可以推荐一下简单的自己编写开发的测试工具吗

<think>嗯，用户这次的问题很明确——想要推荐简单易用的自定义开发测试工具。结合之前的对话历史和引用内容，需要特别注意几个关键点：用户明确排除了现成工具，强调"自定义开发"和"简单易用"的特性。回顾三条引用内容：引用1强调工具要解决实际问题而非盲目跟风，引用2详细说明了Python在测试工具开发中的实战案例（尤其是第7章开始的各种领域工具开发），引用3反而列举了现成API工具，这与用户需求不符需要谨慎避免。用户上次问题明确说要"自定义开发"，这说明用户的核心痛点是——测试工程师想自主开发工具但需要低门槛的方案。从技术角度看，"简单易用"其实包含三个层面：学习成本低（比如Python比Java更适合）、架构轻量（避免复杂框架）、可快速迭代。引用2里提到的Python+sockets/requests/Excel方案特别符合这几点。用户可能是业务测试人员转工具开发，所以推荐方案必须避开底层技术细节，像引用2第7章的音频测试工具案例可能过于专业了。突然想到用户提到"自定义"时隐含的需求场景——大概率是接口测试（互联网测试最常见）和数据处理（结果校验痛点）。所以重点推Requests和openpyxl这两个库，它们文档完善且社区活跃，用户遇到问题容易搜索解决方案。另外要强调渐进式开发：先用脚本解决单个问题，再逐步封装成工具，避免一开始就追求完美架构的误区。安全方面得提醒用户，自研工具要注意输入校验和日志记录，引用3虽然推荐现成工具但提到的安全测试工具逻辑值得借鉴。最后主动提供模板代码——这是用户真正需要的"脚手架"，能立即动手的示例比理论讲解更有用。</think> 基于您对「简单易用的自定义开发测试工具」的需求，结合引用内容的核心思想（优先解决实际痛点，避免复杂框架），推荐以下低门槛方案及实施路径： --- ### 🔧 **推荐工具方向及学习路径** #### 1️⃣ **接口测试工具（高频需求）** - **技术栈**：Python + `requests` + `pytest` *（理由：语法简洁，社区资源丰富，30行代码即可实现基础测试框架）* ```python # 示例：自定义接口测试脚本（检查HTTP状态码和关键字段） import requests def test_api(): response = requests.get("https://api.example.com/data") assert response.status_code == 200 assert "expected_key" in response.json() ``` **优势**： ✓ 无需安装IDE，用记事本即可编写 ✓ 支持参数化（`pytest.mark.parametrize`）和断言扩展 📚 学习资源：[Requests官方文档](http://docs.python-requests.org/)（中文版） #### 2️⃣ **数据校验工具（解决Excel/CSV验证痛点）** - **技术栈**：Python + `pandas` + `openpyxl` *（理由：5行代码实现多文件数据比对）* ```python import pandas as pd def compare_files(file1, file2): df1 = pd.read_excel(file1) df2 = pd.read_excel(file2) return df1.compare(df2) # 自动输出差异结果 ``` **适用场景**： ✓ 数据库导出数据 vs 预期结果文件 ✓ 多环境配置表一致性检查 #### 3️⃣ **轻量级UI自动化（避开Selenium复杂配置）** - **技术栈**：Python + `Playwright` *（理由：自动下载浏览器驱动，录制生成基础脚本）* ```bash # 三步快速开始： pip install playwright playwright install # 自动安装浏览器 playwright codegen # 打开录制模式生成脚本 ``` --- ### 🛠️ **开发实践四步法** 1. **定位核心痛点** ✅ 例：每日需手动验证50个API返回值 → 选择`requests`脚本自动化 ❌ 避免：从零开发性能测试工具（推荐先用`JMeter`等成熟工具） 2. **模块化开发思路** ```mermaid graph LR A[单一功能脚本] --> B[封装为函数] B --> C[组合成工具包] C --> D[添加日志/配置文件] ``` 3. **渐进式优化** - V1.0：直接运行`.py`文件 - V2.0：添加命令行参数（`argparse`库） - V3.0：打包为exe（`pyinstaller`一键生成） 4. **文档沉淀** - 在代码中写清注释：`# 功能：检测订单接口超时问题` - 维护`README.md`记录使用场景和示例 --- ### 💡 **哪些情况适合自研工具？** | 场景 | 推荐方案 | 替代方案 | |-------------------------------|------------------------|-------------------| | 验证特定业务逻辑返回值 | `requests`自定义脚本 | Postman(现成) | | 定时检查服务健康状态 | `crontab`+Python脚本 | Zabbix(现成) | | 定制化数据清洗/转换 | `pandas`脚本 | 手动Excel操作 | > 📌 关键原则：**当现成工具需要超过2小时适配工作时，自研效率更高**（引用[^1]的实践验证） --- ### ❓ **相关问题** 1. 如何用`pytest`为自研工具添加测试报告？ 2. 有哪些方法可以将Python脚本打包成团队可执行的工具？ 3. 自研测试工具如何做版本管理和持续集成？ > 另：如果需要某个方向的**详细代码模板**（如接口签名校验工具），可告知具体场景提供定制化示例。