一系列自动化测试的开源工具推荐!!!-轻识

在如今开源的时代，我们就不要再闭门造车了，热烈的拥抱开源吧！本文针对性能测试、Web UI 测试、APP测试、数据库测试、接口测试、单元测试等方面，为大家整理了github或码云上优秀的自动化测试开源项目，希望能给大家带来一点帮助。

一、性能自动化测试

1、项目名称：基于Jmeter实现的在线压测平台和在线管理Jmeter脚本系统

项目简介：

本项目基于renren-fast Java开发平台开发，内核基于Jmeter-Api和Jmeter脚本实现在线性能压测。

具有如下特点:

友好的代码结构及注释，便于阅读及二次开发
实现前后端分离，通过token进行数据交互，前端再也不用关注后端技术
灵活的权限控制，可控制到页面或按钮，满足绝大部分的权限需求
页面交互使用Vue2.x，极大的提高了开发效率
完善的代码生成机制，可在线生成entity、xml、dao、service、html、js、sql代码，减少70%以上的开发任务
引入quartz定时任务，可动态完成任务的添加、修改、删除、暂停、恢复及日志查看等功能
引入API模板，根据token作为登录令牌，极大的方便了APP接口开发
引入Hibernate Validator校验框架，轻松实现后端校验
引入云存储服务，已支持：七牛云、阿里云、腾讯云等
引入swagger文档支持，方便编写API接口文档
引入路由机制，刷新页面会停留在当前页
引入最新版本Jmeter-Api，支持分布式压测，测试报告生成及在线查看下载。
引入Echarts，支持在线观测性能压测结果。

项目地址：

      https://gitee.com/smooth00/stressTestSystem

2、项目名称：分布式压力测试工具 Beetle.DT

项目简介：

基于 .NET 实现的分布式压力测试工具，用户可以根据需求编写相关的测试用例；通过工具的管理界面即可以把测试用例推送到服务中心，再根据实际压测的需求把测试用例分配到不同节点上运行。工具会根据测试的情况实时获取测试结果，测试完成后用户还可以查询具体的测试报告。节点采用进程隔离的方式运行测试用例，所以测试用例的运行都是相互独立。

项目地址：

      https://gitee.com/ikende/Beetle.DT

3、项目名称：基于 Go 的压力测试工具 armyant

项目简介：armyant 是从 http 压力测试工具 hey 改装而成。不过，hey 只支持 http 接口的压力测试，而 armant 可以自定义压测协议。目前默认实现了 http，mqtt 两种协议的压力测试。

项目地址：

      https://gitee.com/plug/armyant

二、Web UI 自动化测试

1、项目名称：自动化测试平台 LuckyFrame

项目简介：

本项目是一款免费开源的测试平台，最大的特点是全纬度覆盖了接口自动化、WEB UI自动化、APP自动化，并且支持分布式测试，测试关键字驱动也很大程度上解决了测试同学代码基础弱的问题。同时也集成了质量管理相关的一些功能，解决 QA 的日常工作中，项目过程数据的收集问题，并能展示一些简单质量报表。

项目地址：

      https://gitee.com/seagull1985/LuckyFrameWeb

2、项目名称：AutoLine开源平台

项目简介：AutoLine开源平台是一个开源自动化测试解决方案，基于RobotFramework进行二次开发，支持RobotFramework几乎所有的库。

项目地址：

      https://gitee.com/lym51/AutoLine

三、APP 自动化测试

项目名称：Opendx 基于Appium的开源自动化测试平台

项目简介：

Opendx 是一个开源的自动化测试平台，底层采用appium，目前已支持Android和iOS的自动化测试。平台没有对appium做任何入侵及修改，我们可以随意升级appium版本，使用其新特性。

项目地址：

      https://github.com/opendx

四、接口自动化测试

1、项目名称：Restful Api 集成测试工具 Hitchhiker

项目简介：Hitchhiker 是一款开源的 Restful Api 测试工具，支持Schedule, 数据对比，压力测试，支持上传脚本定制请求，可以轻松部署到本地，和你的team成员一起管理 Api。

项目地址：

      https://gitee.com/iwxiaot/Hitchhiker

2、项目名称：自动化测试平台 phoenixframework

项目简介：

phoenixframework 是一个自动化测试平台，集代码托管，分机（node节点）管理，定时任务，分布式或并发等方式执行通过 phoenix_develop 模块调试好的用例。平台使用 SSH4 开发，覆盖了 webgui，接口，移动mobile 等终端的测试与监控。目前 webGUI 模块已经完成，兼容 chrome，Firefox，IE，httpunit 以及 phantomjs 驱动。

项目地址：

      https://gitee.com/phoenixframework/phoenixframework

3、项目名称：TCP/UDP 测试工具 SocketDebugger

项目简介：

SocketDebugger 是一款 TCP/UDP 测试工具，并且包括串口转发功能，以及自动回复功能。

项目地址：

      https://gitee.com/hkiaipc/Socket-Debugger

4、项目名称：HTTP 接口测试插件 ApiDebug

项目简介：

ApiDebug 是一个浏览器HTTP接口测试插件，可以用来测试 HTTP、HTTPS接口。支持POST、GET 等方式，同时也支持 json、xml 等自定义接口参数。系统支持保存历史记录，也可同步测试接口至 CrapApi 接口管理系统（登陆 http://api.crap.cn ,点击同步即可保存）。除接口测试外，系统还包含 json 格式化等小工具。

项目地址：

      https://gitee.com/CrapApi/ApiDebug

5、项目名称：基于 Java 的 Http 接口测试工具

项目简介：

JApiTest 是使用 java 开发的 Http 接口测试工具，以可视化形式通过配置 http 参数访问测试接口，并可对返回结果还有判断。

项目地址：

      https://gitee.com/penngo/JApiTest

6、项目名称：基于 Python3.6的Django 2.0.2框架的接口测试工具

项目简介：

系统采用Django REST framework编写接口，前端页面采用比较容易上手的vue+elementUI。

项目地址：

      https://github.com/githublitao/api_automation_test

7、项目名称：FXTest测试平台

项目简介：flask + Python3.6 实现的API自动化测试平台。

项目地址：

      https://github.com/liwanlei/FXTest

8、项目名称：基于开源的httprunner接口自动化框架平台

前端：js+vue+element-ui

github地址：

      https://github.com/pencil1/ApiTestWeb

后端：python+flask+httprunner

github地址：

      https://github.com/pencil1/ApiTestManage

五、数据库自动化测试

项目名称：数据库单元测试框架 xlsunit

面向数据库应用的单元测试框架，使用excel，作为输入，以及输出比较，适合大量数据库操作。

如下情况可以使用 xlsunit：

必须使用 Spring 或者 Spring Boot，因为会利用 Spring 单元测试事务回滚机制。
面向数据库应用，特别是一个业务操作，有多个表的变化。
xlsunit 支持 Spring 4 以上，SpringBoot1.5 以上，支持 Oracle，MySql，Postgres 等数据库。

项目地址：

      https://gitee.com/xiandafu/xlsunit

六、数据调优测试

影响系统性能和效率，数据库起到一个非常关键的作用，而SQL的优化又是成本最低的一种优化方式，所以我把这一项也列为测试人员需要关注的方面。

项目名称：soar-web

基于小米 soar 的开源 sql 分析与优化的 WEB 图形化工具，支持 soar 配置的添加、修改、复制，多配置切换，配置的导出、导入与导入功能。目前只支持mysql。

项目地址：

      https://github.com/xiyangxixian/soar-web

这是一款智能 SQL 优化和改写工具，开发人员可以直接通过此工具快速的对自己的 SQL 进行质量检查，生成评估报告，防止将问题 SQL 带到线上从而导致服务质量下降。它不仅能够尽可能地提高线上代码质量，还能避免一些由于人为疏漏而带来的隐患。

SOAR 由语法解析器、集成环境、优化建议、重写逻辑、工具集五大模块组成。它拥有独立的不依赖数据库的 SQL 解析能力，能够通过提供的集成环境对 SQL 本身及数据库环境进行评审，找出可能存在的隐患或问题。

原文链接：https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/84317512

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