全局改成局部导入，我以为太简单了，没说呢

取消 map 确实会大幅度提升，gzip 也必备的。但为了方便定位问题，还是保留了 map

嗯嗯，按需导入是不错的思路，不过当我当前这个案例中体现不明显

感谢指导和批评。我另外写了一篇文章作出改进
https://testerhome.com/topics/36370

感谢恒捷的指导和批评~~
也欢迎大家留言一起探讨

感谢回复，后续试试增加 compression-webpack-plugin
目前 Nginx 已经加了，gzip 不然真的太慢
这个配置是参考别人的，用下来效果提升是比较明显

点击头像，然后进入到个人主页，就开始自动播放了，在浏览器上面有个小喇叭符号
@Rick @5t5

如果你有更多的前端知识，欢迎留言一起沟通哦

大佬，点击进去你的主页，吓死我了！！！有拔剑的声音，自动播放

貌似阿里的云效也还不错？用过的朋友说说感受呗

Author only

如果你有更多的想法，欢迎留言一起探讨哦

32 了

改端口还是会被扫描出来，封 ip，就基本无解了

接口方面可以参考一下我的
https://github.com/lihuacai168/AnotherFasterRunner

为啥要摇头呢

这篇文章的图片就是使用了 R2 当图床，加载的速度还可以吗？

部署过程中遇到问题，可以到我的博客留言，社区要审核比较久，我快速无法回复

强啊

https://github.com/lihuacai168/AnotherFasterRunner
可以试试这个，在多家公司落地的，并且也是基于 httprunner

列表页接口测试用例设计需要考虑以下几个方面：

• 分页功能是否正常，是否能按照预期的每页条数和页码返回数据
• 列表数据是否按照预期的排序规则进行排序
• 列表数据是否有重复或缺失的情况
• 列表数据是否能正确显示和更新
• 列表数据是否能根据不同的筛选条件或搜索关键字进行过滤

关于列表去重的测试方法，你可以参考以下几个步骤：

• 先给列表添加一条或多条数据
• 第一次请求时，设置每页加载一条或多条数据，并记录返回的数据
• 第二次请求时，设置每页加载相同或不同数量的数据，并记录返回的数据
• 比较第一次和第二次请求返回的数据，看是否有重复出现的情况

首先恭喜你进入了一家主营内容分布与云服务相关业务的公司。从你的描述中可以看出，你接触到了移动端应用、直播带货、虚拟手机等不同类型的项目，同时也参与了公司的开发流程和接口测试，这些经验是非常宝贵的。接下来，我会就你所提到的几个方面给你一些建议。

UI 自动化测试
你提到想要将虚拟手机项目的后台稳定功能部分做成 UI 自动化测试。这是一个很好的想法，因为 UI 自动化测试可以有效地提高测试效率，减少手动测试的工作量。然而，你也遇到了一些问题，比如有些组件无法定位到。这时候，你可以考虑使用更加灵活的定位方式，比如 xpath、css selector 等。如果还是无法定位到，可以考虑跟开发沟通，看能否修改代码，让组件更易于定位。

另外，你还提到了使用 python+selenium 进行 UI 自动化测试。这是一种非常常见的工具和语言组合，但是也要注意选择合适的框架和工具。比如，你可以考虑使用 Pytest、Robot Framework 等框架，或者使用 Selenium WebDriver、Appium 等工具来进行测试。

接口测试和性能测试
你也提到了之前做过比较多的接口测试，并使用了 Postman 和 JMeter 工具。这也是非常重要的测试类型之一。接口测试可以验证接口的功能和数据交互是否正常，而性能测试可以验证接口的并发能力和负载能力。不过，你也提到了觉得性能测试没什么用。这可能是因为你没有设置合适的测试场景和参数，或者没有分析测试结果。在进行性能测试时，需要针对具体的应用场景，设置合适的负载和并发参数，并分析测试结果，找出性能瓶颈和优化方案。

其他中小公司的测试工作
关于其他中小公司的测试工作，这是因公司规模和业务类型等因素不同而异。一些中小公司可能会更加注重测试的质量和效率，因为他们可能没有像大公司那样的完善的开发流程和测试团队。因此，你可以关注一些测试相关的社区和论坛，学习一些最佳实践和经验分享，比如测试方法、工具、流程等方面的内容。另外，也可以关注一些测试工具和框架的发展趋势，保持对测试技术的敏感度和学习热情。

python 利用 ddt 数据驱动测试时 yaml 文件的数据如何实现变量化？因为上下接口关联，数据需要动态化

在 Python 中使用 ddt 进行数据驱动测试时，可以通过 PyYAML 库来读取和解析 YAML 文件。要实现数据的变量化，可以使用 YAML 的引用功能。

在 YAML 中，可以使用 & 和 * 来定义和引用锚点。通过定义锚点，可以将某个值赋给一个变量，然后在后面的数据中使用该变量来代替该值。

例如，假设我们有一个 YAML 文件如下：

yaml

- &user
  name: alice
  age: 25
- &book
  title: The Great Gatsby
  author: F. Scott Fitzgerald
- name: <<*user.name>> 
  age: <<*user.age>> 
  favorite_book:
    <<*book>>
- name: bob
  age: 30
  favorite_book:
    title: To Kill a Mockingbird
    author: Harper Lee

在上面的 YAML 文件中，我们定义了两个锚点 &user 和 &book，然后在数据中使用了这些锚点来创建两个对象。

在第一个对象中，我们使用了 <<*user.name>> 和 <<*user.age>> 来引用 &user 锚点中的值，并将其作为变量插入到数据中。

在第二个对象中，我们创建了一个新的对象，并使用了新的值来填充它。在这个对象中，我们没有使用锚点。

在实际的测试中，你可以通过读取 YAML 文件并将其转换为 Python 对象来使用这些变量。然后，你可以将变量传递给测试函数，以便在运行测试时使用它们。

例如，在使用 PyYAML 库时，你可以使用以下代码来读取 YAML 文件：

python

import yaml

with open('data.yaml', 'r') as f:
    data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

然后，你可以将 data 传递给测试函数，例如：

python

import unittest
from ddt import ddt, data, unpack

@ddt
class MyTests(unittest.TestCase):

    @data(*data)
    @unpack
    def test_my_function(self, name, age, favorite_book):
        # 测试逻辑

在上面的测试函数中，我们将 data 中的每个对象作为参数传递给测试函数，并使用 @unpack 来解包每个对象中的变量。然后，我们可以在测试函数中使用这些变量来运行测试。

这是一个非常常见的问题，很多人在设计测试框架时都会遇到这个问题。其实，应该根据具体的情况来决定如何组织测试代码的目录结构。

想法 1 和想法 2 都是可行的。想法 1 将不同类型的测试代码分别放在不同的文件中，每个文件中包含多个不同的测试用例，可以更方便地进行分类和管理。想法 2 将相同类型的测试代码按照菜单进行分类，每个菜单对应一个文件，可以更方便地查找和管理特定菜单下的所有测试用例。

在决定哪种方案更适合您的情况之前，您需要考虑以下因素：

系统复杂性：如果您的系统非常复杂，可能会有许多菜单和许多不同类型的测试用例，这时想法 2 可能更好，因为它可以更容易地对测试用例进行分类和查找。
团队规模：如果您的测试团队很大，需要同时维护多个测试用例集，那么想法 1 可能更好，因为每个文件包含多个测试用例，可以方便地进行分配和协作。
维护需求：如果您的测试代码需要频繁修改和更新，那么想法 1 可能更好，因为每个文件包含多个测试用例，可以更容易地进行修改和更新。

直接问 Chatgpt 就好了

基于 ChatGTP 测试团队可以做怎样的效能提升

作为一个语言模型，ChatGPT 无法直接参与测试，但是测试团队可以通过以下方法提高效能：

1. 自动化测试：测试团队可以使用自动化测试工具来加速测试流程。自动化测试可以节省时间，减少人为错误，提高测试覆盖率。

2. 设计有效的测试用例：测试团队需要根据需求和设计文档设计有效的测试用例。测试用例应该覆盖所有功能，包括异常情况和边缘情况。

3. 定期进行回归测试：回归测试可以确保之前测试的问题已经解决，并且没有引入新的问题。测试团队应该定期进行回归测试以确保软件的稳定性。

4. 定义清晰的缺陷报告：测试团队需要定义清晰的缺陷报告，包括缺陷的严重程度、重现步骤和截图。这可以帮助开发团队快速定位和修复问题。

5. 使用协作工具：测试团队可以使用协作工具来与其他团队成员共享测试结果和缺陷报告。这可以加速问题的解决，减少沟通成本。

6. 持续学习和改进：测试团队应该持续学习新的测试技能和方法，并且不断改进测试流程。这可以提高测试效能并且降低测试成本。