keploy3条命令跑通API测试录制零代码改动【免费下载链接】keployOpen-source platform for creating safe, isolated production sandboxes for API, integration, and E2E testing.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ke/keploy改一行 API 代码想验证得先起数据库、造测试数据、启动应用、发请求光环境就烧了 15 分钟。keploy 把这 15 分钟压成 3 条命令测试用例自动录好依赖自动 mock离线就能回放。 keploy 到底在做什么keploy 是一个把真实流量变成可重复测试用例的工具。它不是你手里那种要手写 stub 的 mock 库也不是只抓 HTTP 的代理工具。它用 eBPF 在内核层截住你应用进程发出的流量HTTP 请求、数据库 SQL、消息队列收发全部原样录下来测试时再逐条重放并和录制时的响应做比对相关逻辑见 pkg/agent/hooks/。所以对你意味着应用代码一行不改什么语言、什么框架都是同一套用法。 从第一次录制到第一次回放3 条命令1. 安装。终端里跑官方脚本keploy命令即刻可用Linux 下脚本会自动挂好 debugfsmacOS 不需要 root 权限curl --silent -O -L https://keploy.io/install.sh source install.sh2. 录制。用keploy record包住你的应用启动然后照常发请求每个请求会自动落成一个测试用例录制实现在 pkg/service/record/keploy record -c go run main.goPython 应用就写keploy record -c python main.py改个引号里的事。3. 回放。keploy test离线跑这些用例不起库、不连第三方服务执行逻辑在 pkg/service/replay/keploy test -c go run main.go --delay 10--delay 10是让应用启动后等 10 秒再开始打测试防止应用没就绪就报假失败。跑完你会看到每个用例的通过情况和字段级差异报告第一个录好的测试用例已经躺在项目目录的keploy文件夹里。录制能覆盖哪些交互依赖去哪了HTTP 接口请求和响应逐字段比对录制时它存下完整的请求与响应回放时把两次响应逐字段对比哪个字段变了直接报出来不用你手写断言。这帮你省掉了每次改完接口手动 curl 一遍的机械活。数据库SQL 确定性重放PostgreSQL、MySQL、MongoDB 的交互同样被录成 mock回放时由 keploy 直接应答同一条 SQL 永远返回录制时的结果——不用起库不用重置数据MySQL 的解析与匹配逻辑在 pkg/proxy/integrations/mysql/。这帮你省掉了重建测试环境这个最耗时的步骤。异步调用流和队列照样 mockKafka、RabbitMQ 这类异步交互也能录、能 mock回放时消息按录制时的顺序和内容给出。这帮你省掉了本地拉一整套消息链的成本。离线回放怎么跑启动需要哪些依赖零。keploy test会拉起和录制时同构的 mock 环境数据库、队列、外部 API 全被替身接管应用在一个断网环境里照常运转。所以对你意味着每次回归前不用再等环境直接跑测试几十秒出结果。测试用例存在哪、怎么管用例和 mock 数据都以明文 YAML 写进项目里的keploy文件夹任何编辑器能看git 能 diff改动历史一目了然存储逻辑在 pkg/platform/yaml/testdb/。这帮你省掉了用例被锁进私有格式、换人接手就失传的麻烦。 三个最出效果的位置本地开发。改完代码直接keploy test几十秒看到全部用例的通过情况对比之前起库造数启动手测的一轮 15 分钟每轮验证都省下来了。CI 流水线。workflow 里加两行每次 PR 离线回归runner 里不需要任何数据库服务- run: curl --silent -O -L https://keploy.io/install.sh source install.sh - run: keploy test -c go run main.go --delay 10这帮你省掉了在 CI 里维护测试环境和测试数据的长期开销。团队共享用例。keploy文件夹随仓库一起提交谁录的用例大家共用新成员 clone 下来跑一条keploy test就能接手不用口头交接这个接口要怎么测。现在打开终端对着你的一个接口跑一遍keploy record5 分钟后你会拿到第一个能离线回放的测试用例。【免费下载链接】keployOpen-source platform for creating safe, isolated production sandboxes for API, integration, and E2E testing.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ke/keploy创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考