测试过程中,经常用到批量造数据的场景:准备大量测试数据、执行压测等等。
比如说,你要模拟1000个用户同时发短信,那么你需要先创建1000个不同手机号的用户,直接在页面上造数据显然是不太现实的。
如果公司有开发自己的造数据平台,那最好不过了,如果没有的话,可以参考以下几种方式:
·Jmeter批量请求接口;
·数据库存储过程;
·线上数据脱敏后导入测试环境;
·利用Python的faker库
01 Jmeter批量请求接口
操作方法:
首先获取接口的请求方式、路径、参数,并在Jmeter线程组中创建HTTP请求,请求参数中可能有些字段取值有要求(比如该值不能重复),那么可以借助函数来实现,如用随机函数Random生成随机数字。
然后设置线程组的线程数、循环次数等,发送请求。
举例说明:
比如我需要测试1000个用户模拟同时发短信的功能,那么就要先创建出1000个用户。首先要在Jmeter中将创建用户这个接口调通,然后设置参数批量请求接口,生成大量数据。
另外,Jmeter也可以用过 CSV 的方式,读取CSV文件进行数据构造。
02 数据库存储过程
创建一个存储过程,然后调用,通过循环往数据库中批量插入测试数据。这种方式还是比较高效的,但是需要有一定的SQL基础。
使用数据库造数据需要我们捋清楚数据的走向,可以先向开发请教一下,造数据都涉及到哪些关联表,免得造出无效数据。
另外推荐一个之前使用过的工具datafaker,是一个大批量测试数据和流测试数据生成工具,支持各种主流的数据库。使用参考链接:
https://blog.csdn.net/A15517340610/article/details/105623103/
03 线上数据脱敏后导入测试环境
可以联系开发或运维人员,将线上的数据做脱敏处理后,导入测试环境,这种方式一般是全表导入。
0****4 Python的第三方faker库
Python有个faker库,可以帮我们造一些测试数据。
faker都能造哪些数据?可以参考这篇文章:
https://blog.csdn.net/m0_68103748/article/details/124027398
操作方法:
先安装faker:执行命令 pip3 install faker
然后从 faker 模块中导入类,再实例化这个类,就可以调用方法使用了。
如果要将数据存储到数据库,如mysql,那么faker生成测试数据后,再调用pymysql将生成的数据存储到数据库对应的表里面。
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