2025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)

2025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

AI生成项目

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

 

感谢每一个认真阅读我文章的人!!!

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路,如果你不想再体验一次学习时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源,希望能给你前进的路上带来帮助。

软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

 

          视频文档获取方式:
这份文档和视频资料,对于想从事【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!以上均可以分享,点下方小卡片即可自行领取。

<think>好的,用户需要寻找适合前端开发的自动化测试工具和框架。首先,我需要回忆一下相关的引用内容,看看有哪些工具被提到或者相关的趋势。 引用1提到前端自动化测试工具的最新趋势,包括AI/ML的应用、无代码自动化、超级自动化、DevOps集成、云端测试以及性能和安全测试的重要性。这可能意味着推荐的工具需要符合这些趋势,比如支持AI或者容易集成到DevOps流程中。 引用2列出了2025的十大功能自动化测试工具,虽然具体工具名称没有给出,但功能测试工具的主要目标是验证软件质量和可用性,帮助发现缺陷。这里可能需要结合常见的功能测试工具来推荐。 引用3提到适用于Web应用的单元、集成和端到端测试,特别是跨浏览器和平台的情况。所以像Selenium、Cypress这类支持多浏览器的工具可能符合条件。 引用4指出Enzyme逐渐被React Testing Library取代,所以React项目应该推荐后者。同时可能还要提到其他框架如Jest,因为通常和Testing Library一起使用。 引用5提到了测试套件的结构,可能涉及到Mocha或Jasmine这样的测试框架,它们支持describe和it语法。 接下来需要整理这些信息,结合已知的前端测试工具,分门别类推荐。比如单元测试、集成测试、端到端测试、组件测试等不同层面,以及是否符合现代趋势如无代码、AI支持等。 同时,用户可能希望了解每个工具的特点、适用场景和学习资源。比如Cypress适合E2E测试,Playwright支持多浏览器,Jest是单元测试的流行选择,React Testing Library用于React组件测试。 还要注意引用中的建议,比如引用4明确推荐使用React Testing Library代替Enzyme,所以需要强调这一点。此外,引用3提到的跨浏览器测试,可能推荐Selenium、Playwright或Cypress。 然后需要考虑用户可能的后续问题,比如如何选择工具、学习资源、最佳实践等,但根据用户当前的问题,主要需要列出工具和框架,并简要说明其特点和适用场景。 最后确保回答结构清晰,分点列出,每个工具附带说明和适用场景,并引用相关的引用来源。例如,提到Cypress时引用3,提到React Testing Library时引用4,趋势部分引用1和2。</think>### 推荐适合前端开发的自动化测试工具及框架 以下是当前主流的自动化测试工具和框架,根据测试类型和适用场景分类整理,结合最新技术趋势和行业实践: --- #### **一、单元测试 & 集成测试工具** 1. **Jest** - **特点**: Facebook开发的JavaScript测试框架,内置断言库和覆盖率报告,支持并行测试。 - **适用场景**: React/Vue/Angular组件的单元测试、工具函数逻辑验证[^4]。 - **示例代码**: ```javascript test('add 1 + 2 to equal 3', () => { expect(sum(1, 2)).toBe(3); }); ``` 2. **React Testing Library** - **特点**: 专注于测试组件的行为而非实现细节,取代Enzyme成为React生态主流[^4]。 - **适用场景**: React组件的用户交互模拟和DOM状态验证。 - **示例代码**: ```javascript it('renders login button', () => { render(<Login />); expect(screen.getByText('Sign in')).toBeInTheDocument(); }); ``` --- #### **二、端到端(E2E)测试工具** 1. **Cypress** - **特点**: 实时重载、时间旅行调试、自动等待机制,支持浏览器自动化操作。 - **适用场景**: Web应用的全流程测试(如登录、表单提交)[^3]。 - **趋势**: 集成AI生成测试脚本功能,简化用例编写[^1]。 2. **Playwright** - **特点**: 微软开发,支持Chromium、WebKit、Firefox三大内核,跨浏览器测试高效。 - **适用场景**: 多浏览器兼容性测试及复杂用户场景模拟(如文件上传、权限校验)。 3. **Selenium** - **特点**: 老牌工具,支持多种编程语言(Java/Python/JS),适合大型项目。 - **适用场景**: 企业级Web应用的分布式测试。 --- #### **三、无代码/低代码测试工具** 1. **Testim** - **特点**: 基于AI的自我修复脚本,通过可视化界面录制用户操作。 - **适用场景**: 非技术团队快速创建和维护测试用例。 2. **Katalon** - **特点**: 支持Web/API/移动端测试,提供预制模板和拖拽式编辑器。 - **适用场景**: 全栈测试需求的中小型团队[^2]。 --- #### **四、性能与安全测试工具** 1. **Lighthouse** - **特点**: 开源工具,集成于Chrome DevTools,提供性能、SEO、可访问性评分。 - **适用场景**: 网页性能优化分析。 2. **OWASP ZAP** - **特点**: 自动化安全扫描,检测XSS/SQL注入等漏洞。 - **适用场景**: 安全合规性要求高的应用。 --- #### **五、测试框架扩展与集成** - **Mocha + Chai**: 灵活的测试框架(Mocha)搭配多种断言风格(Chai),适合定制化测试流程[^5]。 - **Puppeteer**: 基于Chrome DevTools Protocol,常用于生成PDF或爬虫测试。 --- ### **选择建议** - **轻量级项目**: Jest + React Testing Library(组件测试)+ Cypress(E2E) - **企业级应用**: Selenium/Playwright(E2E) + Katalon(无代码) + Lighthouse(性能) - **趋势适配**: 优先选择支持AI脚本生成(如Cypress)或超级自动化集成的工具[^2]。 ---
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