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）_qawolf

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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