「泰斯特平台」是一个由「软件测试 & 机器学习爱好者」开发的接口自动化测试平台。
平台致力于将人工智能技术与软件测试有效结合，让平台在保障测试精确性要求的同时更具智能化、泛化能力， 同时尽可能 最优化使用体验 ，目标是成为 最贴心、最好用、颜值最高 的开源测试平台。
平台遵循「前后端分离开发」思想，技术栈为：「Python + Vue + Mongodb」，后端开发使用的是轻量级 Web 框架 Flask， 前端 UI 框架则采用的是易上手的 ElementUi。
推荐使用 Chrome 最新浏览器使用~
APGL-3.0
（详细内容请查阅 LICENSE 文件）
-
平台遵循「小而精」的策略，最大化所有功能的开发、使用性价比，可帮助测试团队快速搭建起易于上手 / 维护的接口 自动化测试体系。
-
平台遵循「零编码」原则，使用者不需要编程即可完成较为复杂的业务流程接口测试。
-
平台遵循「颜值即正义」原则，操作界面展示如下：
- 平台拥有极佳的定时任务体验，启动定时任务后可随时停用 / 任意编辑任务内容且立即生效，同时拥有丰富的告警策略， 页面展示如下：
- 平台拥有导入 / 导出功能，支持测试人员 "最喜爱的" Excel 格式，易于批量生成 / 修改用例。
-
平台拥有较为丰富的测试结果校验体系，支持文本相似度校验。 (具体内容可参考本篇博文)
-
平台对外提供测试任务调度接口，方便与开发项目集成。
-
......
（还有许许多多令人惊喜的小特色等着你去探索 & 挖掘）
git clone https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform.git
2.2 解压压缩包
2.3 安装 python 依赖包
pip install tensorflow==1.11.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install bert-serving-server==1.9.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2.4 启动模型
// 当前目录切换至模型文件夹目录后执行
bert-serving-start -model_dir ./chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=1
启动成功后输出如下：
AUTOTEST_PLATFORM_ENV=production
AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST=127.0.0.1
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST=${MONGO_HOST}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT=${MONGO_PORT}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME=${USERNAME}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD=${PASSWORD}
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME=taisite
其中 AUTOTEST_PLATFORM_ENV 默认为 production （必填）
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST和 AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT 分别表示数据库的地址和端口（必填）
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME和 AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD 分别表示数据库的帐号密码（若无可不填）
AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST（自然语言模型服务）默认为本机启动 （非必填）
AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME 为默认的数据表名（必填）
设置完成后可通过下列命令进行测试（CMD切换至项目根目录下）
python ./backend/config.py
若配置成功则可看见输入的配置数据
5.1 安装 Vue 环境，下载 node.js 并配置环境，下载 npm 包管理器
5.2 cmd 进入 frontend 目录下，配置 cnpm :
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
5.3 执行安装依赖包命令:
cnpm install
5.4 执行打包命令:
cnpm run build
若成功打包则会在项目根目录下生成 dist 文件夹
// 切换至项目根目录下执行
pip install -r ./backend/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
// 启动后端 ( 默认5050端口 )
python ./backend/run.py
// 创建平台管理员帐号密码
python ./backend/createAdminUser.py
现在就可以访问 http://127.0.0.1:5050/#/login 使用创建的管理员帐号密码进行登录
git clone https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform.git
sudo -i
docker pull shaoyuyishiwo/bertserver
docker run --name autotest-platform-bertserver -d shaoyuyishiwo/bertserver
2.1 启动数据库 & 数据挂载至宿主机
sudo -i
docker pull mongo
docker run --name autotest-platform-mongo -p 27017:27017 -v /data/db:/data/db -v /data/configdb:/data/configdb ``-d mongo
2.2 创建数据库帐号
docker exec -it autotest-platform-mongo /bin/bash
mongo
> use admin
switched to db admin
> db.createUser({user:"${USERNAME}",pwd:"${PASSWORD}",roles:["root"]})
Successfully added user: { "user" : "admin", "roles" : [ "root" ] }
2.3 数据库内存扩容(建议)
> db.adminCommand({setParameter:1, internalQueryExecMaxBlockingSortBytes:335544320})
{ "was" : 33554432, "ok" : 1 }
// 编辑 /etc/profile 文件
sudo -i
vi /etc/profile
若出现警告则选择 (E)dit anyway (输入 E)
3.1 文本末端插入下列数据 (输入 i 则变为 insert 状态)
export AUTOTEST_PLATFORM_ENV=production
export AUTOTEST_PLATFORM_NLP_SERVER_HOST=${BERT_IPADRESS}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_HOST=${MONGO_HOST}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PORT=${MONGO_PORT}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_USERNAME=${USERNAME}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_PASSWORD=${PASSWORD}
export AUTOTEST_PLATFORM_MONGO_DEFAULT_DBNAME=${DBNAME}
变量为动态值，部署者自行根据实际情况输入，DBNAME 值可任意自定义（数据库表名），其中 BERT_IPADRESS 和 MONGO_HOST 值可通过下列命令查询：
docker inspect autotest-platform-bertserver
docker inspect autotest-platform-mongo // 若使用了上面的步骤部署数据库
输出如下图所示：
3.2 插入完毕后点击 ESC 按钮、输入 :wq 后单击回车保存
3.3 执行下列命令后环境变量立即生效
source /etc/profile
//在项目根目录下执行部署文件
sh deploy ${PORT}
其中 ${PORT} 变量填写项目访问端口即可，项目启动的同时也创建了管理员帐号密码，如下图所示：
浏览器访问部署服务器地址的 ${PORT}端口即可
下列输出代表 NLP模型 启动失败
解决步骤：
1.删除 ./backend/app/init.py 中的这段代码：
2.将 ./backend/testframe/interfaceTest/tester.py 中的下列代码修改成 pass：
完成后再启动项目时，就不会依赖于自然语言模型了~
平台主流程使用可参考本篇博文中的正文部分
详细教程可参考 Wiki
若想获得更多平台资讯或 领取福利 欢迎扫描下方二维码关注「泰斯特平台」官方公众号
QQ 交流群号：728314402
体验地址现已开放！ 点击马上体验
体验账号：test 体验密码：test
（感谢 TesterHome - qiChow 提供的服务器）
如果你想：
- 熟悉平台的每一个最新改动
- 了解人工智能与测试结合的最新动态
- 打破测试水平的瓶颈
- 泰斯特带你一起成长
那么我欢迎你来加入(扫描下方海报中二维码) 我的星球 一起问道技术巅峰
开源不易 欢迎扫描下方二维码 助力开源。
