接口自动化测试要初始化数据
目前是把初始化的数据以文件的形式保存在 cos 存储上,每次运行用例之前从 cos 下载数据初始化。
但是接口依赖的数据对应的表结构会经常变，比如新增字段
那么后续维护测试用例的时候，我要把原来的文件下载下来，修改后重新上传，或者在用例的前面 写 sql 更新表结构和数据
这样我感觉维护成本很高，不方便
各位老师有没有好的解决方案推荐，红包感谢。
ysir
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是的，我在帖子里面说了，只能在脚本前面加一句新增字段的 sql 语句
一些有默认值的就更新为默认值，有一些存在业务逻辑的字段就要把文件下载下来，修改文件里面 sql 语句修改数据，再上传，觉得效率有点低
来了不是深圳人
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所以最终还是维护 mysql 表，这个就跑不了，用文件形式维护 sql 是可以的，但是为啥要去传 cos，直接放 git 里不行么，也好维护
mai
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文件里面存的是 接口测试依赖的建库建表，插入数据的 sql 语句
测试之前是 docker 启用的一个完全空的数据库，必须插入数据才能测试，但是相关的表结构变化了，新增字段了，维护很麻烦
json 能存很多数据吗？大几百上千条测试用例的数据，可能一个测试用例的相关建库建表数据语句就有 几百条
请问你的自动化是做成代码的还是在你们平台上的呢？如果是代码的，其实建议如果单个用例需要的字段量不是很大的话，可以把测试数据直接写在你的.py 文件里
这种方式可以试下适不适合：用老的测试数据恢复，再用编写个脚本 根据开发库动态用增量的方式补充表结构（用例执行前自动调用脚本，记录下缺少的表，缺少的字段（包括对应的表名））
如果比较理想的话，动态新增的字段没有值，但不影响用例运行；如果新增的字段必须有值用例才能跑的话，估计只能手工改测试数据了。
测试用例都跑完后，可以再用一个脚本 根据记录下来缺少的表和字段，去维护下服务器上的测试数据文件。
接口变了的话，没什么好办法，只能跟着变
我以为是红包功能求解决方案，没想到是用红包求解决方案
GPT3.5 的回答，自己识别可行性
在接口自动化测试中，如果接口依赖的数据表结构频繁变更，如新增字段，可以考虑以下几种方法来进行初始化数据：
使用数据填充工具：可以使用数据填充工具，如 Faker 等，来生成符合新表结构的测试数据。这些工具可以根据表结构自动生成随机数据，包括新增字段。
动态生成数据：可以在测试用例执行之前，通过代码动态生成符合新表结构的数据。根据新增字段的要求，可以编写代码来生成合适的测试数据，并在每次测试用例执行前进行数据生成。
数据库脚本管理：将初始化数据的操作和维护数据的操作写成数据库脚本，通过版本控制工具（如 Git）对脚本进行管理。每次表结构变更时，只需修改对应的数据库脚本，然后在运行用例之前执行脚本来更新数据。
数据库迁移工具：如果表结构的变化较大，可以考虑使用数据库迁移工具，如 Flyway 或 Liquibase。这些工具可以帮助管理数据库结构的变化，并自动执行相应的更新操作。
无论选择哪种方法，都需要保证测试数据的一致性和正确性。频繁变更表结构时，及时更新数据初始化的方法是非常重要的，以确保测试用例的准确性和可靠性。
封个初始化数据的接口。不过维护成本也不小
如果表结构发生变化的话，比如说新加了表，或者新加了字段，可以写个脚本用增量的方式同步下表结构，自动化执行前先调用下这个脚本。
不清楚你备份的数据有没有表结构，恢复是清空表还是创建表，不好细说。
读库用 json 存数据就行吧。不过是啥场景要把文件存 cos 去再从 cos 读，看描述是配置文件和库表有关联，直接读库不行么
没看懂问题，怎么听怎么不合理。
为什么数据库增加字段还能影响你的自动化用例？自动化里面做什么逻辑？
莫非你的意思是，你这个接口自动化里需要去创建一个 table ？
来了不是深圳人
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- 如果 table 里新增的字段本身有默认值，而且你的自动化也和新增字段没关系，那你在构造数据库数据库时就可以直接
INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...) VALUES (value1, value2, value3, ...);来达到指定字段插入值的目的； - 如果 table 里新增的字段本身还没有默认值，而且沟通后这个字段不能赋默认值，那就没有办法。因为你已经和 table 完全耦合绑死，table 一改你就得跟着改测试数据。你最多能做的就是把你的测试数据写成例如 csv 这种比较好处理的格式，到时改数据直接用 vscode 或者任何编辑器做正则全局搜索替换字符去批量更改数据；或者更高级一点你提前封装诸如 sed 命令或者任何批量修改你测试数据的脚本来提高你该数据的效率
来了不是深圳人
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csv 只是一种文本格式，简单说就是 value1,value2,value3,value4 等通过逗号去隔开不同数据的文本格式，人眼上有可读性，格式简单也方便统一改，网上搜一下就可以了。python 本身也有内置的 csv 文件解析类可以 import。
我之前的方案，自动化环境中每次运行测试，创建新的 docker 数据库，将建表等初始化语句从 QA 环境同步后，将基础数据写入到数据库中，业务数据则具体维护，如低频改动的，也可以放到基础数据中。
这块其实没啥好办法，用例失败只能及时维护。能做到最好的情况，则根据表的数据结构，将变动的字段，做相应处理后再写入到数据库中。