测试

Sniper Sniper是一个功能强大、高性能的HTTP负载工具,采用Golang编写。利用协程并发优势，实现海量并发、超低内存占用、丰富图表展示。是测试、分析、优化服务端性能的绝佳助手！ ##体验 提供以下可执行文件，可直接运行 Darwin 64 bit Darwin 32 bit Linux 64 bit Linux 32 bit FreeBSD 64 bit FreeBSD 32 bit ##功能 以实用为原则，实现以下功能 GET / POST keep-alive模式 https 图表展示结果 测试多个目标 支持大文件负载 跨平台，支持Linux,FreeBSD,Darwin ###对比同类工具 ##性能 内存占用低于Apache Benchmark（ab）等主流负载工具 执行速度接近ab，高并发时超过ab 支持10k以上并发 支持超大文件测试 测试的详细情况，与各大负载测试工具的性能对比 在此 ##图表展示 统计分析每个请求 输出建立连接时间 输出服务端响应时间 输出总时间 基于 dygraphs 与html5，详细展现服务端性能情况 从测试结果中等距采样约1000样本，详细展现连接建立，链路传输和服务端执行情况 下图展示了总时间和连接建立时间的对比，Golang是怎样得到连接建立的时间呢？ 原来项目基于net库实现了HTTP协议栈，重构而不是官方net

　　周日参加完公司团建，回家路上拼到一个IT界的老司机，他和几个朋友组件团队承接开发项目，知道我是做测试的，问了我一个问题： 　　“你们大公司的测试都做什么？” 　　“测试应该不好模仿吧？” 　　刚开始我也不清楚他的目的是什么，经过几个收敛性的问题，确认他遇到的困难： 　　1、 曾经一个项目，客户验收的时候发现多个低级错误，他觉得很没面子，客户信任度也遇到了问题。 　　2、 随着移动互联网的兴起，他们团队自己做的一个APP（包括运营）问题太多，用户丢失严重。 　　3、 自己不知道怎么测试，开发完成后团队内部交叉测试，问题（严重问题）仍然很多。 　　4、 开发不愿意做测试，好吧，这是人之常情，招聘过一个比较LOW的测试，成本太高，效果也不好。 　　了解这些后，我讲了一件事，我一个朋友跟我说： 　　 “我喜欢玩LOL，已经玩了X年，天梯排名XX，特别喜欢LOL，想去你们公司做LOL的测试，帮我推荐一下好吗？” 　　那么问题来了？LOL打得好就能做测试吗？显然不是。测试是技术工作，不是在屏幕上点一点，随便用一下。 　　 大致分为： 　　1、 需求分析、系统分析和测试分析，主要是通过经验找出风险，以及编写用例。代码review。所以经验和技术都很重要！ 　　2、 测试用例执行，检查需求实现是否正确，质量好坏（交付影响有多大，是否达标） 　　3、 质量流程和标准的建立

1、这里我们使用eclipse创建一个web工程，名称为lctest，服务器使用的是tomcat（这个不会的童鞋可以查一下资料） 2、这里的一个服务端相对简单， 输入参数：任何数据， 输出参数："访问方式"+method+"访问成功");"输入参数param为："+param); 3、下面我们就开始编写服务端 1）创建一个Servlet名称为testServlet 2) 在testServlet中添加excute方法，内容如下 public void excute(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws Exception{ request.setCharacterEncoding("utf-8"); response.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setContentType("text/xml"); String method=request.getMethod(); String url=request.getRequestURI(); String param; if(request.getParameter("param")==null){ param="输入参数为空"; }else if(method=="GET"){ param

Wing IDE是一个集成开发环境,可用于加快matplotlib2D图形库的Python代码的编写和调试进程。Wing IDE提供自动完成、调用提示、调试器,以及许多其他功能,可帮助用户编写、浏览和了解Python代码。 工作于Python Shell matplotlib的用户经常会交互式地工作于Python命令行shell。 例如: from pylab import plot,show,close x = range(10 ) plot(x) show() y = [2, 8, 3, 9, 4 ] plot(y) close() 在某些环境中,直到关闭绘图窗口，上面show()调用都会阻塞。默认情况下Wing IDE将会修改matplotlib事件循环的方式，当被输入到集成的Python Shell中时，show()调用将不会阻塞,绘图窗口将会一直更新作为额外的命令类型。这样可以更容易的交互测试新代码和所绘制的图形。 编辑器代码可以使用Source菜单中的Python Shell项目Evaluate File在Python Shell执行，或者是使用编辑器Python Shell项目Evaluate Selection在Python Shell执行。默认情况下,Python Shell会在评估整个文件之前重启;这可以在Python Shell的选项菜单中禁用。

图像识别技术目前来说已经相对健全了。用来做手机的自动化测试，于是变有了可能性。思路大概就是通过一张张的截图去点击合适的位置。 airtest是跨平台的，一个脚本能在android上跑，也能在ios上跑。 项目地址： https://github.com/netease/airtest star数有点少，不过这不是问题。文档还是挺全的。 代码大部分是用python写的。 贴上代码举个例子。 # 引入模块 import airtest # 连接设备, 操作记录写到airtest.log中 dev = airtest.Device('android://ybs56213'， log='airtest.log') # 点击操作 dev.click('start.png', duration=0.1) # 拖拽操作 dev.drag('a.png', 'b.png') # 等待 dev.wait('finish.png') 性能监控 # 程序性能监控 m = airtest.Monitor('android://ybs56213', 'com.netease.test') # 获取cpu和内存数据 cpu = m.cpu() mem = m.memory() # 将数据记录到日志中，每隔0.5s m.watch('filename.log', interval=0.5, background

测试是应用开发流程中的重要环节。 对于 Android，这尤为重要，因为 Android 设备彼此之间差异很大，主要体现在以下几个方面： 屏幕尺寸和分辨率 Android 版本 外形 处理器的指令集 是否有前置摄像头、NFC、外置键盘等。 您应在多台设备上对 Android 应用进行测试。 应用测试流程包括多种测试。 让我们来了解一下手动功能测试。 测试者需要认真检查所有功能并将设备重置为初始状态。 测试者在每个应用和每部设备上重复上述操作。 该流程是手动完成的，因此非常耗时。 自动功能测试可按计划执行而无需额外成本。 例如，测试一个 build，每天晚上在所有设备上进行测试，早上分析结果并修复漏洞。 在本文中，我们将回顾几种适用于自动功能测试的工具。 我仅对 Android SDK 中包括的或在开源许可协议下发布的工具进行介绍。 自动测试的概念 我们的目标是将手动执行的操作自动化，以实现最大精度。 让我们了解一下这些操作。 我们将使用多个应用和多部 Android 设备。 对于每个应用和每部设备，我们应按照下列步骤来操作： 在设备上安装应用 启动应用 使用指定方法测试应用 卸载应用 将设备重置为初始阶段 在每个步骤中，您需要收集和分析数据，如日志和截屏。 在下文中，我们将讨论将这些步骤自动化的工具。 控制 Android 设备 首先，您需要选择用于运行自动化测试的电脑

我们在《Appium自动化测试系列1-Appium环境的安装和配置》里已经搭好了Appium的基本环境，这一章，我们就来真刀真枪使用一下Appium, 看看Appium是如果来实现自动化测试的。在写测试脚本之前，我们先安装几个必要的Python三方库。 1 安装Python的setuptools库 (因为安装Python的Selenium库需要用到它) 1) 下载setuptools文件并解压 https://pypi.python.org/pypi/setuptools/12.0.4#downloads 2) 打开CMD窗口，进入解压后的setuptools目录，执行命令python setup.py install 进行安装 D:\setuptools-12.0.4>python setup.py install 2 安装Python的Selenium库（Appium是采用WebDriver传输测试请求，利用Selenium的WebDriver功能） 1) 下载selenium文件并解压 https://pypi.python.org/pypi/selenium/2.44.0 2) 打开CMD窗口，进入解压后的selenium目录，执行命令python setup.py install 进行安装 D:\selenium-2.44.0>python setup.py

使用unitils的dbunit模块进行测试。 真正的去访问数据库，每次测试之前打开一个事务，插入测试数据，业务操作，断言测试数据，回滚。 其中unitils+dbunit实现了除业务操作之外的所有步骤。 dbunit提供了将xml直接转换为数据库数据的功能。 unitils则进一步封装，提供了@DataSet，@ExpectDataset以及事务管理等功能，可以通过annotation的方式将数据文件导入数据库，也可以通过xml去断言数据，并且支持自动回滚，超级方便。 这里在使用 unitils整合dbunit的时候碰到了两个问题，记录一下。 关于问题，请分别查看下面两篇文章： unitils使用@DataSet插入测试数据，测试结束后不能回滚 mysql+unitils用@DataSet，抛NoSuchColumnException 最后，贴上一段标准DAO测试的代码： @DataSet public final class RoleDaoTest extends IntegrateBaseTest { @SpringBeanByType private RoleDao roleDao; @Test @ExpectedDataSet public void save() { Role role = new Role(); role.setName("Test Role");

除了高超的武艺，每位黑忍者还需要装备最好的武器。在软件开发的世界里，好的工具能让我们的生活变得更轻松，在更短的时间里写出更棒的代码。 时光回到2008年，那时安卓还很年轻。只有几个相关的博客和谷歌官方的几个应用开发教程，没有函数库也没有代码生成器，甚至连成熟的 设计模式 也没有（除了OOP和一些Java实践）。今非昔比，我们已经有了一个成熟的OS、很棒的开发工具、稳定的 Eclipse 插件和其他IDE，数不清的开发书籍和相关的技术博客。 这里，我想分享自己在开发安卓应用时用到的工具和一些技巧，希望可以让大家少走一些弯路。 1. 资源 所有的UI指南都可以在 这里 找到。有些时候我们需要快速地找到资源，我们需要工具栏图标、主题、其他图标和各种安卓应用需要的设计资源。 Android Assets Studio 是最佳工具之一。它可以为你生成各种分辨率 (mdpi, hdpi, xhdpi)的启动器、标签、工具栏、菜单图标，可以按照你的配色 生成主题 ，还可以 生成工具栏资源 适用于Sherlock Action Bar。转换和缩放DPI是很痛苦的，所以你需要 Android Dpi Calculator 2. UI组件 只要遵循安卓官方的UI设计理念，我们就在重用UI组件。有很多优秀的通用组件可以利用，当然你可以基于他们开发适合自己的组件。你可以在 Android Views

之前一直使用Robotium做为Android App测试框架的底层基础，受限于跨进程，以及控件加载的一些限制，很多特殊场景无法覆盖，决定尝试久闻的Appium（它也差不多成熟了），顺便做个笔记，方便其他有同样需求的朋友。 先从安装说起吧，关于Appium的安装，网上的资料大多语焉不详，基本上你按照他们写的步骤，是不可能装的出一个完整的环境的。所以，为了把步骤写得详细一点，自己从无到有反复试了几次，确保自己的安装步骤是完整的。（当然，安装方法其实有多种，这里只是其中的一种而已。） 这里以Python作为脚本开发语言为例： 1 安装并配置JDK，1.6或者1.7版均可，建议1.7，Java SDK的安装很简单，不详述了。（ 装JDK是因为后面Android SDK要依赖它 ） 2 安装Android SDK并配置环境变量（测试中用到Android SDK的一些工具） 1) 安装Android SDK https://developer.android.com/sdk/installing/index.html?pkg=tools 2) 安装完毕后启动Android SDK Manger ( SDK Manager.exe，在Android SDK的安装目录下)，安装需要的Android Packages，比如一些工具，需要的Android版本， EABI(模拟器相关的包）等等 3)