2023年十款開源測試開發工具推薦（自動化、性能、混沌測試、造數據、流量復制）

先給各位讀者粉絲拜個晚年！祝大家新年快樂，闔家幸福！今天為大家奉獻一篇測試開發工具集錦干貨。在本篇文章中，將給大家推薦10款日常工作中經常用到的測試開發工具神器，涵蓋了自動化測試、性能壓測、流量復制、混沌測試、造數據等。

1、AutoMeter-API 自動化測試平臺

AutoMeter 是一款針對分布式服務，微服務 API 做功能和性能一體化的自動化測試平臺，一站式提供發布單元，API，環境，用例，前置條件，場景，計劃，報告等管理。

在項目開發，迭代交付過程中開發人員，測試人員需要針對系統提供的 API 做調試，回歸測試，性能測試。自動化測試，一個好的平臺本質上需要解決 API 測試的 5 大基本問題：

• 1.支持不同的角色，技術人員多人協作
• 2.支持定義多個不同的測試環境
• 3.支持定義各種被測系統，API
• 4.支持功能，性能，回歸，自動化測試
• 5.功能/性能明細報告，統計報告

項目地址：

https://gitee.com/season-fan/autometer-api

2、QA Wolf 瀏覽器自動化測試工具

QA Wolf 可幫助你以 10 倍的速度創建、運行和維護端到端的瀏覽器自動化測試。

項目地址：

https://github.com/qawolf/qawolf

3、Mimesis 用于 Python 的高性能虛假數據生成器

Mimesis 是一個用于 Python 的高性能虛假數據生成器，它以多種語言提供用于多種用途的數據。虛假數據可用于填充測試數據庫、創建虛假 API 端點、創建任意結構的 JSON 和 XML 文件、匿名化生產中的數據等。

支持的功能

• 簡單：易于使用和學習
• 多語言：支持多種語言的數據
• 性能：可用于 Python 的最快數據生成器
• 數據多樣性：支持多種數據提供者用于各種目的
• 通用數據提供者：從單個對象對所有提供者的簡化訪問
• 零依賴：不需要 Python 標準庫以外的任何模塊
• 基于模式的生成器：提供一種簡單的機制來通過任何復雜的模式生成數據

項目地址：

https://github.com/lk-geimfari/mimesis

安裝：

pip install mimesis

示例：

>>> from mimesis import Person
>>> from mimesis.locales import Locale
>>> person = Person(Locale.EN)

>>> person.full_name()
'Brande Sears'

>>> person.email(domains=['example.com'])
'roccelline1878@example.com'

>>> person.email(domains=['mimesis.name'], unique=True)
'f272a05d39ec46fdac5be4ac7be45f3f@mimesis.name'

>>> person.telephone(mask='1-4##-8##-5##3')
'1-436-896-5213'

4、Ddosify 高性能負載測試工具

Ddosify 是一個用 Golang 編寫的高性能負載測試工具和 DDOS 攻擊模擬。

特性：

• 協議不可知 - 目前支持 HTTP、HTTPS、HTTP/2。其他協議正在開發中。
• 基于場景 - 在 JSON 文件中創建你的流程。無需一行代碼！
• 不同的負載類型 - 測試你的系統在不同負載類型上的限制。

項目地址：

https://github.com/ddosify/ddosify

5、AutoCannon HTTP/1.1 基準測試工具

AutoCannon 是一個用 Node.js 編寫的 HTTP/1.1 基準測試工具，受到 wrk 和 wrk2 的極大啟發，支持 HTTP 管道和 HTTPS。autocannon 可以產生比 wrk 和 wrk2 更多的負載。

項目地址：

https://github.com/mcollina/autocannon

6、Sharingan 流量錄制回放工具

Sharingan（寫輪眼）是一個基于 golang 的流量錄制回放工具，適合項目重構、回歸測試等。

特性

• 支持下游流量錄制。相比 tcpcopy、goreplay 等方案，回放不依賴下游環境。
• 支持并發流量錄制和回放。錄制對服務影響小，回放速度更快。
• 支持時間重置、噪音去除、批量回放、覆蓋率報告、常見協議解析等等。
• 支持寫流量回放，不會污染應用數據。
• 不依賴業務框架，低應用浸入。

項目地址：

https://github.com/didi/sharingan

使用示例：

# Step1: 下載sharingan項目
$ git clone https://github.com/didi/sharingan.git
$ cd sharingan

# Step2: 使用定制版golang，以go1.13為例「慢？科學上網試試」
$ sh install.sh go1.13 # 支持go1.10 ~ go1.15，限mac、linux amd64系統
$ export GOROOT=/tmp/recorder-go1.13
$ export PATH=$GOROOT/bin:$PATH

# Step3: 編譯、后臺啟動replayer-agent「默認會占用3515、8998端口，可修改」
# [回放接入文檔]內有直接下載bin文件的鏈接，無需build
$ cd replayer-agent
$ go build
$ nohup ./replayer-agent >> run.log 2>&1 &

# Step4: 編譯、后臺啟動example示例「默認會占用9999端口，可修改」
$ cd ../example
$ go build -tags="replayer" -gcflags="all=-N -l"
$ nohup ./example >> run.log 2>&1 &

# Step5: 打開回放頁面
$ 瀏覽器打開，http://127.0.0.1:8998 # 非本機替換IP即可
$ 頁面選擇要回放的流量點執行          # 內置提前錄制好的3條example示例流量

7、randdata 隨機測試數據生成工具

randdata 是一款基于 JAVA 開發的測試數據生成工具，為了測試人員、軟件開發人員、數據開發人員、售前工程師或產品經理演示提供生成隨機相應數據的全力打造的，支持個人信息、地址、數字、網絡、銀行、是非等多種數據的隨機生成，無需用戶再去編寫復雜 SQL 或程序就能生成附合中國人習慣的數據。從而大大的節約軟件開發的成本。

特點：

• 無代碼 : 無需編寫代碼，即生成相應數據。
• 運行簡單：用戶只要安裝 JDK1.8 及以上版本即可運行。
• 數據隨機性：最大限度保證數據不重復。
• 支持直接數據庫表生成：可直接導入某些數據庫的表結構，而無須手工建表，通過給表指定生成數據類型即可。
• 運行環境要求低：windows、linux 等 PC 機可直接運行，項目只有一個 jar 包，可通過 java -jar 包名即可運行。

項目地址：

https://gitee.com/chenlinux0768/randdata

8、DrissionPage WEB 自動化測試集成工具

DrissionPage，即 driver 和 session 的合體，是一個基于 python 的 Web 自動化操作集成工具。

requests 爬蟲面對要登錄的網站時，要分析數據包、JS 源碼，構造復雜的請求，往往還要應付驗證碼、JS 混淆、簽名參數等反爬手段，門檻較高。若數據是由 JS 計算生成的，還須重現計算過程，體驗不好，開發效率不高。使用 selenium，則可以很大程度上繞過這些坑，但 selenium 效率不高。

因此，這個庫將 selenium 和 requests 合二為一，不同需要時切換相應模式，并提供一種人性化的使用方法，提高開發和運行效率。除了合并兩者，本庫還以網頁為單位封裝了常用功能，簡化了 selenium 的操作和語句，在用于網頁自動化操作時，減少考慮細節，專注功能實現，使用更方便。

特性

• 允許在 selenium 和 requests 間無縫切換，共享 session。
• 兩種模式提供一致的 API，使用體驗一致。
• 人性化的頁面元素操作方式，減輕頁面分析工作量和編碼量。
• 對常用功能作了整合和優化，更符合實際使用需要。
• 兼容 selenium 代碼，便于項目遷移。
• 使用 POM 模式封裝，便于擴展。
• 統一的文件下載方法，彌補瀏覽器下載的不足。
• 簡易的配置方法，擺脫繁瑣的瀏覽器配置。

項目地址：

https://gitee.com/g1879/DrissionPage

9、Chaos Mesh 在 Kubernetes 上進行混沌測試

Chaos Mesh 是一個云原生的混沌工程（Chaos Engineering）平臺，可在 Kubernetes 環境中進行混沌測試。

當前實現支持用于故障注入的主要操作：

• pod-kill：模擬 Kubernetes Pod 被 kill。
• pod-failure：模擬 Kubernetes Pod 持續不可用，可以用來模擬節點宕機不可用場景。
• network-delay：模擬網絡延遲。
• network-loss：模擬網絡丟包。
• network-duplication：模擬網絡包重復。
• network-corrupt：模擬網絡包損壞。
• network-partition：模擬網絡分區。
• I/O delay：模擬文件系統 I/O 延遲。
• I/O errno：模擬文件系統 I/O 錯誤 。

項目地址：

https://gitee.com/mirrors/Chaos-Mesh

10、Automagica 智能流程自動化平臺

Automagica 是一個開源智能機器人流程自動化（SRPA，Smart Robotic Process Automation）平臺，借助 Automagica，自動化跨平臺流程變得輕而易舉。Automagica 可以通過簡單程序腳本實現打開各種應用程序并對應用進行操作。

Automagica 需要 Python 3.7 環境，官方支持 Windows 10 平臺，Linux 和 Mac 目前官方還不支持。

項目地址：

https://github.com/OakwoodAI/Automagica
https://gitee.com/mirrors/Automagica

Automagica 使用場景：

• 桌面交互自動化
• Office 自動化，例如打開 Excel 并進行數據填充
• Web 自動化，例如打開網址并進行網頁操作
• 商業應用自動化
• 自動打開郵件應用并收發郵件
• 遠程控制等等

例如：打開 Excel 并進行程序控制：

打開畫圖工具并進行繪圖：

示例代碼 該示例打開 Windows 記事本并輸入 'Hello world!'.

PressHotkey('win','r')
Wait(secnotallow=1)
Type(text='notepad', interval_secnotallow=0)
PressKey('enter')
Wait(secnotallow=2)
Type(text='Hello world!', interval_secnotallow=0.15)

下面例子打開 Chrome 瀏覽器并訪問指定url

browser = ChromeBrowser()
browser.get('https://www.cnblogs.com/jinjiangongzuoshi/')

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