MeterSphere实战（一）

MeterSphere是一位朋友讲到的测试平台，说这东西是开源的，因为我是做测试的，很乐意了解一些新鲜事物。在我看来，测试就是要专注一些领域，然后要啥都会一点点，接着融会贯通起来，这样就可以万变不离其中，啥都能测试了。自动化测试是测试领域的重要技术，与性能测试、安全测试并称为测试三剑客，还是挺有意思的一门学科。

一、官方文档

1、文档地址

MeterSphere 文档

2、Windows 单机部署

Windows 单机部署 - MeterSphere 文档

根据官方文档实操即可：

（1）win10 宿主机具备安装docker的条件（一般具备）

（2）以管理员身份直接使用WSL指令安装Ubuntu，需要重启并等待Ubuntu安装

（3）首次进入Ubuntu直接输入任意账号密码，记住账号密码就好

（4）安装docker并设置Ubuntu可用

（5）启动Ubuntu,并切换root

（6）检查docker版本

（7）下载MeterSphere安装包手动安装或者直接一键安装（这里手动安装）

Releases · metersphere/metersphere (github.com)

?①下载离线安装包

开源社区 - FIT2CLOUD 飞致云

②解压

假设文件放在d盘，我们可以这样访问：

cd /mnt/d

然后找到目录或指定文件进行解压

（8）默认安装

3、简单了解

MeterSphere 是一站式开源持续测试平台，涵盖测试跟踪、接口测试、UI 测试和性能测试等，全面兼容 JMeter、Selenium 等主流开源标准，有效助力开发和测试团队在线共享协作，实现端到端的测试管理跟踪可视化、自动化测试、性能测试及融入持续交付 DevOps 体系，并充分利用云弹性进行高度可扩展的自动化测试，从而加速高质量的软件交付，推动中国测试行业整体效率的提升。

从上面的官方介绍以及其他文档，看得出MeterSphere不仅要测试流程一体化，还要测试全面化，整体还是不错的。

二、关于自动化测试平台

1、重复造轮子对吗？

MeterSphere不一定能满足你公司的所有需求，有时候还是需要重复造轮子的。

2、自动化测试平台有什么好处？

从MeterSphere来看，

自动化测试平台带来了多方面的好处，尤其在软件开发生命周期中，以下是一些常见的好处：

提高测试效率： 自动化测试能够迅速执行测试用例，比手动测试更迅速、更一致。这有助于在短时间内进行大量的测试，提高测试效率。

节省成本： 尽管自动化测试的初始投资可能较高，但随着时间的推移，它能够显著降低测试成本。自动化测试可以在没有人工干预的情况下运行，从而减少了人力成本。

提高测试覆盖率： 自动化测试能够执行大量的测试用例，从而提高了测试覆盖率。这有助于发现更多的潜在缺陷，改善软件质量。

加快发布速度： 自动化测试使得在短时间内执行大量测试成为可能。这有助于加快软件发布的速度，特别是在敏捷开发和持续集成环境中。

提高可重复性： 自动化测试可以确保测试过程的可重复性，即使在不同的环境中也能够产生相同的结果。这有助于确保软件在不同情况下的稳定性。

早期发现缺陷： 自动化测试可以在开发早期执行，帮助在更早的阶段发现和修复缺陷。这有助于减少后期修复成本。

支持持续集成： 自动化测试是持续集成（CI）和持续交付（CD）流程的关键组成部分。它能够确保在每次代码提交后自动运行测试，提供及时的反馈。

增强团队合作： 自动化测试促进了开发团队和测试团队之间的协作。通过共享自动化测试脚本和结果，团队成员可以更好地理解软件质量和进展。

总体而言，自动化测试平台在提高测试效率、节省成本、提高测试覆盖率等方面都带来了显著的好处，是现代软件开发中不可或缺的一部分。

3、python来实现自动化测试平台靠谱么？

怎么说呢？够用就行，当然java优势更明显。Python在自动化测试领域非常靠谱，被广泛应用于测试脚本的编写、测试框架的开发以及自动化测试平台的搭建。以下是一些支持Python成为自动化测试的强大因素：

易学易用： Python语法简单、清晰，易于学习和使用。这使得测试团队可以更迅速地采用Python作为主要的测试脚本语言。

丰富的测试框架： Python生态系统中存在许多强大的测试框架，如PyTest、unittest和nose等。这些框架提供了丰富的功能，使得编写和执行测试用例变得简单而灵活。

广泛的库支持： Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了各种领域，包括网络通信、数据库操作、图形界面测试等。这使得测试人员能够方便地利用库来完成各种测试任务。

跨平台性： Python是一种跨平台语言，可以在不同操作系统上运行，包括Windows、Linux和Mac OS等。这使得测试脚本在不同环境中都能够稳定运行。

支持Web和移动应用测试： Python有强大的Web测试库，如Selenium和Requests，以及移动应用测试库，如Appium。这使得Python成为测试Web应用和移动应用的理想选择。

强大的社区支持： Python拥有庞大且活跃的社区，测试人员可以在社区中获取帮助、分享经验和找到解决方案。

适用于自动化测试平台搭建： Python可以用于搭建自动化测试平台，通过集成测试框架、测试工具和自定义脚本来实现自动化测试流水线。

总体而言，Python作为一种简单、灵活且功能强大的编程语言，是自动化测试领域的首选之一。很多大型软件公司和开源项目都采用Python进行自动化测试，证明了它在这个领域的可靠性和广泛应用。