自由二字，条条框框；牢笼二字，四面透风

雪王有推行双休嘛

感觉我快 Out 了

以下是一些将 JMeter 集成到已有基于 YAML 文件维护测试用例的自动化测试框架中的方案：

基于模板生成 JMX 文件

• 方案介绍 ：使用如 Jinja2 等模板引擎维护一个 JMeter 测试计划的模板文件。在测试框架执行测试用例时，先判断是否为性能测试用例，若是，则从 YAML 文件中提取相应的测试用例数据，如请求方法、URL、参数等，填充到模板中，生成对应的 JMX 文件。
• 后续步骤 ：通过 JMeter 的命令行方式执行生成的 JMX 文件，执行完成后，读取 JMeter 产生的结果日志或报告文件，将其中的关键数据提取出来，并维护到测试框架的公共变量中，以便进行后续的断言、数据统计等操作。
• 方案优点 ：能够充分利用现有的 YAML 测试用例文件，无需对用例进行大量的重复修改，同时将 JMeter 的性能测试功能与原测试框架较好的融合在一起，实现自动化性能测试。

使用 JMeter 的 YAML 插件

• 方案介绍 ：通过 JMeter 的插件管理器安装 JSON/YAML 插件。该插件允许在 JMeter 中直接使用 YAML 文件作为输入，定义测试计划中的各种元素，如线程组、HTTP 请求、断言等。
• 后续步骤 ：在 YAML 文件中按照插件规定的格式编写性能测试相关的配置和数据，然后在 JMeter 中加载该 YAML 文件并执行测试。可以借助 JMeter 的命令行模式进行自动化运行，并将测试结果输出到指定文件或直接在 JMeter 的图形界面中查看分析结果。
• 方案优点 ：直接在 YAML 文件中定义 JMeter 的测试元素，保持了测试用例文件的统一性和一致性，简化了从功能测试用例到性能测试用例的转换过程，提高了测试效率。

借助 PyMeter

• 方案介绍 ：PyMeter 是一个基于 Python 的 JMeter 测试框架，它允许使用 Python 代码来创建和管理 JMeter 测试计划。
• 后续步骤 ：在 Python 脚本中，使用 PyMeter 提供的接口读取 YAML 文件中的测试用例数据，并根据这些数据构建对应的 JMeter 测试计划对象，包括线程组、采样器、监听器等元素，然后将生成的测试计划保存为 JMX 文件，或者直接通过 PyMeter 提供的执行接口运行测试，并获取测试结果进行分析和处理。
• 方案优点 ：对于熟悉 Python 的用户来说，这种方式提供了更灵活、更强大的控制能力，能够方便地与现有的 Python 基础的自动化测试框架进行集成，同时也便于进行二次开发和扩展。

结合 Maven 或 Ant 构建工具

• 方案介绍 ：使用 Maven 或 Ant 等构建工具来管理 JMeter 测试项目的构建和执行过程。在项目的配置文件（如 Maven 的 pom.xml 或 Ant 的 build.xml）中，指定 JMeter 测试脚本的路径、测试用例数据文件（包括 YAML 文件）以及其他相关参数。
• 后续步骤 ：通过命令行或持续集成工具触发 Maven 或 Ant 的构建任务，从而执行 JMeter 测试。在构建任务中，可以利用 Maven 或 Ant 的插件来处理 YAML 文件中的测试用例数据，并将其转换为 JMeter 可识别的格式，然后运行 JMeter 测试，并生成测试报告。
• 方案优点 ：将 JMeter 测试纳入到规范的构建流程中，便于对测试项目的版本管理、依赖管理以及自动化执行等，同时也能够与常见的持续集成工具无缝集成，实现持续性能测试。

利用 JMeter 的命令行模式结合脚本语言

• 方案介绍 ：在测试框架中使用如 Python、Shell 等脚本语言编写脚本，通过调用 JMeter 的命令行接口来执行测试。
• 后续步骤 ：脚本从 YAML 文件中读取测试用例相关的参数，如 JMX 文件路径、测试结果输出路径、JMeter 的运行选项等，然后构造相应的 JMeter 命令行命令来启动测试。测试完成后，脚本可以进一步对 JMeter 生成的结果文件进行处理，如解析结果日志、生成自定义的测试报告等，并将结果反馈到测试框架中。
• 方案优点 ：这种方式简单直接，无需对 JMeter 或测试框架进行复杂的配置和修改，只需通过脚本进行灵活的调度和数据处理，即可实现 JMeter 与现有测试框架的基本集成，满足自动化性能测试的需求。

采用容器化技术

• 方案介绍 ：将 JMeter 部署在 Docker 等容器中，创建一个 JMeter 测试容器镜像，并在容器中准备所需的 JMeter 测试脚本、YAML 测试用例文件及相关依赖。
• 后续步骤 ：在测试框架中，通过 Docker 的命令行或 API 来启动 JMeter 测试容器，将宿主机上的 YAML 测试用例文件挂载到容器中，或者在启动容器时将测试用例数据作为参数传递给容器内的 JMeter 测试脚本。容器内的 JMeter 根据 YAML 文件中的配置运行测试，并将测试结果输出到指定位置，再由测试框架读取和处理这些结果。
• 方案优点 ：容器化技术使得 JMeter 测试环境的部署更加便捷和标准化，易于在不同的测试机器和环境中快速搭建和运行 JMeter 测试，同时也便于对测试环境进行版本管理和隔离，避免了因环境差异导致的测试问题。

TAPD 已经有现成的功能了

老士兵突击了

这不算炫吧？就是楼主真实的面试情况描述，没看出来炫，甚至觉得有点惨

广州真的离谱

单纯的 Pure Python 用社区版其实够用的，上 Django 等 Web 开发的话专业版比较好一些,破解类的东西还是不要发在社区的

不过我这个是在 WIndows 环境下的 Jenkins 构建配置

看错了，一开始以为是要定位下拉框选项，看能不能让开发加个 placeholder？

哥哥说的有道理

欣欣向荣，一片大好

“自愿 “使用年假，然后过年放完假年假少了一半

证明 Bug 不够严重

一片大好

看了上一篇帖子，楼主估计是想在广深吧

25 年剩下的时间准备写 25 年的年终总结了

以下是使用 Charles 抓取安卓手机开启 VPN 之后的数据的步骤：

• 安装 Charles 证书

  • 在电脑上打开 Charles，菜单选择 Help -> SSL Proxying -> Install Charles Root Certificate
  • 使用数据线连接安卓手机与电脑，在安卓手机浏览器中输入 chls.pro/ssl 下载 Charles 的根证书
  • 安装下载好的证书并信任

• 配置 Charles SSL 代理

  • 打开 Charles，点击 Proxy -> SSL Proxying Settings
  • 点击 Add 按钮添加需要抓包的域名，如 * 表示所有域名

• 设置安卓手机网络代理

  • 在安卓手机的 Wi-Fi 设置中，选择当前连接的 Wi-Fi 并修改网络配置
  • 设置代理为 手动，填写电脑的 IP 地址（在同一局域网下）和 Charles 默认端口 8888

• 配置 Charles 捕获 VPN 流量

  • 打开 Charles，点击 Proxy -> External Proxy Settings
  • 勾选 SOCKS Proxy，设置监听端口如 1080
  • 在安卓手机上配置好对应的 SOCKS5 代理，指向电脑的 IP 和刚刚设置的端口

• 开始抓包

  • 打开 Charles 开始监听流量
  • 在安卓手机上开启应用程序并进行操作，Charles 即可捕获到通过代理发送的请求

注意：确保电脑和安卓手机连接在同一个局域网内。如果遇到问题可以检查防火墙或杀毒软件是否阻止了 Charles 的代理功能。

同楼主，领导想让开发写的代码直接上线并且毫无 Bug，有没有相关思路

让领导反思反思自己为什么不是大厂领导

求外向莫

来自通义灵码：

接口自动化平台与数据工厂的关系

在实际的测试和开发过程中，接口自动化平台和数据工厂各有其独特的作用，尽管接口自动化链路可以在一定程度上生成数据，但数据工厂仍然有其不可替代的价值。以下是两者的对比及结合使用的建议：

1. 接口自动化平台

• 主要功能：

  • 自动化执行 API 请求和响应验证。
  • 支持复杂的业务逻辑链路测试。
  • 可以通过调用多个接口来模拟完整的业务流程。

• 生成数据的能力：

  • 优点：可以通过接口调用生成部分数据，特别是在需要依赖现有系统接口的情况下。
  • 局限性：
  • 数据生成能力有限，通常只能基于现有接口的功能。
  • 难以生成复杂、多样化的测试数据（如边界条件、异常数据等）。
  • 数据生成的速度和效率可能较低，特别是在需要大量数据时。

2. 数据工厂

• 主要功能：

  • 专门用于生成各种类型的测试数据，包括正常数据、边界数据、异常数据等。
  • 可以根据需求定制数据生成规则和模式。
  • 支持批量生成数据，提高测试效率。

• 生成数据的能力：

  • 优点：
  • 可以生成高度定制化的数据，满足不同测试场景的需求。
  • 数据生成速度快，适合大规模数据测试。
  • 支持复杂的数据结构和关系，确保数据的一致性和完整性。
  • 局限性：
  • 需要额外的开发和维护成本。
  • 如果数据生成规则过于复杂，可能会引入新的问题。

3. 结合使用的优势

• 互补性强：

  • 接口自动化平台可以利用数据工厂生成的多样化数据进行更全面的测试。
  • 数据工厂可以为接口自动化平台提供稳定、高效的测试数据源，确保测试的准确性和可靠性。

• 提升测试覆盖率：

  • 使用数据工厂生成的数据可以覆盖更多的边界条件和异常情况，从而提高测试覆盖率。
  • 接口自动化平台可以将这些数据应用到实际的业务流程中，验证系统的健壮性和稳定性。

• 提高测试效率：

  • 数据工厂可以快速生成大量测试数据，减少手动数据准备的时间。
  • 接口自动化平台可以高效地执行测试用例，快速反馈测试结果。

示例场景

假设你正在测试一个电商系统的订单管理模块：

• 数据工厂可以生成大量的订单数据，包括正常订单、取消订单、退款订单等，并且可以设置不同的用户角色、商品种类、支付方式等。
• 接口自动化平台可以使用这些数据，通过调用下单、查询订单状态、取消订单等接口，模拟完整的业务流程，验证系统的功能和性能。

总结

虽然接口自动化平台可以在一定程度上生成数据，但数据工厂在生成复杂、多样化、大批量测试数据方面具有明显优势。两者结合使用可以充分发挥各自的优势，提高测试的覆盖率和效率。因此，在实际项目中，建议同时使用接口自动化平台和数据工厂，以确保测试的全面性和准确性。

来自 KIMI:
设计测试用例以评估 AI 算法在无人机高空拍摄中识别行人检测和未佩戴安全帽的效果，需要考虑以下几个方面：

1. 数据集的准备与标注：

   • 根据搜索结果，可以采用安全帽识别数据集，该数据集包含 22789 张图片，适用于施工地工人、厂房工人以及道路维修工人的安全帽佩戴检测。数据集包含 Pascal VOC XML 格式和 YOLO TXT 格式的标注，适合用于训练和测试。
   • 测试用例应该包含多角度场景，如行人视角、俯视视角、监控视角和无人机视角。

2. 测试用例的分类：

   • 正常条件测试：包括不同光照条件、不同天气状况下的正常识别测试。
   • 边界条件测试：测试算法在目标物体接近检测阈值时的表现，例如安全帽边缘刚好在识别边界上的情况。
   • 异常条件测试：包括目标物体被遮挡、目标物体太小难以识别、极端角度拍摄等情况。

3. 测试参数的设置：

   • 参数 winStride：步长参数影响检测的精细度，较小的步长可以提高检测的精确度，但会增加计算量。
   • 参数 padding：扩边参数影响检测到图像边缘行人的能力，但会增加运算量。
   • 参数 scale：比例参数影响检测过程中金字塔结构图像的构造，不同的 scale 值会影响检测效果。
   • 参数 useMeanshiftGrouping：控制是否消除重叠的检测结果，影响检测的准确性。

4. 性能评估指标：

   • 检测精度：使用 mAP（mean Average Precision）等指标来评估模型的检测精度。
   • 实时性能：评估模型在实际应用中的实时检测能力，如 FPS（Frames Per Second）。
   • 泛化能力：评估模型在不同场景和目标多样性下的适应能力。

5. 测试用例的执行与优化：

   • 执行训练和测试命令，如使用 YOLOv8 进行训练。
   • 根据测试结果对模型进行优化，包括数据增强、特征层次调优等。

6. 挑战与改进方向：

   • 识别极端角度、严重遮挡或非常小的目标时的检测精度提升。
   • 在资源受限的设备上优化模型以减少计算开销。

通过上述步骤，可以系统地设计测试用例，全面评估 AI 算法在无人机高空拍摄中识别行人和未佩戴安全帽的效果。