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Q:框架的能力是什么？
A：统一标准，数据管理(测试数据，环境变量)，可观测和报告，扩展能力，执行能力等，与业务无关
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Q:是不是只能用Excel 写测试用例
A：不是，对于API 功能，步骤不多但测试数据多，适合excel数据驱动。后续会补充pytest 用例及其例子。其他的测试场景需评估测试数据。但是只要不是有逻辑分支的（类似于如果条件A下一步B否则C），都可以用Excel
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Q:框架只能做API测试？
A：不是，目前UI（进行中），sql（进行中），websocket（进行中），还会支持kafka，linux等等
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Q:为什么用Excel
A:数据驱动的测试用Excel，业务功能为主的团队首选Excel
数据驱动举例：
YML和Excel都是常用的自动化测试的文件，一旦测试用例和测试数据达到一定规模， YML在维护和管理上表现就不如Excel好
| 方案 | 适用场景 | 优势 | 劣势 | 技术门槛 | 版本控制 |
| Excel | • 业务验收测试 | • 业务友好，可视化编辑 | • 版本控制困难 | 低 | 差 |
| • 非技术人员维护 | • 批量管理方便 | • 依赖较重 | |||
| • 中等数据量 | • 组织结构化 | • 类型安全性差 | |||
| YAML | • 技术团队自动化 | • 版本控制友好 | • 缩进敏感易错 | 中 | 优秀 |
| • CI/CD集成 | • 结构清晰 | • 非技术人员学习成本 | |||
| • 需要版本控制 | • 注释支持 | • 工具支持弱 | |||
| • 轻量快速 | |||||
| JSON | • API测试 | • 通用性强 | • 可读性差 | 中 | 优秀 |
| • 前后端分离 | • 解析性能好 | • 无注释支持 | |||
| • 系统间数据交换 | • Web友好 | • 编辑繁琐 | |||
| SQL Database | • 大规模测试数据 | • 动态数据支持 | • 环境依赖复杂 | 高 | 困难 |
| • 动态数据生成 | • 强大查询能力 | • 维护成本高 | |||
| • 多团队共享 | • 数据一致性 | • 版本管理复杂 | |||
| • 高性能 | |||||
| 代码硬编码 | • 简单测试场景 | • 开发简单直接 | • 维护灾难 | 低 | 优秀 |
| • 快速原型验证 | • 无外部依赖 | • 无法复用 | |||
| • 固定测试数据 | • 类型安全 | • 业务逻辑混杂 |
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Q:之前已有自动化，需要转用现有框架吗？
A：不是必须，自动化目的是提效，如果之前写的测试用例在维护和测试方面都表现很好不需要迁移
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Q:子系统自动化是不是只用写auto-test-icc2？
A：不是，也需要整理business层，做业务抽取
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Q:后续devops整合后期望的执行流程
A：例子
上午8点：执行公共前置数据准备（各种配置，环境检查）上午8点半：各个子系统用例执行用例执行完触发：清理数据
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Q:Excel 中Json格式小技巧
A：https://www.bejson.com/
把参数copy 到上述在线格式校验工具中，验证对了再copy 到Excel中（一定要保证json格式是正确无误的）
请把参数那一列Excel单元格格式改为文本
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Q: pip install 报错No matching distribution found
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement playwright (from auto-test-framework-common) (from versions: none)ERROR: No matching distribution found for playwright
A：安装python > 3.8+
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Q: API 参数是json格式的string
A: 双引号里面要用单引号， sample如下
{
"Content-Type": "application/json",
"x-zkj-header": "{'type':'web','tenant':'$demo.tenant','version':'v2','product':'zrtc','user':'@user.string:value'}"}-
Q: No module named 'src'
A:看看python解释器有没有配对， 进入虚拟环境， 安装依赖
# 创建虚拟环境 python -m venv .venv激活虚拟环境.venv\Scripts\activate安装依赖pip install -r requirements.txt
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Q: git 配置令牌
A：到git上生成token
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Q:saveAsVariable是什么？
A：是框架用来存返回结果的参数，如果期望返回结果到下一步使用， 要给返回值一个变量名。 Sample 如下， 红线部分会把响应结果存入这个response变量中，（saveAsVariable一般是必填的，否则框架给了默认的保存地址，下面步骤想取到你想获取的对应地址的结果就不对了。比如 api的response的默认保存地址是 api_response, 你在测试用例的参数里面没有指定特定的保存地址response，但是你下面的步骤中直接从@resonse.json:data里面取值，肯定是空值）
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Q:请求参数无名，要放data里
例子：
以下API的data参数为一个string的数值，不是json
接口文档说明为：
A： 请在header中加 "Content-Type":"text/plain",
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Q:Python版本一直不对，如果修改环境变量？
账户的环境变量可自行添加；系统的环境变量需授权，联系管家洋远程协助授权，修改系统环境变量，重新打开命令行工具检查版本。
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Q:环境管理，不同环境的yml
A: 后续会改为perf.yml, test1.yml
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Q:执行脚本之后的log优化
是否可以添加log记录当前组装之后的url请求以及request body具体内容？现在log显示出的url是带组装参数的，有时候无法确定组装的这个url是否是正确有效的，request body同理
A:会改进
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Q：如何将响应的部分字段作为变量传值给下一个请求？
A:可以使用将所需要字段存为变量，作为下一个请求的输入
context_manager = get_context_manager()
context_manager.set(save_as_variable, result_data)例如：
response=self.ruleservice_api.send_request(params=data_for_rule_getStrategyByCode)
context_manager = get_context_manager()
context_manager.set("strategyCode_to_delete", response['data']['data'][0]['strategyCode'])
data_for_rule_getStrategyByCode=self.test_data["hook_before_ruleservice_api_rule_deleteStrategy"]hook_before_ruleservice_api_rule_deleteStrategy:method: "post"API: "/strategy/deleteStrategy"header: |{"tenantId": "TE16801824195507778","content-type": "application/json"}body: |{"tenantId": "TE16801824195507778","strategyCode": "@strategyCode_to_delete.string:value","updatedBy": "auto_test","newValue": 1}-
Q: 使用pytest怎么使用进行数据校验？
A: 两种方法
方法一：独立判断
result=self.data_validator.validate_data(**self.test_data["validate_200"])
validate_200:{"field_name": "status_code","actual_value": "@init_rule_param_response.json:data.code","operator": "equal","expect_value": "500"}方法一：放在同一个数据对应的"params"下：
result = self.data_validator.validate_data(**self.test_data["hook_before_ruleservice_api_init_rule_param"])hook_before_ruleservice_api_init_rule_param:method: "get"API: "/strategy/initData"header: |{tenantId:TE16801824195507778content-type:application/json}saveAsVariable: "init_rule_param_response"'params': |{"field_name": "status_code","actual_value": "@init_rule_param_response.json:data.code","operator": "equal","expect_value": "500"}