本篇文章给大家谈谈大数据平台接口测试工具,以及大数据平台接口测试工具有哪些对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享大数据平台接口测试工具的知识,其中也会对大数据平台接口测试工具有哪些进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
本文目录一览:
常见接口测试工具有哪些?使用哪个好?
1.
主流接口测试工具:Jmeter、PostMan、RESTClient、Fiddler、Requests库,不同测试环境不同需求,选择不同工具。
1).
Jmeter:Java开发一款开源免费工具,适合接口功能测试、接口自动化测试、接口压力测试
【推荐】
2).
PostMan:谷歌公司开发的一款工具,分为浏览器插件版和客户端版。
适合开发自测接口、测试调试接口
3).
RESTClient:一款国人开发的火狐浏览器插件,界面简单,支持高亮显示,调试、自测
推荐。
4).
Fiddler:强大的抓包工具,支持接口请求、响应。
5).
Requests库:python语言中一个第三方请求库,使用代码测试接口不二选择。注意:适合python语言
以上内容均来自黑马程序员软件测试课程笔记
常见的接口测试工具有哪些?
接口一般来说有两种,一种是程序内部的接口,一种是系统对外的接口。
系统对外的接口:比如你要从别的网站或服务器上获取资源或信息,别人肯定不会把数据库共享给你,他只能给你提供一个他们写好的方法来获取数据,你引用他提供的接口就能使用他写好的方法,从而达到数据共享的目的,比如说咱们用的app、网址这些它在进行数据处理的时候都是通过接口来进行调用的。
程序内部的接口:方法与方法之间,模块与模块之间的交互,程序内部抛出的接口,比如bbs系统,有登录模块、发帖模块等等,那你要发帖就必须先登录,要发帖就得登录,那么这两个模块就得有交互,它就会抛出一个接口,供内部系统进行调用。
一、常见接口:
1、webService接口:是走soap协议通过http传输,请求报文和返回报文都是xml格式的,我们在测试的时候都用通过工具才能进行调用,测试。可以使用的工具有SoapUI、jmeter、loadrunner等;
2、http api接口:是走http协议,通过路径来区分调用的方法,请求报文都是key-value形式的,返回报文一般都是json串,有get和post等方法,这也是最常用的两种请求方式。可以使用的工具有postman、RESTClient、jmeter、loadrunner等;
二、前端和后端:
在说接口测试之前,我们先来搞清楚这两个概念,前端和后端。
前端是什么呢,对于web端来说,咱们使用的网页,打开的网站,这都是前端,这些都是html、css写的;对于app端来说呢,它就是咱们用的app,android或者object-C(开发ios上的app)开发的,它的作用就是显示页面,让我们看到漂亮的页面,以及做一些简单的校验,比如说非空校验,咱们在页面上操作的时候,这些业务逻辑、功能,比如说你购物,发微博这些功能是由后端来实现的,后端去控制你购物的时候扣你的余额,发微博发到哪个账号下面,那前端和后端是怎么交互的呢,就是通过接口。
前面说的你可能不好理解,你只需记住:前端负责貌美如花,后端负责挣钱养家。
三、什么是接口测试:
接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是要检查数据的交换,传递和控制管理过程,以及系统间的相互逻辑依赖关系等。
OK,上面是百度百科上说的,下面才是我说的
其实我觉得接口测试很简单,比一般的功能测试还简单(这话我先这样说,以后可能会删O(∩_∩)O哈!),现在找工作好多公司都要求有接口测试经验,也有好多人问我(也就两三个人)什么是接口测试,本着不懂也要装懂的态度,我会说:所谓接口测试就是通过测试不同情况下的入参与之相应的出参信息来判断接口是否符合或满足相应的功能性、安全性要求。
我为啥说接口测试比功能测试简单呢,因为功能测试是从页面输入值,然后通过点击按钮或链接等传值给后端,而且功能测试还要测UI、前端交互等功能,但接口测试没有页面,它是通过接口规范文档上的调用地址、请求参数,拼接报文,然后发送请求,检查返回结果,所以它只需测入参和出参就行了,相对来说简单了不少。
接口测试常用工具有哪些?
接口测试常用工具主要有:
POSTman,RESTClient,Jmeter,Loadrunner....
等等,其中前两者功能要弱一些(当然也易上手),后两者功能更强大,二者比较:由于Jmeter是免费的,满足需求的前提下,一般会优先选择Jmeter,但是收费也有收费的道理,性能测试时,会优先选择
LoadRunner,毕竟性能测试方便它更胜Jmeter一筹。
之前在黑马程序员的技术文章中看到的,如果你想学软件测试,黑马是个不错的选择哦!
接口自动化测试工具有哪些?
1、CTS,CTS 测试基于Android instrumentation 测试, 其又基于JUnit 测试。说白了, CTS 就是一堆单元测试用例。这也是Java 语言的擅长部分。
2、 Monkey工具,Monkey是Android中的一个命令行工具,可以运行在模拟器里或实际设备中。它向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等),实现对正在开发的应用程序进行压力测试。Monkey测试是一种为了测试软件的稳定性、健壮性的快速有效的方法。
3、ASE,ASE 意思为Android 脚本环境, 即我们可以通过脚本(比如Python)调用Android 的功能,从而定制一些测试。比如打电话,发短信,浏览网页,等。我们可以扩充它的API(Java 部分), 并用python 脚本调用这些API, 从而实现丰富的测试功能。用于API 部分可以访问到Android 全部API, python 又能灵活部署测试,所以ASE 的扩展性非常好。
4、Robotium,该工具用于黑盒的自动化测试。可以在有源码或者只有APK 的情况下对目标应用
进行测试。Robotimu 提供了模仿用户操作行为的API,比如在某个控件上点击,输入Text
等等。 http://mag.big-bit.com/
分层的自动化测试
这个概念最近曝光度比较高,传统的自动化测试更关注的产品UI层的自动化测试,而分层的自动化测试倡导产品的不同阶段(层次)都需要自动化测试。
相信测试同学对上面的金字塔并不陌生,这不就是对产品开发不同阶段所对应的测试么!我们需要规范的来做单元测试同样需要相应的单元测试框架,如java的Junit、testNG,C#的NUnit ,python 的unittest、pytest 等,几乎所有的主流语言,都会有其对应的单元测试框架。
集成、接口测试对于不少测试新手来说不太容易理解,单元测试关注代码的实现逻辑,例如一个if 分支或一个for循环的实现;那么集成、接口测试关注的一是个函数、类(方法)所提供的接口是否可靠。例如,我定义一个add()函数用于计算两个参数的结果并返回,那么我需要调用add()并传参,并比较返回值是否两个参数相加。当然,接口测试也可以是url的形式进行传递。例如,我们通过get方式向服务器发送请求,那么我们发送的内容做为URL的一部分传递到服务器端。但比如 Web service 技术对外提供的一个公共接口,需要通过soapUI 等工具对其进行测试。
UI层的自动化测试,这个大家应该再熟悉不过了,大部分测试人员的大部分工作都是对UI层的功能进行测试。例如,我们不断重复的对一个表单提交,结果查询等功能进行测试,我们可以通过相应的自动化测试工具来模拟这些操作,从而解放重复的劳动。UI层的自动化测试工具非常多,比较主流的是QTP,Robot Framework、watir、selenium 等。
为什么要画成一个金字塔形,则不是长方形 或倒三角形呢? 这是为了表示不同阶段所投入自动化测试的比例。如果一个产品从没有做单元测试与接口测试,只做UI层的自动化测试是不科学的,从而很难从本质上保证产品的质量。如果你妄图实现全面的UI层的自动化测试,那更是一个劳民伤财的举动,投入了大量人力时间,最终获得的收益可能会远远低于所支付的成本。因为越往上层,其维护成本越高。尤其是UI层的元素会时常的发生改变。所以,我们应该把更多的自动化测试放在单元测试与接口测试阶段进行。
既然UI层的自动化测试这么劳民伤财,那我们只做单元测试与接口测试好了。NO! 因为不管什么样的产品,最终呈现给用户的是UI层。所以,测试人员应该更多的精力放在UI层。那么也正是因为测试人员在UI层投入大量的精力,所以,我们有必要通过自动化的方式帮助我们“部分解放”重复的劳动。
在自动化测试中最怕的是变化,因为变化的直接结果就是导致测试用例的运行失败,那么就需要对自动化脚本进行维护;如何控制失败,降低维护成本对自化的成败至关重要。反过来讲,一份永远都运行成功的自动化测试用例是没有价值。
至于在金字塔中三种测试的比例要根据实际的项目需求来划分。在《google 测试之道》一书,对于google产品,70%的投入为单元测试,20%为集成、接口测试,10% 为UI层的自动化测试。
大数据分析工具有哪些?
1、Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的大数据平台接口测试工具,因为它假设计算元素和存储会失败大数据平台接口测试工具,因此它维护多个工作数据副本大数据平台接口测试工具,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目大数据平台接口测试工具:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。
3、Storm
Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。
4、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍,“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作,将面向全球软件工程师持续推广。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
6、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
大数据分析平台和工具有哪些?
①Disco
Disco最初由诺基亚开发,这是一种分布式计算框架,与Hadoop一样,它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。
支持的操作系统大数据平台接口测试工具:Linux和OSX。
②HPCC
作为Hadoop之外的一种选择,HPCC这种大数据平台承诺速度非常快,扩展性超强。除了免费社区版外,HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其大数据平台接口测试工具他服务。
支持的操作系统:Linux。
③Lumify
Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有,这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版,就能看看它的实际效果。
支持的操作系统:Linux。
④Pandas
Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择,用于大数据分析项目。
支持的操作系统:Windows、Linux和OSX。
⑤Storm
Storm现在是一个Apache项目,它提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。
支持的操作系统:Linux。
关于大数据平台接口测试工具和大数据平台接口测试工具有哪些的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
大数据平台接口测试工具的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于大数据平台接口测试工具有哪些、大数据平台接口测试工具的信息别忘了在本站进行查找喔。
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