程自动化(SRPA,Smart Robotic Process Automation)平台,借助 Automagica,自动化跨平台流程变得轻而易举。Automagica 可以通过简单程序脚本实现打开各种应用程序并对应用进行操作。
Automagica 需要 Python 3.7 环境,官方支持 Windows 10 平台,Linux 和 Mac 目前官方还不支持。
Automagica 使用场景:
✅️️ 桌面交互自动化
✅️️ Office 自动化,例如打开 Excel 并进行数据填充
✅️️ Web 自动化,例如打开网址并进行网页操作
✅️️商业应用自动化,支持 SAP、Oracle Apps、Siebel、PeopleSoft 与 Salesforce 等
✅️️ 自动打开邮件应用并收发邮件
✅️️ 远程控制等等
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