「javabdd框架」ddd框架 java
本篇文章给大家谈谈javabdd框架，以及ddd框架 java对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、GitHub上面有哪些经典的java框架源码
- 2、北大青鸟java培训：自动化测试开发框架分析？
- 3、安全开发你必须使用的28个DevSecOps工具
- 4、为什么 JetBrains 选择用 Java 开发 GUI?
- 5、Scala的implicit如何使用？需要注意什么
- 6、java课程分享JavaScript代码测试必备的12款工具
GitHub上面有哪些经典的java框架源码
Bazel：来自Google的构建工具，可以快速、可靠地构建代码。官网
Gradle：使用Groovy（非XML）进行增量构建，可以很好地与Maven依赖管理配合工作。官网
Buck：Facebook构建工具。官网
字节码操作
编程方式操作字节码的开发库。
ASM：通用底层字节码操作和分析开发库。官网
Byte Buddy：使用流式API进一步简化字节码生成。官网
Byteman：在运行时通过DSL（规则）操作字节码进行测试和故障排除。官网
Javassist：一个简化字节码编辑尝试。官网
集群管理
在集群内动态管理应用程序的框架。
Apache Aurora：Apache Aurora是一个Mesos框架，用于长时间运行服务和定时任务（cron job）。官网
Singularity：Singularity是一个Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。官网
代码分析
测量代码指标和质量工具。
Checkstyle：代码编写规范和标准静态分析工具。官网
Error Prone：将常见编程错误作为运行时错误报告。官网
FindBugs：通过字节码静态分析查找隐藏bug。官网
jQAssistant：使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。官网
PMD：对源代码分析查找不良的编程习惯。官网
SonarQube：通过插件集成其它分析组件，对过去一段时间内的数据进行统计。官网
编译器生成工具
用来创建解析器、解释器或编译器的框架。
ANTLR：复杂的全功能自顶向下解析框架。官网
JavaCC：JavaCC是更加专门的轻量级工具，易于上手且支持语法超前预测。官网
外部配置工具
支持外部配置的开发库。
config：针对JVM语言的配置库。官网
owner：减少冗余配置属性。官网
约束满足问题求解程序
帮助解决约束满足问题的开发库。
Choco：可直接使用的约束满足问题求解程序，使用了约束规划技术。官网
JaCoP：为FlatZinc语言提供了一个接口，可以执行MiniZinc模型。官网
OptaPlanner：企业规划与资源调度优化求解程序。官网
Sat4J：逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。官网
持续集成
Bamboo：Atlassian解决方案，可以很好地集成Atlassian的其他产品。可以选择开源许可，也可以购买商业版。官网
CircleCI：提供托管服务，可以免费试用。官网
Codeship：提供托管服务，提供有限的免费模式。官网
fabric8：容器集成平台。官网
Go：ThoughtWork开源解决方案。官网
Jenkins：支持基于服务器的部署服务。官网
TeamCity：JetBrain的持续集成解决方案，有免费版。官网
Travis：通常用作开源项目的托管服务。官网
Buildkite: 持续集成工具，用简单的脚本就能设置pipeline，而且能快速构建，可以免费试用。官网
CSV解析
简化CSV数据读写的框架与开发库
uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV开发库之一，同时支持TSV与固定宽度记录的读写。官网
数据库
简化数据库交互的相关工具。
Apache Phoenix：HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。官网
Crate：实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。官网
Flyway：简单的数据库迁移工具。官网
H2：小型SQL数据库，以可以作为内存数据库使用著称。官网
HikariCP：高性能JDBC连接工具。官网
JDBI：便捷的JDBC抽象。官网
Protobuf：Google数据交换格式。官网
SBE：简单二进制编码，是最快速的消息格式之一。官网
Wire：整洁轻量级协议缓存。官网
帮实现依赖翻转范式的开发库。 官网
Apache DeltaSpike：CDI扩展框架。官网
Dagger2：编译时注入框架，不需要使用反射。官网
Guice：可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。官网
HK2：轻量级动态依赖注入框架。官网
开发流程增强工具
从最基本的层面增强开发流程。
ADT4J：针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。官网
AspectJ：面向切面编程（AOP）的无缝扩展。官网
Auto：源代码生成器集合。官网
DCEVM：通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。官网
HotswapAgent：支持无限次重定义运行时类与资源。官网
Immutables：类似Scala的条件类。官网
JHipster：基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。官网
JRebel：无需重新部署，可以即时重新加载代码与配置的商业软件。官网
Lombok：减少冗余的代码生成器。官网
Spring Loaded：类重载代理。官网
vert.x：多语言事件驱动应用框架。官网
分布式应用
用来编写分布式容错应用的开发库和框架。
Akka：用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。官网
Apache Storm：实时计算系统。官网
Apache ZooKeeper：针对大型分布式系统的协调服务，支持分布式配置、同步和名称注册。官网
Hazelcast：高可扩展内存数据网格。官网
Hystrix：提供延迟和容错。官网
JGroups：提供可靠的消息传递和集群创建的工具。官网
Orbit：支持虚拟角色（Actor），在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。官网
Quasar：为JVM提供轻量级线程和角色。官网
分布式数据库
对应用程序而言，在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。
Apache Cassandra：列式数据库，可用性高且没有单点故障。官网
Apache HBase：针对大数据的Hadoop数据库。官网
Druid：实时和历史OLAP数据存储，在聚集查询和近似查询方面表现不俗。官网
Infinispan：针对缓存的高并发键值对数据存储。官网
发布
以本机格式发布应用程序的工具。
Bintray：发布二进制文件版本控制工具。可以于Maven或Gradle一起配合使用。提供开源免费版本和几种商业收费版本。官网
Central Repository：最大的二进制组件仓库，面向开源社区提供免费服务。Apache Maven默认使用Central 官网Repository，也可以在所有其他构建工具中使用。
IzPack：为跨平台部署建立创作工具（Authoring Tool）。官网
JitPack：打包GitHub仓库的便捷工具。可根据需要构建Maven、Gradle项目，发布可立即使用的组件。官网
Launch4j：将JAR包装为轻量级本机Windows可执行程序。官网
Nexus：支持代理和缓存功能的二进制管理工具。官网
packr：将JAR、资源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地发布文件。官网
文档处理工具
处理Office文档的开发库。
Apache POI：支持OOXML规范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2规范（XLS、DOC、PPT）。官网
documents4j：使用第三方转换器进行文档格式转换，转成类似MS Word这样的格式。官网
jOpenDocument：处理OpenDocument格式（由Sun公司提出基于XML的文档格式）。官网
函数式编程
函数式编程支持库。
Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具类、comprehension（List语法）、模式匹配、trampoline等特性。官网
Fugue：Guava的函数式编程扩展。官网
Functional Java：实现了多种基础和高级编程抽象，用来辅助面向组合开发（composition-oriented development）。官网
Javaslang：一个函数式组件库，提供持久化数据类型和函数式控制结构。官网
jOOλ：旨在填补Java 8 lambda差距的扩展，提供了众多缺失的类型和一组丰富的顺序流API。官网
游戏开发
游戏开发框架。
jMonkeyEngine：现代3D游戏开发引擎。官网
libGDX：全面的跨平台高级框架。官网
LWJGL：对OpenGL/CL/AL等技术进行抽象的健壮框架。官网
GUI
现代图形化用户界面开发库。
JavaFX：Swing的后继者。官网
Scene Builder：开发JavaFX应用的可视化布局工具。官网
高性能计算
涵盖了从集合到特定开发库的高性能计算相关工具。
Agrona：高性能应用中常见的数据结构和工具方法。官网
Disruptor：线程间消息传递开发库。官网
fastutil：快速紧凑的特定类型集合（Collection）。官网
GS Collections：受Smalltalk启发的集合框架。官网
HPPC：基础类型集合。官网
Javolution：实时和嵌入式系统的开发库。官网
JCTools：JDK中缺失的并发工具。官网
Koloboke：Hash set和hash map。官网
Trove：基础类型集合。官网
High-scale-bli:Cliff Click 个人开发的高性能并发库官网
IDE
简化开发的集成开发环境。
Eclipse：老牌开源项目，支持多种插件和编程语言。官网
IntelliJ IDEA：支持众多JVM语言，是安卓开发者好的选择。商业版主要针对企业客户。官网
NetBeans：为多种技术提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、数据库访问、HTML5
Imgscalr：纯Java 2D实现，简单、高效、支持硬件加速的图像缩放开发库。官网
Picasso：安卓图片下载和图片缓存开发库。官网
Thumbnailator：Thumbnailator是一个高质量Java缩略图开发库。官网
ZXing：支持多种格式的一维、二维条形码图片处理开发库。官网
im4java: 基于ImageMagick或GraphicsMagick命令行的图片处理开发库，基本上ImageMagick能够支持的图片格式和处理方式都能够处理。官网
Apache Batik：在Java应用中程序以SVG格式显示、生成及处理图像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模块，可以集成使用也可以单独使用，还可以扩展自定义的SVG标签。官网
JSON
简化JSON处理的开发库。
Genson：强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网
Gson：谷歌官方推出的JSON处理库，支持在对象与JSON之间双向序列化，性能良好且可以实时调用。官网
Jackson：与GSON类似，在频繁使用时性能更佳。官网
LoganSquare：基于Jackson流式API，提供对JSON解析和序列化。比GSON与Jackson组合方式效果更好。官网
Fastjson：一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。官网
Kyro：快速、高效、自动化的Java对象序列化和克隆库。官网
JVM与JDK
目前的JVM和JDK实现。
JDK 9：JDK 9的早期访问版本。官网
OpenJDK：JDK开源实现。官网
基于JVM的语言
除Java外，可以用来编写JVM应用程序的编程语言。
Scala：融合了面向对象和函数式编程思想的静态类型编程语言。官网
Groovy：类型可选（Optionally typed）的动态语言，支持静态类型和静态编译。目前是一个Apache孵化器项目。官网
Clojure：可看做现代版Lisp的动态类型语言。官网
Ceylon：RedHat开发的面向对象静态类型编程语言。官网
Kotlin：JetBrain针对JVM、安卓和浏览器提供的静态类型编程语言。官网
Xtend：一种静态编程语言，能够将其代码转换为简洁高效的Java代码，并基于JVM运行。官网
日志
记录应用程序行为日志的开发库。
Apache Log4j 2：使用强大的插件和配置架构进行完全重写。官网
kibana：分析及可视化日志文件。官网
Logback：强健的日期开发库，通过Groovy提供很多有趣的选项。官网
logstash：日志文件管理工具。官网
Metrics：通过JMX或HTTP发布参数，并且支持存储到数据库。官网
SLF4J：日志抽象层，需要与具体的实现配合使用。官网
机器学习
提供具体统计算法的工具。其算法可从数据中学习。
Apache Flink：快速、可靠的大规模数据处理引擎。官网
Apache Hadoop：在商用硬件集群上用来进行大规模数据存储的开源软件框架。官网
Apache Mahout：专注协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。官网
Apache Spark：开源数据分析集群计算框架。官网
DeepDive：从非结构化数据建立结构化信息并集成到已有数据库的工具。官网
Deeplearning4j：分布式多线程深度学习开发库。官网
H2O：用作大数据统计的分析引擎。官网
Weka：用作数据挖掘的算法集合，包括从预处理到可视化的各个层次。官网
QuickML：高效机器学习库。官网、GitHub
消息传递
在客户端之间进行消息传递，确保协议独立性的工具。
Aeron：高效可扩展的单播、多播消息传递工具。官网
Apache ActiveMQ：实现JMS的开源消息代理（broker），可将同步通讯转为异步通讯。官网
Apache Camel：通过企业级整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）将不同的消息传输API整合在一起。官网
Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网
Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基于Kafka构建。官网
JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具。官网
JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现。官网
Smack：跨平台XMPP客户端函数库。官网
Openfire：是开源的、基于XMPP、采用Java编程语言开发的实时协作服务器。 Openfire安装和使用都非常简单，并可利用Web界面进行管理。 官网GitHub
Spark：是一个开源，跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天，电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。 官网 GitHub
Tigase： 是一个轻量级的可伸缩的 Jabber/XMPP 服务器。无需其他第三方库支持，可以处理非常高的复杂和大量的用户数，可以根据需要进行水平扩展。 官网
杂项
未分类其它资源。
Design Patterns：实现并解释了最常见的设计模式。官网
Jimfs：内存文件系统。官网
Lanterna：类似curses的简单console文本GUI函数库。官网
LightAdmin：可插入式CRUD UI函数库，可用来快速应用开发。官网
OpenRefine：用来处理混乱数据的工具，包括清理、转换、使用Web Service进行扩展并将其关联到数据库。官网
RoboVM：Java编写原生iOS应用。官网
Quartz：强大的任务调度库.官网
应用监控工具
监控生产环境中应用程序的工具。
AppDynamics：性能监测商业工具。官网
JavaMelody：性能监测和分析工具。官网
Kamon：Kamon用来监测在JVM上运行的应用程序。官网
New Relic：性能监测商业工具。官网
SPM：支持对JVM应用程序进行分布式事务追踪的性能监测商业工具。官网
Takipi：产品运行时错误监测及调试商业工具。官网
原生开发库
用来进行特定平台开发的原生开发库。
JNA：不使用JNI就可以使用原生开发库。此外，还为常见系统函数提供了接口。官网
自然语言处理
用来专门处理文本的函数库。
Apache OpenNLP：处理类似分词等常见任务的工具。官网
CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一组基础工具，可以处理类似标签、实体名识别和情感分析这样的任务。官网
LingPipe：一组可以处理各种任务的工具集，支持POS标签、情感分析等。官网
Mallet：统计学自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模等。官网
网络
网络编程函数库。
Async Http Client：异步HTTP和WebSocket客户端函数库。官网
Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作为网络层使用。官网
Netty：构建高性能网络应用程序开发框架。官网
OkHttp：一个Android和Java应用的HTTP+SPDY客户端。官网
Undertow：基于NIO实现了阻塞和非阻塞API的Web服务器，在WildFly中作为网络层使用。官网
ORM
处理对象持久化的API。
Ebean：支持快速数据访问和编码的ORM框架。官网
EclipseLink：支持许多持久化标准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官网
Hibernate：广泛使用、强健的持久化框架。Hibernate的技术社区非常活跃。官网
MyBatis：带有存储过程或者SQL语句的耦合对象（Couples object）。官网
OrmLite：轻量级开发包，免除了其它ORM产品中的复杂性和开销。官网
Nutz：另一个SSH。官网，Github
JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官网，Github
用来帮助创建PDF文件的资源。
Apache FOP：从XSL-FO创建PDF。官网
Apache PDFBox：用来创建和操作PDF的工具集。官网
DynamicReports：JasperReports的精简版。官网
flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官网
iText：一个易于使用的PDF函数库，用来编程创建PDF文件。注意，用于商业用途时需要许可证。官网
JasperReports：一个复杂的报表引擎。官网
性能分析
性能分析、性能剖析及基准测试工具。
jHiccup：提供平台中JVM暂停的日志和记录。官网
JMH：JVM基准测试工具。官网
JProfiler：商业分析器。官网
LatencyUtils：测量和报告延迟的工具。官网
VisualVM：对运行中的应用程序信息提供了可视化界面。官网
YourKit Java Profiler：商业分析器。官网
响应式开发库
用来开发响应式应用程序的开发库。
Reactive Streams：异步流处理标准，支持非阻塞式反向压力（backpressure）。官网
Reactor：构建响应式快速数据（fast-data）应用程序的开发库。官网
RxJava：通过JVM可观察序列（observable sequence）构建异步和基于事件的程序。官网
REST框架
用来创建RESTful 服务的框架。
Dropwizard：偏向于自己使用的Web框架。用来构建Web应用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官网
Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket启发的HTTP客户端连接器（binder）。官网
Jersey：JAX-RS参考实现。官网
RESTEasy：经过JAX-RS规范完全认证的可移植实现。官网
RestExpress：一个Java类型安全的REST客户端。官网
RestX：基于注解处理和编译时源码生成的框架。官网
Retrofit：类型安全的REST客户端。官网
Spark：受到Sinatra启发的Java REST框架。官网
Swagger：Swagger是一个规范且完整的框架，提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。官网
Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网
科学计算与分析
用于科学计算和分析的函数库。
DataMelt：用于科学计算、数据分析及数据可视化的开发环境。官网
JGraphT：支持数学图论对象和算法的图形库。官网
JScience：用来进行科学测量和单位的一组类。官网
搜索引擎
文档索引引擎，用于搜索和分析。
Apache Solr：一个完全的企业搜索引擎。为高吞吐量通信进行了优化。官网
Elasticsearch：一个分布式、支持多租户（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web接口和无schema的JSON文档。官网
Apache Lucene：是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网
安全
用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。
Apache Shiro：执行认证、授权、加密和会话管理。官网
Bouncy Castle，涵盖了从基础的帮助函数到PGP/SMIME操作。官网：多途加密开发库。支持JCA提供者（JCA provider)
Cryptomator：在云上进行客户端跨平台透明加密。官网
Keycloak：为浏览器应用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前还处于beta版本，但是看起来非常有前途。官网
PicketLink：PicketLink是一个针对Java应用进行安全和身份认证管理的大型项目（Umbrella Project）。官网
序列化
用来高效处理序列化的函数库。
FlatBuffers：高效利用内存的序列化函数库，无需解包和解析即可高效访问序列化数据。官网
Kryo：快速、高效的对象图形序列化框架。官网
FST：提供兼容JDK的高性能对象图形序列化。官网
MessagePack：一种高效的二进制序列化格式。官网
应用服务器
用来部署应用程序的服务器。
Apache Tomcat：针对Servlet和JSP的应用服务器，健壮性好且适用性强。官网
Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官网
Jetty：轻量级、小巧的应用服务器，通常会嵌入到项目中。官网
WebSphere Liberty：轻量级、模块化应用服务器，由IBM开发。官网
WildFly：之前被称作JBoss，由Red Hat开发。支持很多Java EE功能。官网
模板引擎
在模板中替换表达式的工具。
Apache Velocity：提供HTML页面模板、email模板和通用开源代码生成器模板。官网
FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量级或自己使用的依赖关系。官网
Handlebars.java：使用Java编写的模板引擎，逻辑简单，支持语义扩展（semantic Mustache）。官网
Thymeleaf：旨在替换JSP，支持XML文件的工具。官网
测试
测试内容从对象到接口，涵盖性能测试和基准测试工具。
Apache JMeter：功能性测试和性能评测。官网
Arquillian：集成测试和功能行测试平台，集成Java EE容器。官网
AssertJ：支持流式断言提高测试的可读性。官网
Awaitility：用来同步异步操作的DSL。官网
Cucumber：BDD测试框架。官网
Gatling：设计为易于使用、可维护的和高性能负载测试工具。官网
Hamcrest：可用来灵活创建意图（intent）表达式的匹配器。官网
JMockit：用来模拟静态、final方法等。官网
JUnit：通用测试框架。官网
Mockito：在自动化单元测试中创建测试对象，为TDD或BDD提供支持。官网
PowerMock： 支持模拟静态方法、构造函数、final类和方法、私有方法以及移除静态初始化器的模拟工具。官网
REST Assured：为REST/HTTP服务提供方便测试的Java DSL。官网
Selenide：为Selenium提供精准的周边API，用来编写稳定且可读的UI测试。官网
Selenium：为Web应用程序提供可移植软件测试框架。官网
Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官网兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的语言。
TestNG：测试框架。官网
Truth：Google的断言和命题（proposition）框架。官网
Unitils：模块化测试函数库，支持单元测试和集成测试。官网
WireMock：Web Service测试桩（Stub）和模拟函数。官网
通用工具库
通用工具类函数库。
Apache Commons：提供各种用途的函数，比如配置、验证、集合、文件上传或XML处理等。官网
args4j：命令行参数解析器。官网
CRaSH：为运行进行提供CLI。官网
Gephi：可视化跨平台网络图形化操作程序。官网
Guava：集合、缓存、支持基本类型、并发函数库、通用注解、字符串处理、I/O等。官网
JADE：构建、调试多租户系统的框架和环境。官网
javatuples：正如名字表示的那样，提供tuple支持。尽管目前tuple的概念还有留有争议。官网
JCommander：命令行参数解析器。官网
Protégé：提供存在论（ontology）编辑器以及构建知识系统的框架。官网
网络爬虫
用于分析网站内容的函数库。
Apache Nutch：可用于生产环境的高度可扩展、可伸缩的网络爬虫。官网
Crawler4j：简单的轻量级网络爬虫。官网
JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官网
Web框架
用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。
Apache Tapestry：基于组件的框架，使用Java创建动态、强健的、高度可扩展的Web应用程序。官网
Apache Wicket：基于组件的Web应用框架，与Tapestry类似带有状态显示GUI。官网
Google Web Toolkit：一组Web开发工具集，包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP 官网API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。
Grails：Groovy框架，旨在提供一个高效开发环境，使用约定而非配置、没有XML并支持混入（mixin）。官网
Ninja：Java全栈Web开发框架。非常稳固、快速和高效。官网
Pippo：小型、高度模块化的类Sinatra框架。官网
Play：使用约定而非配置，支持代码热加载并在浏览器中显示错误。官网
PrimeFaces：JSF框架，提供免费和带支持的商业版本。包括若干前端组件。官网
Ratpack：一组Java开发函数库，用于构建快速、高效、可扩展且测试完备的HTTP应用程序。官网
Spring Boot：微框架，简化了Spring新程序的开发过程。官网
Spring：旨在简化Java EE的开发过程，提供依赖注入相关组件并支持面向切面编程。官网
Vaadin：基于GWT构建的事件驱动框架。使用服务端架构，客户端使用Ajax。官网
Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网
业务流程管理套件
流程驱动的软件系统构建。
jBPM：非常灵活的业务流程管理框架，致力于构建开发与业务分析人员之间的桥梁。官网
Activity：轻量级工作流和业务流程管理框架。官网 github
资源
社区
北大青鸟java培训：自动化测试开发框架分析？
随着软件开发自动化测试技术的发展，越来越多的自动化测试工具被程序员发现和掌握，下面宁夏北大青鸟就一起来了解一下，关于自动化测试开发都有哪些优势。
cucumber是BDD(Behavior-drivendevelopment，行为驱动开发)的一个自动化测试的副产品。
它使用自然语言来描述测试，使得非程序员可以理解他们。
Gherkin是这种自然语言测试的简单语法，而Cucumber是可以执行它们的工具。
GherkinGherkin是自然语言测试的简单语法。
一个完整的测试是由多个step组成的，step即小单元，如何复用step是非常关键的问题。
多个step组成一个Scenario，即一个完整的测试case。
多个Scenario组成一个Feature，即一组相关的测试case。
FeatureFeature是所有测试的开头。
后面跟一段描述性的文字，表明这个测试文件是干什么的。
descriptiondescription是一段扩展性的文字描述，可以跟在Feature、Example、Background、Scenario、ScenarioOutline下面。
Example和ScenarioExample和Scenario是一对同义词，是一个具体的测试case，包含了多个step。
一般情况下，都是由Given(给定一个初始条件)，When(发生了什么)，Then(结果是什么)组成的。
Stepsstep是cucubmer的小单元，每个step是由Given,When,Then,And,或者But开头的。
如果关键词后面的内容是完全一样的话，那么cucumber会认为这两句话是重复的，哪怕前面的关键词不一样。
安全开发你必须使用的28个DevSecOps工具
将安全融入开发过程，更早捕获并修复应用漏洞，你需要这五类共28款DevSecOps工具。
DevSecOps 是将安全集成到整个应用开发周期的过程，是从内到外强化应用，使其能够抵御各种潜在威胁的理想方式。因为很多公司企业不断开发应用以满足客户和商业合作伙伴的需求，DevSecOps的吸引力也与日俱增。
敏捷开发方法与DevOps操作帮助公司企业达成持续开发的目标。云原生应用架构也成为了DevSecOps运动的有力贡献者，推动采用公共云提供商、容器技术和容器平台为应用提供计算能力。DevSecOps将安全过程与工具集成进工作流并加以自动化，摆脱了传统方法按时间点进行的潜在干扰，是个无缝且持续的过程。
咨询公司 Data Bridge Market Research 称，鉴于网络安全威胁数量与危害性的持续上升，全球DevSecOps市场预计将从2018年的14.7亿美元增长至2026年的136.3亿美元。
市场繁荣之下，DevSecOps工具必将呈现百花齐放百家争鸣的局面。下面就按核心门类为您呈上多款优秀DevSecOps工具。
开发应用的时候很容易忽略掉安全漏洞。下面的工具为开发人员提供了潜在安全异常及缺陷的警报功能，可供开发人员及时调查并修复这些漏洞，不至于走得太远回不了头。有些工具专用于警报功能，比如开源的Alerta 。其他工具则兼具测试等别的功能，比如 Contrast Assess。
1. Alerta
()
该开源工具可将多个来源的信息整合去重，提供快速可视化功能。Alerta与Prometheus、Riemann、Nagios、Cloudwatch及其他监视/管理服务集成，开发人员可通过API按需定制Alerta。
2. Contrast Assess
()
作为一款互动应用安全测试(IAST)工具，Contrast Assess 与用户应用集成，在后台持续监视代码，并在发现安全漏洞时发出警报。据称即便是非安全开发人员也可使用 Contrast Assess 自行识别并修复漏洞。
3. Contrast Protect
()
该运行时应用自保护(RASP)工具采用了 Contrast Assess 同款嵌入式代理。Contrast Protect 在生产环境中查找漏洞利用程序和未知威胁，并将结果提交给安全信息及事件管理(SIEM)控制台、防火墙或其他安全工具。
4. ElastAlert
()
ElastAlert提供近实时接收警报的框架，可接收来自Elasticsearch数据的安全异常、流量激增及其他模式。ElastAlert查询Elasticsearch并根据一系列规则比较这些数据。一旦出现匹配，ElastAlert便发出警报并随附建议动作。
大多数DevSecOps工具都提供一定程度的自动化。此类工具自动扫描、发现并修复安全缺陷，只是自动化程度各有不同，从条件式事件驱动的自动化到运用深度学习技术的自动化都有。
1. CodeAI
()
旨在通过深度学习技术自动查找并修复源代码中的安全漏洞，号称可为开发人员提供可供参考的解决方案列表，而不仅仅是安全问题列表。其供应商QbitLogic宣称，已为CodeAI馈送了数百万个现实世界漏洞修复样本供训练。
2. Parasoft tool suite
()
Parasoft提供包括应用开发安全测试在内的多种自动化工具：
1）Parasoft C/C++test
()
用于开发过程早期缺陷识别；
2）Parasoft Insure++
()
可以查找不规范编程及内存访问错误；
3）Parasoft Jtest
()
用于Java软件开发测试；
4) Parasoft dotTEST
()
以深度静态分析和高级覆盖作为 Visual Studio 工具的补充。
3. Red Hat Ansible Automation
()
该工具包含三个模块——Ansible Tower、Ansible Engine 和 Red Hat Ansible Network Automation，可作为无代理IT自动化技术单独或联合使用。尽管不是专门的安全工具，Ansible Automation 却可供用户定义规则以确定自身软件开发项目中哪些部分是安全的。
4. StackStorm
()
该开源工具号称“可进行条件式运营”，其事件驱动的自动化能在检测到安全漏洞时提供脚本化的修复与响应，并附有持续部署、ChatOps优化等功能。
5. Veracode
()
该公司提供DevSecOps环境中广泛使用的一系列自动化安全工具，包括在代码编写时即时自动扫描的Greenlight；在沙箱中扫描代码漏洞的 Developer Sandbox；识别漏洞组件的 Software Composition Analysis (SCA)；以及识别应用缺陷的 Static Analysis。
专用DevSecOps仪表板工具可使用户在同一图形界面中查看并共享从开发伊始到运营过程中的安全信息。有些DevSecOps应用，比如ThreatModeler和Parasoft已自带仪表板。
1. Grafana
()
该开源分析平台允许用户创建自定义仪表板，聚合所有相关数据以可视化及查询安全数据。如果不想自行构建，还可以在其网站上选用社区构建的仪表板。
2. Kibana
()
如果你使用Elasticsearch，该开源工具可在统一图形界面中集成成千上万的日志条目，包括运营数据、时间序列分析、应用监视等等。
威胁建模DevSecOps工具用以在复杂的攻击界面中识别、预测并定义威胁，以便用户可以做出主动安全决策。有些工具可根据用户提供的系统及应用信息自动构建威胁模型，并提供可视化界面以帮助安全及非安全人员 探索 威胁及其潜在影响。
1. IriusRisk
()
出自 Continuum Security 的解决方案，既可云部署，也可现场部署，能以基于问卷的界面自动化风险及需求分析，并设计出威胁模型和技术性安全要求。IriusRisk还可帮助用户管理代码构建及安全测试阶段。
2. ThreatModeler
()
该自动化威胁建模系统有两个版本：AppSec版和云版。在提供了用户应用或系统的功能性信息后，ThreatModeler会基于更新的威胁情报自动就整个攻击界面进行数据分析和潜在威胁识别。
3. OWASP Threat Dragon
()
一款基于Web的开源工具，提供系统图解和用于自动化威胁建模与缓解的规则引擎。Threat Dragon 承诺可与其他软件开发生命周期(SDLC)工具无缝集成，且界面易于使用。
在开发过程中测试应用以找出潜在漏洞是DevSecOps的关键部分，能够事先发现安全漏洞，避免漏洞被黑客利用。尽管其他工具往往包含了测试功能，比如Parasoft出品的那些，下列工具仍然在应用安全测试上表现强劲。
1. BDD-Security
()
该出自 Continuum Security 的开源框架可使安全人员在敏捷开发过程中测试行为驱动开发(BDD)语言编写的功能及非功能性安全场景。此BDD框架旨在使安全功能独立于应用特定的导航逻辑，让同样的安全要求能够更容易地应用到多个应用程序上。
2. Checkmarx CxSAST
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可对25种编程及脚本语言进行未编译/未构建源代码扫描的静态应用安全测试(SAST)工具，能在SDLC早期发现成百上千种安全漏洞。CxSAST兼容所有集成开发环境(IDE)，是Checkmarx软件暴露平台的一部分——该平台可在DevOps所有阶段植入安全。Checkmarx的交互式应用安全测试(IAST)工具可检测运行中应用的安全漏洞。
3. Chef InSpec
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整个开发过程中的每一阶段都可以运用该开源工具自动化安全测试以确保针对传统服务器及容器和云API的合规、安全及其他政策要求。
4. Fortify
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Micro Focus 出品，提供端到端应用安全，可供进行覆盖整个软件开发生命周期的现场及按需测试。Fortify on Demand 是 Micro Focus 的应用安全即服务产品，提供静态、动态和移动应用安全测试，以及生产环境中Web应用的持续监视。
5. Gauntlt
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流行测试框架，旨在推动易操作的安全测试及安全、开发和运营团队间的沟通。GauntIt便于产生攻击测试用例，且能方便地钩入现有工具及进程。
6. Synopsys suite
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Synopsys提供多个应用安全测试工具，包括：
1）SAST工具Coverity
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自动化测试且融入持续集成/持续交付(CI/CD)管道；
2）SCA工具 Black Duck
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采用容器及应用中的开源和第三方代码检测并管理安全；
3）SeekerIAST
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识别可暴露敏感数据的运行时安全漏洞；
以及一系列用于应用安全测试的托管服务。
以下DevSecOps工具同样含有上述工具提供的功能，但或多或少略有不同。
1. Aqua Security
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在整个CI/CD管道和运行时环境中管理端到端安全，可用于所有平台和云环境的容器及云原生应用。
2. Dome9 Arc
()
被 Check Point 收购，提供自动化测试及安全实施，使开发人员能够将安全及合规融入公共云应用的构建、部署及运营。
3. GitLab
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该工具可将DevSecOps架构融入CI/CD过程，在提交时测试每一块代码，使开发人员能够在编程期间缓解安全漏洞，并提供涵盖所有漏洞的仪表板。
4. Red Hat OpenShift
()
为基于容器的应用提供内置安全，比如基于角色的访问控制、以安全增强的Linux(SELinux)实现隔离，以及贯穿整个容器构建过程的核查。
5. RedLock
()(前身为Evident.io)
Palo Alto Networks 出品，适用于部署阶段，帮助开发人员快速发现并缓解资源配置、网络架构及用户活动中的安全威胁，尤其是在亚马逊S3存储桶和弹性块存储(EBS)卷上。
6. SD Elements
()
出品自 Security Compass 的自动化平台，旨在收集客户软件信息，发现威胁及对策，突出相关安全控制措施以帮助公司企业实现其安全和合规目标。
7. WhiteHat Sentinel 应用安全平台
()
该解决方案提供贯穿整个SDLC的应用安全，适用于需将安全集成进工具中的敏捷开发团队，以及需持续测试以保证生产环境应用安全的安全团队。
8. WhiteSource
()
用于解决开源漏洞，可集成进用户的生成过程，无论用户采用什么编程语言、生成工具或开发环境。WhiteSource使用经常更新的开源代码数据库持续检查开源组件的安全及授权。
为什么 JetBrains 选择用 Java 开发 GUI?
.NET平台很棒。真的很棒。直到它不再那么棒。我为什么不再用.NET？简单来说，它限制了我们选择的能力(对我来说很重要)，转移了我们的注意力，使得我们向内认知它的安全性，替代了帮助我们认知外面广阔世界的所有可能性。
[系好安全带：这个文章的长度几乎成了一本书…]
优点
首先让我开始说说.NET做得对的许多事吧，尽管这其中的大多数并不来自.NET本身，但却是由.NET社区而来。
C#
C#令人惊叹。我认为它是一个令人惊叹的编程语言。从强大的C语言背景而来，我彻底地喜欢其语法，流和这门语言的所带来的感觉。当然有我可能改变的事，但总体来说它是一门扎实的语言。并且基于开发人员使用的编程语言如此巨额的百分比和Windows操作系统的优越性，它是一门众所周知的语言。
ReSharper
我也很喜欢Resharper。在JetBrains工作的开发者们都是奇迹般的人。如果没有ReSharper和一些相关的工具，我可能并不会如此喜欢C#。
BDD and MSpec
我也很喜欢简称为机器规格(mspec)的BDD风格的框架。它是一个令人惊叹的测试框架，真正支持在测试中使用正确的语言测试本身。在使用mspec之前，我的测试真是一团糟并且很碍我的事。
另外，当我们创建GoConvey—基于Golang的BDD测试框架的时候，Mspec对于我的组织来说是一个巨大的灵感和激励。
多语言运行时
我认为多语言的CLR(公共语言运行时)的观念真得使得JVM的世界思考着。我不知道任何非Java的JVM语言在CLR之前，但随着“公共语言运行时”的到来，我的理解是这使得使用JVM的人们向前进并且最终创造了如Scala和Clojure这样伟大的JVM编程语言。如果我错了请纠正我。再者，CLR使得Sun公司的人们坐下来并关注它，因为Java有一点陈旧并且随着Java 8的到来，仅仅现在才在多个方面追赶着。竞争是一件非常好的事。
NuGet
另一个显著的例子是NuGet。这个包在Windows中作为一个整体特别是在Windows的开发中，它的管理轶事是糟透的。NuGet解决了很多问题，他们也通过从Python和Ruby借用了很多东西去做了很多正确的事。有改进的余地吗？当然。但比起其他一些选择在这儿或那儿的包升级来说，我还没有感到使用NuGet有这许多痛楚。
Scala的implicit如何使用？需要注意什么
习函数式编程
阅读DDD巨著《Patterns, Principles, and Practices of Domain-Driven Design》程Scott第5章提使用函数式编程语言配合贫血模型实践DDD种思路激发我限遐想
软件发领域我已经拥许抽象论量实现技术我认切归根结底都类思维软件发领域具体表达式类认识析软件所要解决业务领域问题思考内容外乎由两部组：『业务流程』与『业务规则』前者答业务先做做问题；者则答遇情况应该做问题两者结合我需要业务结或者叫作实现业务目标
再想想目前习掌握面向象系列何述思维结映射软件呢我认：
于业务流程我其表达若干象间合作比UML序列图象与消息进具化具体类及其职责比类及其若干业务
于业务规则我其表达若干判断逻辑比UML流程图判断支进具化业务if-else语句或者再复杂点表达工厂、策略等设计模式实际运用
我认于复杂业务规则梳理象数归纳进行演绎：假设函数y=f(x)给定x定义域确定y值域特别排列组合等面些问题经采用递归式解决所角度讲函数式编程更贴近类思维习惯所让我自目光转向
选择Scala
选择具体函数式编程语言我首先想同能支持面向象编程即便LISP作函数式编程语言先祖诞已达半世纪单纯函数式编程语言与面向象编程语言相比抽象领域概念、组合系统模块、实现信息隐蔽等面存定差距所直没软件发主流
信息隐蔽原理：西安电科蔡希尧与陈平师于1993合作版《面向象技术》书描述：需求求解离；相关信息——数据结构算集模块其模块隔离能随便访问模块内部信息
其由于我语言路线Pascal → C → C++ → C#所我希望能选择种风格近似于C、强类型函数式编程语言比较F#、R、ErLang等几种见函数式编程语言我终选择Scala
Scala何优势
注：内容节选翻译或参考自《Programming in Scala》第1章、第3章《Programming Scala》第6章算完整意义
函数式编程优势
纯函数没副作用论何何于函数y=f(x)给定x必定y产二义结论于代码测试并发由于给定输入必定预期输受其素干扰所能效减少Bug产
函数式编程量使用immutable值意味着函数运算结总创建新实例避免通并发环境防止数据共享冲突采取保护机制尽管需要额外Copy操作Scala针性提供高效Copy实现及延迟计算等弥补机制
函数等公民函数作表达式部借由函数间嵌套、组合实现复杂判断逻辑
Scala语言本身优势
Scala面向象与函数式编程混合语言所能效结合二者优点
Scala属于Java态圈JVM平台与Java起编译运行所许Java框架、工具都直接应用于Scala语言编写项目
Scala视切数据类型皆象且支持闭包、lambda、by-name参数等特性语简洁明快
Scala使用Actor作并发模型与Akka框架自契合种区别于传统、基于数据共享、锁主要机制并发模型其特点于Actor基本单位、没数据共享、基于消息传递实现Actor间协作效避免死锁、减少竞争
朝要转向数据领域Spark型框架作支撑知乎：与 Hadoop 比何看待 Spark 技术
Scala实践DDD何意义
说我根本目要Scala作实现DDD主要武器试想Scala我实现DDD程能哪些帮助呢我暂且胡侃乱诌：
表示值象、领域事件等元素更直观值象、领域事件DDD都应该immutable往采取POCO形式表示现改用Scalaval及case class表示语层面直观表明修改
类层面实现CQRS语支持用ScalaFunction（返类型非Unit）应CQRSQuery保证类没副作用；用Procedure（返类型Unit）应CQRSCommand明确表明类产修改状态等副作用同语层面能二者进行明确区
模式匹配丰富函数操作除则表达式Scala形式模式匹配语提取数据、完数据组聚合等运算、实现逻辑判断提供强支持比定义def sum_count(ints:Seq[Int) = (ints.sum, ints.size)函数我调用1至6整数序列整数值合计及该序列尺寸:val(sum, count) = sum_count(List(1, 2, 3, 4, 5, 6))
实现DSL提供力支持Scala自带解析框架加灵函数语支持要自实现套DSL及其相应语解析器再困难比配置文件条配置语句表示退休条件龄达60周岁或者工龄届满30：retire = (Age = 60) || (ServiceLength = 30)往式自写语解析器条文本转换相应Specification象扔给聚合使用现Scala帮助使编写语解析器环节工作量减少
合理高阶函数设计使规则编写简化比打折规则、费用报销规则往能需要若干层if-else嵌套现则通高阶函数幅简化我强烈推荐刘光聪先视频Refactoring to Functions刘先重构程发现高阶函数强
Actor高效并发打基础Actor
内部完全自治自带用于存储消息mailbox与其Actor能通消息进行交互每Actor都并发基本单位些特点非适合于
采取Event
Sourcing式实现DDD每聚合都比Actor聚合内部始终保持数据强致性聚合间交互领域事件则比Actor间
消息聚合间借由领域事件Saga保证数据终致性
TraitAOP利器TraitScala另特色象AOP织入能态给某类型注入或者结构比配合类Circuitwith面4Trait定义val circuit = new Circuit with Adders with Multiplexers with Flipflops with MultiCoreProcessors创建带加器、乘器、触发器核处理器元件
隐式实现类型扩展提供支持应C#静态扩展Scala通implicit实现数据类型扩展提供便捷Trait外另功能扩展手段
能降低见BDD框架习本尽管点能比较牵强我努力摸索何BDD与DDD结合见Cucumber、Spock等些BDD框架其语与Scala比较相近所我才说
哪些Scala习资料
我目前主要习资料并衷欢迎各位留言补充
书籍
Programming in Scala：由Scala语言设计师Martin Odersky编写循序渐进配合量实例入门必读吧
Programming Scala：视角与面本点没Scala语言基础觉困难适合掌握基本语温故知新
线文档与视频
Scala 官文档：Scala官网作寻找资料发点错
Scala 课堂：文版Scala基本语线课堂
Scala Synatax Primer：由Jim McBeath整理Scala语概要字典用
The Neophyte’s Guide to Scala：名Scala入门指南Scala提取器Extractor作实例始
Scala 初指南：面本指南译本
Effective Scala：文版Scala高效编程
SBT文入门指南：Scala Build Tool
社区
Scala 文社区：算跃原懂
Scala User：Scala入门者聚集没Stack Overflow严格需要点爬墙身手
SDK及IDE
Java SE：先装
Scala SDK：再装
SBT：装
IntelliJ IDEA：装能比较便始Scala编程
写
近读书杂DDD、BDD、Scala、Cucumber及Java基础等等都涉及真恨口吃胖由于间精力限所
现知识消化问题迟迟没进入致用环节能先纸谈兵歹先自习程些思考、看东西先记载备
需
java课程分享JavaScript代码测试必备的12款工具
1、Jasmine
Jasmine是一个行为驱动的测试开发框架，用于对JavaScript代码进行测试。它不依赖其它任何JavaScript框架，也不需要DOM。它的语法简洁、明确，写测试非常容易。
2、Mocha
Mocha是一个功能丰富的JavaScript测试框架，既运行于Node.js环境中，也可以运行于浏览器环境中。Mocha以串行方式运行测试，能做出灵活而准确的报告，也能将测试中未捕捉的异常映射到正确的测试用例。
3、Chai
Chai是个支持BDD/TDD的库，可用于node和浏览器，可配合任何JavaScript测试框架使用。
4、QUnit
QUnit是个功能强大又易于使用的JavaScript单元测试框架。jQuery、jQueryUI和jQueyMobile项目都使用这个框架，它能测试普通的JavaScript代码。
5、Sinon
Sinon.JS为JavaScript提供了独立的spies、stubs和mocks[译者注：Spy、Stub和Mock都是测试专用名词，Stub常被翻译为桩，spies是Spy的复数形式，是一种可以监视方法、调用和参数的技术]。它不依赖任何东西，可以配合任何单元测试框架工作。
6、Karma
Karma是针对连通浏览器的一个框架无关测试运行器。每一个测试结果对应每个浏览器，它的测试和显示都是通过命令行暴露给开发者的，这样他们就可以看到浏览器测试的通过或失败。
7、Selenium
Selenium有一个简单的目标：就是自动化浏览器。它主要用于自动化测试web应用程序，但是只是很简单地考虑到了基于网络的管理任务。
8、WebdriverIO
WebdriverIO允许用户仅添加几行代码就可以控制浏览器或移动应用程序，使测试代码更简单、简洁、易读。集成的TestRunner同样允许你以同步的方式调用异步命令，这样你不需要关心如何处理Promise以避免竞态条件。此外，它取消了所有的繁琐的设置工作，并且会为您管理的Selenium会话。
9、Nightwatch
Nightwatch.js是一个易于使用的Node.js，它是为基于浏览器的app和网站设计的终端到终端（E2E）的测试方法。它使用强大的W3CWebDriverAPI，用于在DOM元素上执行命令和断言。
10、PhantomCSS
PhantomCSS获得CasperJS捕获的屏幕截图，并使用Resemble.js将其与基准图进行对比，以测试RGB像素差异。java课程发现PhantomCSS然后生成图像差异对比，用于帮助您找到原因。
11、PhantomFlow
PhantomFlow使用决策树提供UI测试方案。针对PhantomJS,CasperJS和PhantomCSS的NodeJS包装器——PhantomFlow能够流畅地在代码中描述用户流程，同时生成用于可视化的结构化树数据。
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