# Taisite-Platform

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![泰斯特平台LOGO.png](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/泰斯特平台LOGO.png)

## Ⅰ. 泰斯特平台简介

### 背景

「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。

### 愿景

 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。
 
### 技术栈

 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。
 
 [***（在这里感谢一下该开源项目给我带来的启发)***](https://github.com/githublitao/api_automation_test) 

### 开源协议

***APGL-3.0***


（详细内容请查阅 LICENSE 文件）

## Ⅱ. 泰斯特平台特点 （os：和其他测试平台有什么区别？）

 1. 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。
 
 2. 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。
 
 3. 平台遵循「颜值即正义」原则，操作界面展示如下：
 
 ![操作界面展示](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/操作界面展示.png)
 
 4. 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：
 
 ![定时任务配置](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/定时任务配置.png)
 
 5. 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。
 
 ![数据导入展示](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/数据导入展示.png)
 
 6. 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](https://juejin.im/post/5cfe1dd96fb9a07ed7407321))
 
 7. 平台对外提供测试任务调度接口，方便与开发项目集成。
 
 8. ......
 
 ***（还有许许多多令人惊喜的小特色等着你去探索 & 挖掘）***
 

## Ⅲ .泰斯特平台功能图解

### V1.0

![泰斯特平台结构图_V1.0](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/泰斯特平台结构图_V1.0.png)

## IV . 泰斯特平台部署

### windows 环境下部署

#### 0. 克隆项目

    git clone https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform.git

#### 1. 安装 python 3 环境

[点击进入教程](https://www.runoob.com/python3/python3-install.html)

#### 2. 部署自然语言模型

[点击下载模型](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip)

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：

![NLP模型启动成功输出](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/NLP模型启动成功输出.png)    

#### 3. 部署 Mongodb 数据库

[点击进入教程](https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-window-install.html)

#### 4. 设置系统环境变量

    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. 打包前端 dist 文件 （这一步我已为你们做好，若不需二次开发可跳过）

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

#### 6. 启动后端

// 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
  
#### 7. 访问项目

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

![平台登录界面2.png](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/平台登录界面2.png)

### Linux 环境下 Docker 容器化部署

[点击进入 Docker 教程地址](https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html)

#### 0. 克隆项目

    git clone https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform.git
  
#### 1. 自然语言模型部署

    sudo -i
    docker pull shaoyuyishiwo/bertserver
    docker run --name autotest-platform-bertserver -d shaoyuyishiwo/bertserver 


#### 2. Mongo 数据库部署 (若已有现成数据库可用则可跳过此步)

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 }
  
#### 3. 环境变量配置

// 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：

![控制台输出1.png](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/控制台输出1.png)

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
  
#### 4. 启动项目

//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：

![控制台输出2.png](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/控制台输出2.png)

#### 5. 访问项目

浏览器访问部署服务器地址的 ${PORT}端口即可

![平台登录界面.png](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/平台登录界面.png)


#### EXTRA. 常见问题

下列输出代表 NLP模型 启动失败

![NLP部署失败.png](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/NLP部署失败.png) 

解决步骤：

1.删除 ./backend/app/init.py 中的这段代码：

![不使用NLP模型方法指南1.png](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/不使用NLP模型方法指南1.png)

2.将 ./backend/testframe/interfaceTest/tester.py 中的下列代码修改成 pass：

![不使用NLP模型方法指南2.png](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/不使用NLP模型方法指南2.png)

完成后再启动项目时，就不会依赖于自然语言模型了~

## V . 泰斯特平台使用教程

平台主流程使用可参考[本篇博文中的正文部分](https://juejin.im/post/5cd0117be51d456e537ef3bd)

详细教程可参考 [Wiki](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/wiki/%E6%B3%B0%E6%96%AF%E7%89%B9%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%BB%88%E6%9E%81%E6%95%99%E7%A8%8B)

若想获得更多平台咨询欢迎扫描下方二维码关注「泰斯特平台」官方公众号

![2D-Code](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/微信公众号.jpg)    

**QQ 交流群号：728314402**

## VI . 泰斯特平台零距离体验（建议先看教程哦~）

体验地址现已开放！ [点击马上体验](http://47.106.10.19:5099)

体验账号：test
体验密码：test

（感谢 TesterHome - qiChow 提供的服务器）

## Ⅶ . 捐赠

**开源不易** 欢迎扫描下方二维码 **助力开源**。

![2D-Code](https://github.com/amazingTest/Taisite-Platform/blob/master/images/wechatDonation.jpg)