背景 现如今的研发团队中，早已形成一套成熟的代码分支管理规范和体系。如果离开代码分支管理，会有以下这些痛点问题： 版本控制困难，难以追踪特定版本的代码。 并行开发困难，多个开发者可能在同一份代码上进行修改，导致冲突和数据丢失。 代码合并复杂且容易出错。 代码审查困难，难以保证代码质量。 发布管理混乱
本文阐述在接口测试用例输出完成后，如何实现接口自动化框架的从0到1的搭建。 步骤1 搭建基础框架 搭建基础框架，外层目录结构包括： business--业务层通用方法， common--通用方法封装， logs--日志存储， config--配置存储， testCase--用例集， main--项目
背景： 实际业务场景中，多数接口的实现可能都是用的同一套实现逻辑。比方说当前团队所有业务所有服务涉及到身份认证、签名校验服务的，对于开发人员而言，都是同一套实现逻辑。但是从测试人员的角度来说，接口校验中其实有很多都是重复的测试用例。 为减少测试人员的重复性工作，基于Python和Flask技术栈，我
背景痛点： 落地接口自动化项目过程中，提高团队内部的编码效率和代码可读性一直是重中之重，并且，在自动化用例运行期间，如遇到运行异常或断言失败等问题，如果运行的用例数量过大，在一定程度上，影响了团队内排查定位问题的效率。并且，运行时的具体情况细节，如果仅打印在控制台，当下一次运行开始时，之前的记录都不
背景 断言是接口自动化测试的核心部分，它确保了测试的准确性和可靠性。 在实际落地项目过程中，如果直接使用uniitest自带的断言功能，未优化和封装断言模块，编写的断言脚本如下代码所示： def testCase_demo1(self): # 测试步骤 res = requests.
背景痛点： 落地自动化项目过程中，不难发现有很多常用的前置造数据步骤，倘若每次都是直接编写代码或者复制粘贴业务接口模块，会造成代码冗余，可读性差的问题。 同理，后置的数据源校验，也可以实现业务封装。 除此之外，还可以针对通用性高的请求方法进行封装。 实现理念： 前置处理的封装 具备这2个条件可封装：
背景痛点： 测试用例设计中针对不同的测试环境和测试数据，落地到自动化框架中，其实所用的代码实现是一样的，不同的仅仅只是变量值。所以，为避免出现冗余代码，我们可以采用数据驱动的方式简化代码编写，达到用例的复用。 通过数据驱动，可以将测试用例需要依赖的数据和代码结构分离开来，减少维护成本、减少编码成本。
