落地效果咋样呢？

个人认为测试方法论是怎么认识测试，实施测试的意思吧。比如测试迭代过程，测试质量评估，线上问题跟进与复盘分析等等，高级的话应该不会问测试方法这类的问题

用数据说话，把没缓存的响应时间跟有缓存的响应时间跑出来，测试做不了决策的话，把风险抛出来就好，让领导决定改不改

把 locust 端口跟宿主机端口绑定

可能是端口绑定问题

感觉可以往接口录制，自动生成脚本方向去搞，单纯的平台化可能最终落地是比较困难的

目的达到了就可以，但我这个要给其他人使用，易用性，场景覆盖都需要去考虑

用 excel 确实不好维护扩展了，能写脚本就写脚本吧。另外关于接口全量字段校验的可以看下这个：https://testerhome.com/topics/22561

暂时没办法把这部分数据放到 DB 里面，但是有个方法可行：单独定义一个 class 存放校验格式属性 a，通过 getattr(a) 来获取，在 DB 里面存这个属性 a 的名称就行

还是方案一靠谱一点，把 1-8 步的脚本写完，整个步骤就可以随便封装了
可以参考下茹炳晟写的测试数据准备的文章，开阔下思路： https://time.geekbang.org/column/article/40006

个人也比较反感做成平台化的，逼着其他人去学习使用这个平台，说句不正确的话，这个对以后跳槽都没多大帮助，用些开源的还能提升下个人技能；相反做些小工具，解决日常工作中的一些痛点，推行起来就比较容易

可以看下 HttpRunner，这块还做的可以

感觉没必要往测试平台这边去搞啊，说真的看了这么多测试平台，真心觉得没一个好用的，做一些效率工具感觉好些，docker，k8s，CI/CD 都可以去补下

能动态 mock 么？

遇到同一个问题，被折腾的要死

部署成功，给楼主点赞

后边可以再看下 docker-compose

flask，pymock，wiremock 都可以 mock 数据，用 flask 搭建一个 mockserver 可以模拟很多场景

字段多了肯定不能手动填的，可以复用实际的返回结果，把对应的结构规则改下就行

每个接口定义一套，"通用"指的是后边的对比逻辑处理

针对每个接口需要定义预期的数据格式，按照{}或者 [] 结构来组织数据，能够相互嵌套，能定义成任何结构的数据

这个是可以的，我最早的一版就是跟 HttpRunner 配合使用的，后边单独抽离出来了

1、你们这个接口返回结构是有问题，没值的字段也要返回出来，这个最好给后台提 bug 处理
2、"怎么处理"的意思是想用上边这个模块来断言么？

这个支持无限层级的嵌套，正常场景和异常场景都能满足，我们自己近 2K 的自动化用例都接入了，已经快半年没改动了，有兴趣的话可以试试

jsonschema 写起来太过复杂，完全不想用