测试工程师在测试过程中会用到多种工具和技术，以下是一些主要的测试工具和技术：

测试框架

pytest：一个强大的Python测试框架，具有简单的语法和强大的功能，支持自动发现测试用例和参数化测试。

Selenium：一个开源的Web应用程序自动化测试工具，支持多种编程语言和浏览器。

LoadRunner：一个性能测试工具，用于模拟成千上万的用户来测试应用程序的性能。

Postman：一个API接口测试工具，支持请求构建、断言测试和数据驱动等。

JMeter：一个用于应用程序压力和性能测试的开源软件，支持多种协议。

Apifox：一个集API文档、API调试、API Mock、API自动化测试于一体的API协作平台。

SoapUI：一个可以直连数据库的API测试工具，适用于复杂的API测试场景。

Karate：一个易用性较高的API接口测试工具，无需编程技能即可使用。

测试管理工具

Jira：一个简单好用的测试管理工具，广泛应用于各种项目管理中。

TestRail：一个综合性的测试管理工具，支持测试用例、测试计划和缺陷跟踪等功能。

PractiTest：一个无代码的测试管理工具，适合快速部署和使用。

Zephyr Enterprise：一个功能强大的测试管理工具，支持大规模的测试需求。

Testopia：一个灵活的测试管理工具，支持多种测试流程。

禅道：一个国产开源测试管理工具，界面友好，操作简便。

缺陷管理工具

Bugzilla：一个众所周知的缺陷跟踪工具，简单易用，基于Web的界面。

Redmine：一个项目管理和缺陷跟踪工具，具有强大的报告功能。

Mantis：一个缺陷跟踪工具，专注于缺陷的跟踪和管理。

QC（HP质量中心）：一个完整的解决方案，用于集成测试管理，与HP QTP（测试自动化工具）有关。

测试夹具（Fixtures）

pytest fixtures：用于在测试用例中准备和清理测试环境，提高代码重用性。

AI技术

机器学习和 自然语言处理：用于提供智能化的测试解决方案，提高测试用例的覆盖率和效率。

其他工具

版本控制系统：如SVN、GitLab、GitHub，用于代码管理。

持续集成工具：如Jenkins，用于自动化构建、测试和部署。

测试工程师需要根据具体的项目需求选择合适的工具和技术，以提高测试效率和软件质量。同时，掌握AI技术可以帮助测试工程师更好地应对复杂和多样化的测试需求。