几种自动化测试工具

2023-06-01 0 469

译者 | Brian Anderson

译者 | 袁人杰

书名 | https://dzone.com/articles/best-automation-testing-tools-for-2018

http://weixin.qq.com/r/4ChQSCHEcXwOrWUr933y

随着推移,应用软件发展课堂教学关键性时刻在变动,辅助工具和技术也是如此。那些变动的最终目标是提高加工能力、产品质量、顾客满意率,来同时实现更短的交货时间,因此交货更快商品和服务项目。应用软件试验在同时实现那些最终目标中饰演了很重要的配角。

上周正式发布的Wholesale2017-2018世界产品质量调查报告表示,在应用软件产品质量和试验中几个有意思的态势。四个关键性态势中的两个是增长的试验智能化化和两极化的选用灵巧和DevOps方式。如调查报告中右图,民营企业须要智能化的智能化化和分析来快速重大决策和校正,更不用说试验智能化电子设备和商品的考验,那些电子设备和商品是度应用软件系统和不断变动的。调查报告还提议智能化试验网络平台的市场需求,就是奈何和自适应来全力支持完备的应用应用领域周期性。

在试验智能化化应用领域,智能化化辅助工具总之是核心理念的T台。责任编辑归纳了名列靠前的智能化化辅助工具和架构,它能协助民营企业给自己功能定位,然后跟得上应用软件试验的态势。成员名单包括开放源码和商业性试验智能化化应用软件系统。

1,selenium

elenium约莫是最盛行的web 应用应用领域开放源码试验智能化化架构。从2000年开始,Selenium一直是Web智能化化试验人员优先选择的智能化化架构,特别是对于那些保有高阶程式设计和JAVA专业技能的人。Selenium已经成为其他开放源码试验智能化化辅助工具的核心理念架构,如Katalon Studio、Watir、Protractor和Robot Framework。

Selenium全力支持数个系统自然环境(Windows、Mac、Linux)和应用应用领域程序(Chrome、Firefox、IE和Headless应用应用领域程序)。它的JAVA能用各种C语言撰写,如Java、Groovy、Python、c#、PHP、Ruby和Perl。

虽然试验人员使用Selenium的稳定性,他们能撰写繁杂的和高阶的试验JAVA,以满足用户不同层级的繁杂程度,但它须要高阶程式设计专业技能和努力为特定试验市场需求构建智能化化架构和资源库。

网站:http://www.seleniumhq.org/

许可:开放源码

2,Katalon Studio

Katalon Studio是一个强大的试验智能化化应用软件系统,用于web应用应用领域、移动和web服务项目。在Selenium和Appium架构之上构建,Katalon Studio利用了那些应用软件系统应用软件智能化化的应用软件系统。

这个辅助工具全力支持不同级别的试验专业技能集。非程序员能很容易地启动智能化化试验项目(比如使用Object Spy记录试验JAVA),而程序员和高阶智能化化试验人员能节约构建新库和维护JAVA的时间。

Katalon Studio能应用软件系统到CI / CD过程中,在QA过程中使用盛行的辅助工具,包括qTest、JIRA、Jenkins和Git。它提供了一个叫做Katalon Analytics的很好的特性,提供了通过dashboard (包括度量、图表和图表)对试验执行调查报告的全面视图。

网站:https://www.katalon.com/

许可:免费

3,UFT

Unified Functional Testing (UFT)是功能试验中一个著名的商业性试验辅助工具。它为API、web服务项目以及桌面GUI试验、web和移动应用应用领域的GUI试验提供了一个综合的特性集。这个辅助工具具有高阶的基于图像的对象识别特性、可重复使用的试验组件和智能化化文档。

UFT使用Visual BasicJAVA编辑器来注册试验过程和对象控制。UFT与Mercury Business Process Testing和Mercury Quality Center应用软件系统。它通过与诸如Jenkins等CI辅助工具的应用软件系统来全力支持CI。

网站:https://software.microfocus.com/fr-ca/software/uft

许可:商业性付费

4,Watir

Watir是一个基于Ruby资源库的web智能化化试验的开放源码试验辅助工具。Watir全力支持跨应用应用领域程序试验,包括Firefox、Opera、headless应用应用领域程序和IE。它还全力支持数据驱动的试验,并与RSpec、Cucumber和Test / Unit等BBD辅助工具应用软件系统。

网站:http://watir.com/

许可:开放源码

5,IBM Rational Functional Tester

IBM RFT是一个用于功能和回归试验的数据驱动的试验网络平台。它全力支持大范围的应用应用领域,例如.Net、Java、SAP、Flex和Ajax。RFT使用Visual Basic。Net和Java作为JAVA语言。RFT有一个独特的功能,称为 Storyboard 试验,用户的动作被记录下来,并通过应用应用领域截图在 Storyboard 格式中可视化。

RFT的另一个有意思特性是它与IBM Jazz应用应用领域生命周期性管理系统(如IBM Rational Team Concert和Rational Quality Manager)的应用软件系统。

网站:https://www.ibm.com/

许可:商业性付费

6,TestComplete

SmartBear的TestComplete是一个强大的用于web、移动和桌面试验的商业性试验辅助工具。TestComplete全力支持各种JAVA语言,如Java、VB、Python和c++JAVA。和Katalon Studio一样,试验人员能在TestComplete中执行关键性字驱动和数据驱动的试验。该辅助工具还提供一个易于使用的记录和回放功能。

和UTF一样,TestComplete的GUI对象识别功能能自动检测和更新UI对象,这有助于减少在AUT更改时维护试验JAVA的工作。它还应用软件系统了CI过程中的Jenkins。

网站:https://smartbear.com/

许可:商业性付费

7,TestPlant eggPlant

一个基于图像的智能化化功能试验辅助工具,让试验人员能够以同样的方式与终端用户进行交互。TestPlant eggPlant与传统的试验辅助工具完全不同,它的方式是观察建模用户视角,而不是试验人员经常看到的试验JAVA视图。这让试验人员能够更少地学习因此直观地应用应用领域试验智能化化。辅助工具全力支持各种网络平台,如Web、移动和POS系统。它还提供实验室管理和CI应用软件系统。

网站:https://www.testplant.com/

许可:商业性付费

8,Tricentis Tosca

Tricentis Tosca是一个基于模型的试验智能化化辅助工具,它为持续试验提供了相当广泛的特性,包括dashboards、分析和应用软件系统,全力支持灵巧和DevOps方式。

“Tricentis Tosca”协助用户优化试验资产的可重用性。与许多其他的试验智能化化辅助工具一样,它全力支持广泛的技术和应用应用领域程序,如web、mobile和API。Tosca还具有应用软件系统管理、风险分析和分布式执行的特性。

网站:https://www.tricentis.com/

许可:商业性付费

9,Ranorex

Ranorex是一个相当全面的商业智能化化辅助工具,用于web、移动和桌面试验。该辅助工具具有高阶的GUI识别、可重复使用试验JAVA和记录/回放功能。Codeless试验创建也是一个非常有用的特性,它允许新的智能化化试验人员学习并将试验智能化化应用应用领域到他们的项目中。

该辅助工具全力支持web应用应用领域试验的Selenium应用软件系统。试验人员能在使用Selenium grid的跨网络平台和应用应用领域程序上分发试验。Ranorex给民营企业提供了一个低价模式。

网站:https://www.ranorex.com/

许可:商业性付费

10,Robot Framework

Robot Framework是一个开放源码的智能化化架构,它同时实现了用于验收试验和验收试验驱动开发(ATDD)的关键性字驱动方式。Robot Framework为不同的试验智能化化市场需求提供架构。但是它的试验功能能通过使用Python和Java同时实现额外的试验库来进一步扩展。Selenium WebDriver是一个广泛应用应用领域于Robot Framework的外部库。

试验工程师能利用Robot Framework作为一个智能化化架构,不仅用于web试验,而且用于Android和iOS试验智能化化。对于熟悉关键性字驱动试验的试验人员来说,能很容易地学习机器人架构。

网站:http://www.robotframework.org/

许可:开放源码

如我们所见,在未来的日子里,那些智能化化试验辅助工具中的每一个在解决应用软件智能化化带来的考验中都提供了独特的特性。大部分有持续试验和应用软件系统、试验管理和调查报告功能。它都全力支持web和移动试验日益增长的智能化化市场需求。然而,对于智能化化辅助工具来说,智能化试验和自适应和异构自然环境的智能化分析仍然是一个须要考虑的问题。

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