UI自动化测试工具
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1. uiautomator2
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Github地址：https://github.com/openatx/uiautomator2
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star: 1.9k
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介绍: openatx开源的ui自动化工具，支持android和ios。主要面向的编程语言是python，api设计简洁易用，在开源社区也是很受欢迎。
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原理图：
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与appium的比较
2. appium
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Github地址：https://github.com/appium/appium
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star: 1.9k
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介绍: 基于Node.js的一款非常成熟的ui自动化工具，支持多种语言开发，在测试圈非常流行，可以说是ui自动化领域的标杆产品。你不知道appium，都不好意思说自己干测试这行。
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原理图：
3. ATX-Test
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Github地址：https://github.com/pengchenglin/ATX-Test
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介绍: 基于uiautomator2和unittest封装的一个ui自动化测试框架。
项目作者已经把框架设计、可配置化、底层设备连接、日志模块、报告模块都做好了，使用者只需要编写PageObject和脚本逻辑即可，大大提高了uiautomator2的易用性。
不仅如此，该项目现在还支持monkey运行，手动点赞。
4. Airtest
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官网：http://airtest.netease.com/
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Github地址：https://github.com/AirtestProject/Airtest
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介绍：
网易开源的一个ui自动化测试工具，通过图像识别和UI控件检索技术，使得游戏测试简单快捷。支持Android、iOS、Windows、Unity、Cocos2dx、白鹭引擎、微信小程序，上手简单，稳定性亲测还算不错。游戏测试的朋友可以体验体验。
5. atxserver2
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Github地址：https://github.com/openatx/atxserver2
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介绍：
支持Android和iOS的移动设备管理平台。可以通过web界面，察看测试手机的状态，可以做到远程操控手机，对于测试兼容性具有较大帮助。部署方便，支持docker-compose部署。
6. stf
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Github地址：https://github.com/openstf/stf
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介绍：
也是移动设备管理平台，功能和atxserver2差不多。
7. appetizer
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官网：https://www.appetizer.io/cn/
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介绍：目前小编见过的功能最全面的自动化工具，使用十分方便。可以进行ui自动化测试，也可以支持app稳定性测试，提供GUI界面操作，易用性极强，满足日常ui自动化需要。可惜只有部分组件开源。
APP稳定性测试工具
8. Maxim
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Github地址：https://github.com/zhangzhao4444/Maxim
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介绍：
号称是智能monkey，用过的人都觉得真香。支持原生monkey、遍历控件、黑白名单等功能，而且也封装了更加易解析的日志文件。反正有了它之后，我已经不用原生monkey了。
9. UICrawler
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Github地址：https://github.com/lgxqf/UICrawler
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介绍：
基于Appium的App UI遍历 & Monkey 工具，支持iOS和Android
10. AppCrawler
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Github地址：
https://github.com/seveniruby/AppCrawler
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介绍：
一个基于自动遍历的app爬虫工具. 支持android和iOS, 支持真机和模拟器. 最大的特点是灵活性. 可通过配置来设定遍历的规则.
APP性能测试工具
11. SoloPi
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Github地址：https://github.com/alipay/SoloPi
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介绍：
SoloPi是一个无线化、非侵入式的Android自动化工具，公测版拥有录制回放、性能测试、一机多控三项主要功能，能为测试开发人员节省宝贵时间（官方介绍）。一般用于APP的性能测试比较多。
12. GT
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Github地址：https://github.com/Tencent/GT
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介绍：腾讯开源的APP的随身调试平台，可对APP进行快速的性能测试(CPU、内存、流量、电量、帧率/流畅度等等)、开发日志的查看、Crash日志查看、网络数据包的抓取、APP内部参数的调试、真机代码耗时统计等。
抓包工具
13. Anyproxy
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Github地址：https://github.com/alibaba/anyproxy
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介绍：阿里开源的抓包工具，基于Node.js可进行二次开发，使用场景：app爬虫、接口数据分析等。
14. mitmproxy
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Github地址：https://github.com/mitmproxy/mitmproxy
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介绍：基于python的抓包工具，对于pythoner更加友好，主要作用是对抓包数据进行采集供后续分析。
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