提提需求，就能按照你的要求自动生成库表、构建测试数据、查询变更数据，动不动还要帮你优化 SQL …… 这样的数据库开发工具到底有多强大？
单元测试是保证软件质量非常有效的手段，无论是从测试理论早期介入测试的理念来看或是从单元测试不受UI影响可以高速批量验证的特性，所以业界所倡导的测试驱动开发，这个里面提到的测试驱动更多的就是指单元测试驱动。但一般开发团队还是很少的系统化的执行单元测试，针对应用软件的测试更多是由专业测试团队来执行黑盒测试。单元测试的最大的难点不在于无法确定输入输出，这毕竟是模块开发阶段就已经定好的，而在于单元测试用例的编写会耗费开发人员大量的工时，按照相关统计单元测试用例的时间甚至会远超过功能本身开发的时间。以下是几个最常见的开发不写单元测试的理由：
测试数据是指一组专注于为测试服务的数据，既可以作为功能的输入去验证输出，也可以去触发各类异常场景。
自动化测试里面参数化思想是非常重要的，同一类型的测试，只需维护不同的数据就可以了。 对每组测试数据自动生成对应的测试用例，并且每个测试用例的结果互不影响，不能因为第一个失败了，后面的用例就不执行了。
在这一套自动化测试架构中，代码注释起到了核心的作用，背后就是标准化的要求，代码注释的格式如下：
随着人工智能技术的发展，以 GPT-4 为代表的大语言模型依靠其强大的能力正在对社会产生深远的影响。与此同时，大模型本身的安全性问题也变得尤为重要。如何确保大语言模型可以和人类的价值、真实的意图相一致，防止模型被滥用、输出有害的信息，这是大模型安全治理的核心问题。之前的大多数对齐方法需要收集新数据重新训练模型，然而对训练数据质量要求高以及优化模型参数耗时耗力是对齐中的痛点。除此之外，待对齐的价值观可能是动态变化的，这进一步给大模型价值观对齐带来了挑战。
每次提到“单元测试”，容易跟“集成测试”混淆，如果确定要推广“单元测试”，首先一定明确“单元测试”的目的和边界。下面是一段StackOverflow上针对两者之间差别的英文描述仅供参考：
在当今快速发展的数字环境中，从移动App到基于Web的平台，软件已成为我们日常生活和工作不可或缺的一部分。然而，随着软件系统变得越来越复杂，如何确保其质量和可靠性已成为开发人员和测试人员所面临的一大重要挑战。
在这里先不做解答，大家可以带着这个问题去阅读后面的内容，相信自然会得到这个问题的答案。
在 IT 架构转型过程中，由于从主机到开放平台、从集中式到分布式的转变，对质量保障工作提出了更高的要求。过去的项目测试中，人工操作占比较高，导致在测试广度、测试深度、测试效能上都无法满足转型后的质量守护需求。
单元测试是软件开发过程中的一种测试方法，主要用于验证各个独立模块的功能正确性。在单元测试中，通常会涉及到以下三个关键组件：
实验目的：掌握类的继承、抽象类的定义和使用、对象的向上转型。 实验内容：已知若干图形，求以该图形为底的锥体的体积。 实验要求：用面向抽象的思想实现。 实验步骤： 1、程序总体框架
谈到自动化测试，或者说接口测试，大家关注更多的是哪个工具更优秀，更好用。但是很少人关注到接口测试用例的设计问题，也很少人会去写接口用例，都代码化了嘛，还写什么用例，是吧。这样真的是对的么？我们是不是忽略了什么呢？回归测试的时候，成百上千个接口执行下来，没有报错，你就真的对系统放心了么？在接口测试之外，我们还需要补充哪些功能用例来验证那些接口做不了或者不好做的场景呢？
为了防止博客首页展示的文章过多以及提升加载速度，可以对文章列表进行分页展示。不过这需要比较多的文章才能达到分页效果，但本地开发时一般都只有几篇测试文章，如果一篇篇手工添加将会非常麻烦。
随着移动应用以及智能设备爆发增长，同时越来越多的零售商、媒体、政府和金融服务公司开始公开Web API，API的使用越来越多。
简介 HiBench是一套基准测试套件，用于帮助我们评估不同的大数据框架性能指标（包括处理速度、吞吐等）的负载指标，可以评估Hadoop、Spark和流式负载等，具体的工作负载有： Sort WordCount TeraSort Sleep SQL PageRank Nutch indexing Bayes Kmeans NWeight enhanced DFSIO 等等 同样的它还可以用于评估Spark Stream、Flink、Storm和Gearpump。 工作负载 对这些工作负载进行分类记录如下，总
设计工具Figma封禁了大疆，但是API管理工具eolink的流量却上涨了十倍？这么神奇？原来大家担心postman也会封禁中国用户。今天，我们就来看看这款低调但实力强大的API管理神器，Eolink！怎么说呢，就很Pro！ Eolink 是一款定位专业级的一站式API平台，团队早在2016年就发布了国内第一个将Swagger+Postman+Mock+Jmeter单点工具集合在一起的开源产品Eoapi，能够快速解决API文档管理、快速测试、Mock、API自动化测试等问题。并在2017年正式发布了全球第
之前自己测试接口都是通过postman这个接口测试工具,但是因为接口地址需要复制粘贴,并且请求的数据需要自己现编,编数据这个大家都知道,其实是非常难搞的,最近发现了这样一个插件 — RestfulToolk
生成式 AI 可以自动生成 IT 系统中使用的代码或模型。这有助于加快开发过程并减少所需的人工劳动量。生成式人工智能还可以为 IT 系统创建人类开发人员可能没有考虑过的新设计或解决方案。
不得不承认的是，为代码中各种潜在的组合绞尽脑汁撰写单元测试，实在不是一件容易的事情。我个人喜欢在一些项目中对于关键路径撰写单元测试，确保后续的功能更新或者重构不会影响关键流程；然后有空的时候再去补上更多的单元测试，以及在遇到某个 bug 时，补上会导致这个 bug 的测试。单元测试如果覆盖得好，对项目的贡献不仅仅是减少产品出问题的机会，更重要的是它给我们自己以足够的信心：这代码无论我怎么折腾新功能，内部怎么重构，只要测试通过，我就有信心没有大问题。
看到，生成的虽然是测试数据，但是使用faker库生成的数据，看起来又那么”真实”。
没有测试数据，所谓的功能测试和性能测试全都是无米之炊。但我发现一个蛮诡异的事情，就是行业内很少会有人去强调测试数据的重要性，甚至市面上都没有人在做测试数据这门生意。
可以延期，每次延期24h（newExpTime=now+24h and not newExpTime=currentRxpTime+24h）
数据驱动就是通过数据的改变驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。简单来说，就是参数化在自动化测试中的应用。
mysqlslap是MySQL自带的一个用于实现负载性能测试和压力测试的工具。它可以模拟多个客户端对数据库进行施压，并生成报告来了解数据库的性能状况。
1、测试工作中经常需要创建大量的测试数据，如果对于同一种测试数据每次都 需要手动一次次创建，难免有些烦燥，档次也有点Low了，有什么办法可以 摆脱这种现象呢？今天给大家介绍一种快速创建测试数据的方法，提高我们测试工程师工作效率的同时，让我们的心情也愉悦不少，留点时间去干点其他的事多好呀。
说到自动化测试，或者说接口自动化测试，多数人的第一反应是该用什么工具，比如：Python Requests、Java HttpClient、Apifox、MeterSphere、自研的自动化平台等。大家似乎更关注的是哪个工具更优秀，甚至出现“ 做平台的 > 写脚本的 > 用工具的 ”诸如此类的鄙视链，但却很少有人去关注接口测试用例的设计问题。
前端是我们在网页或移动应用程序中看到的页面，它由 HTML 和 CSS 编写而成，让我们看到漂亮的页面，并进行一些简单的校验，例如确保必填字段不为空。后端则实现了页面上的业务逻辑和功能，例如购物和发布微博等功能。当你在页面上进行这些操作时，后端会负责扣除余额或将微博发布到指定的账户。那么前端和后端如何交互呢？这就是通过接口完成的。
用过压力工具的同学们都知道，常常是简单的工具不合用，合用的工具不简单，怎么也得连培训带自己琢磨各种Guide和Manual，好几天时间才能上手。并发量是需要大量的money来换的，付费证书过期就肯定不能用的。nGrinder可以颠覆你对压力工具的各种印象！之前没有经验的同学也3分钟能上手，半天时间会部署，如果会Jython的同学，就可以进行你能想到的各种测试场景的压力测试了。
随着信息技术的发展，API 变得无处不在，无处不用。但令人费解的是，都 2203 年了，竟然还有很多人使用 word 调试 API？
顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
接口测试是软件测试中极具重要意义的一环，通过自动化的接口测试，可以对存量接口进行回归测试，无需人工干预，整个过程只需关注测试结果。下面分享一下农行 DevOps 项目在自动化生成接口测试案例方面的优秀实践。
在Oracle中select into from不可以使用-----原因很简单：select into是PL/SQL language 的赋值语句！如果使用则Oracle会抛出0RA-00905:missing keyword的异常！
主要分享测试的学习资源，帮助快速了解测试行业，帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。
在2008年时，市场软件形式大多为CS架构。当时存在的问题在于，开发耗时1-2年且内部的解耦度低；而优点在于对测试团队十分友好。
由此可见，这些事先创建好的测试数据（ Out-of-box ），在测试用例执行的那个时刻，是否依然可用其实是不一定的，因为这些数据很有可能在被使用前已经发生了非预期的修改。
数据驱动测试是一种软件测试方法，其中测试数据以表或电子表格格式存储。数据驱动的测试允许测试人员输入单个测试脚本，该脚本可以对表中的所有测试数据执行测试，并期望测试输出在同一表中。也称为表驱动测试或参数化测试。
项目地址: GitHub https://github.com/google/fuzzing
前面Fayson介绍了《如何编译及使用TPC-DS生成测试数据》，在本篇文章Fayson主要介绍GitHub上的一个开源的项目hive-testbench，该项目主要基于TPC-DS进行封装利用MapReduce的方式快速的生成Hive基准测试数据，本篇文章主要介绍如何编译及使用hive-testbench生成指定数据量的Hive基准测试数据。
如果是测http接口，你需要至少需要调用一个发送http请求的库，例如httpclient来发送不同类型的请求给到待测的接口，如GET, POST, PUT, DELETE，带上你的请求头header和请求体body，然后通过xml库来解析感兴趣的返回值的字段，与期望值做比较，从而判断用例成功还是失败。
DevOps 是通过持续集成与持续交付使得构建、测试、发布能够更加地快捷、频繁和可靠的一种方法。在 DevOps 实践中，自动化测试是一个重要环节，通过提高自动化测试的占比，提高测试效率，从而缩短项目周期。
其实和大部分接口测试前要登录类似，鉴权是身份验证的一种方式。在大多数情况下，鉴权信息一般是：
一个框架定义了一个 规则，或者说我们可以以系统的方式来达到预期的效果逐步最佳做法。因此，上述测试自动化框架涉及最佳实践，以实现我们的自动化项目的目标。
做过接口自动化的朋友可以想一下，我们在使用postman或JMeter编写用例脚本的时候，比较费时间的就是接口间参数的传递了。
MySQLSlap是MySQL自带的基准测试工具，无需单独安装即可使用。下面记录一下在服务器上用 MySQLSlap做MySQL基本测试的步骤。
示例代码单独放在了samples文件夹下，可以放心将整个目录删除。其中的db演示了连接MySQL数据库，http演示了requests常见用法和tep request的猴子补丁，login_pay演示了从登陆到下单该如何编写脚本，包括httprunner、mvc（不推荐）、tep（强烈推荐）三种写法。
有赞目前，结合insight接口自动化平台、horizons用例管理平台、引流回放平台、页面比对工具、数据工厂等，在研发全流程中，已经沉淀了对应的质量保障的实践经验，并在逐渐的进化中。
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