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pytest-testinfra

Python服务器配置测试框架

Testinfra基础设施测试Python服务器配置PytestGithub开源项目

pytest-testinfra是一个Python单元测试框架，用于验证服务器实际状态。它支持检测由Salt、Ansible、Puppet和Chef等工具管理的基础设施配置。作为Serverspec的Python替代，pytest-testinfra基于Pytest测试引擎，提供API用于编写和执行服务器配置测试。该框架可检查文件属性、软件包安装和服务运行状态，有助于确保基础设施配置的准确性与一致性。

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介绍相关项目
playwright-python - Python跨浏览器自动化测试库
GithubPlaywrightPython库开源项目浏览器自动化自动化测试跨浏览器测试
Playwright是一个Python跨浏览器自动化测试库，支持Chromium、Firefox和WebKit。通过统一API实现简单高效的自动化测试，具备稳定性、功能性和高性能特点。该库适用于多种Web自动化场景，支持同步和异步编程，并提供完善的文档和API参考。
hypothesis - 参数化测试库，自动生成高效测试用例
GithubHypothesis多语言支持属性测试开源项目测试库自动化测试
Hypothesis是一个测试库系列，能自动生成简单易懂的测试用例，提高参数化测试效率。它简化测试编写过程，自动化繁琐部分，提升测试质量，使开发者能专注于高层次测试逻辑。虽主要用于Python，Hypothesis的核心概念适用于多种编程语言，目前已有Ruby和Java的初步实现。
chef - 基础设施自动化配置管理解决方案
Chef InfraGithub基础设施开源项目自动化配置管理
Chef Infra 是一款开源的配置管理工具，为基础设施提供自动化解决方案。它具备模块化培训、完善文档和活跃社区支持。用户可通过 Learn Chef 平台学习使用，并在 GitHub 上参与开发。Chef Infra 采用月度特性发布和年度主要版本更新策略，保持创新性和稳定性。
terraform - 开源自动化基础设施即代码工具
GithubTerraform变更自动化基础设施即代码开源项目执行计划资源图
Terraform是一个开源的基础设施即代码工具，用于构建、变更和版本控制基础设施。它支持管理多种云服务提供商和自定义解决方案。Terraform的主要功能包括配置语法、执行计划、资源图和变更自动化。这些特性使DevOps团队能够实现基础设构的自动化部署和管理，提高效率并降低人为错误。由HashiCorp开发的Terraform被广泛应用于各种规模的企业中，用于管理复杂的多云环境。
testkube - 简化Kubernetes环境测试的云原生框架
CI/CDGithubKubernetesTestkube云原生开源项目测试框架
Testkube作为Kubernetes原生测试框架，集成测试编排和执行于CI/CD/GitOps流程。支持多种测试类型，采用模块化架构易于扩展。通过kubectl插件、API或自动触发执行测试，实现测试工件与执行分离，为Kubernetes环境提供灵活的测试方案。
ansible - IT自动化系统与高效部署工具
AnsibleGithub代码贡献开源项目热门网络自动化自动化管理配置管理
Ansible是一个极其简化的IT自动化系统，主要处理配置管理、应用部署、云配置、即席任务执行、网络自动化以及多节点编排。它使得复杂的操作如无停机滚动更新与负载均衡变得简单。无需代理，使用现有的SSH守护进程，Ansible提供简单的设置流程和最小的学习曲线，确保安全性和易于审计。适用于各种平台的安装指南，请参见官方文档。
rstest - Rust测试框架 基于fixture的灵活测试工具
GithubRustfixture参数化测试开源项目异步测试测试框架
rstest是一款基于fixture的Rust测试框架,通过过程宏简化测试编写。它支持依赖注入、参数化测试、异步测试、超时设置和文件路径输入等功能,使Rust测试更加灵活高效。rstest适用于复杂测试场景,支持多种运行时,并提供丰富配置选项,可满足各类项目需求。该框架简化了测试流程,提高了测试效率和可维护性。
awesome-test-automation - 综合测试自动化资源库
GitHubGithub开源框架开源项目测试自动化编程语言软件测试
Awesome Test Automation项目汇集了多种编程语言的测试自动化资源，包括框架、工具、库和软件。涵盖Python、Java、Ruby、C#、PHP、JavaScript和Kotlin等主流语言，同时提供移动测试、通用测试工具和自动化服务相关资源。该项目致力于帮助开发者高效实施测试自动化，并欢迎社区成员贡献内容。
Gather-Deployment - Python 部署、基础设施与实践指南
DockerFlaskGithubKafkaPySparkTensorflow开源项目
详细介绍Python部署与基础设施的内容，包括Tensorflow部署、简单后端、Apache技术栈、数据管道与实时ETL。涵盖Flask, Docker, Kafka, PySpark, PyFlink等多种技术和工具，并包含单元测试、压力测试、监控和映射方案，让开发者全面了解Python在实际应用中的场景。
pytriton - 优化Python环境下NVIDIA Triton推理服务器的应用
GithubNVIDIAPyTritonPython框架开源项目推理服务机器学习模型
PyTriton是一款类似Flask/FastAPI的框架，旨在优化NVIDIA Triton推理服务器在Python环境中的应用。该框架支持直接从Python部署机器学习模型，具有原生Python支持、框架无关性和性能优化等特点。通过简洁的接口，PyTriton简化了模型部署、性能优化和API开发过程。不论使用PyTorch、TensorFlow还是JAX，开发者均可将Python代码轻松转换为HTTP/gRPC API。
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