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2.腾讯35k大佬手写接口自动化测试框架教程 涵盖框架源码+视频教程以及搭建流程
3.gin框架原理详解(gin框架是接口接口什么)
4.Metersphere 源码启动并做性能测试（一）
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Dubbo接口测试是霍格沃兹测试学院的特色课程，全网深度领先。测试测试Dubbo是框架框架一个由阿里巴巴开源的RPC解决方案，因其理念与微服务高度契合，源码源码近年来受到广泛关注，接口接口用户包括京东、测试测试绝地求生ob源码当当、框架框架去哪儿等大公司。源码源码 Dubbo支持RPC场景，接口接口其架构设计简洁明了。测试测试官方提供了一个易于使用的框架框架Demo来展示Dubbo协议的使用，操作简单且功能强大。源码源码 下面介绍几种常用的接口接口Dubbo接口测试方法： 1. 基于telnet的简单调试接口：Dubbo服务支持简单的telnet交互，可用于快速验证接口的测试测试可用性。 2. 传统的框架框架基于XML配置的测试方法：通过创建XML配置文件，并将其放置在resources目录下，可以进行测试。 3. 基于API的测试方法：除了XML配置，官方还提供了一种直接通过API进行配置的方式，这种测试方法更加灵活。 4. 泛化调用：在没有API接口或模型类元的超美导航源码情况下，泛化接口调用方式非常有用。这通常用于集成框架，如创建通用服务测试框架，可通过GenericService调用所有服务实现。尽管泛化方法可能需要依赖研发提供的Dubbo接口的jar包，但它也存在一些缺点，如仍然需要jar包或文档来分析接口调用参数信息。 5. 使用泛化方法时，可能只需借助如asm之类的字节码分析框架，即可自动生成接口测试用例模板，减少依赖。 注意以下技术关注点：一线名企大厂内推通道
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自动化测试
自动化测试已成为软件行业热门话题，对测试人员的技能提升和职业发展至关重要，亦是软件测试趋势之一。特别是在敏捷模式下，产品迭代快速，市场调整频繁，客户需求变化多端。单纯的手动测试难以应对这种快速变化，而自动化测试能有效提升测试效率和产品质量。乐博电玩源码在测试岗位需求日益增长的背景下，掌握自动化测试技能成为跳槽面试和晋升的关键。
接口自动化测试
接口自动化测试能显著提高测试的复用性和效率。通过自动化测试，团队能在更短的时间内执行更多测试，快速实现回归测试，确保产品上线后的稳定性和质量。此外，它还能覆盖更多的测试场景，提升测试覆盖度。
实现接口自动化测试
选择合适的自动化测试工具是关键。Python、Requests、Pytest和Allure是一些常用的组合，它们能提供强大的功能支持，简化测试脚本的编写和执行。通过这些工具，开发人员能轻松地编写、运行和维护测试脚本。
接口文档与测试示例
以一个全国高校信息查询接口为例，小区拼团 源码接口文档提供了详细的信息，如请求方法、URL、参数等。通过HTTP POST请求，使用预设的参数如大学名称，系统会返回查询结果。此过程可使用Python的requests库快速实现，确保测试的准确性。
线性脚本的挑战
尽管使用线性脚本可以快速执行测试，但这种方式存在局限性，如难以维护和扩展。为解决这一问题，接口自动化测试框架应运而生。这些框架旨在提高代码的内聚性和降低耦合度，通过模块化设计，让测试脚本更易于管理和维护。
总结
在软件测试领域，掌握自动化测试技能对于个人职业发展至关重要。无论是关联店面查询源码接口自动化、Web UI自动化还是App自动化，选择合适的工具和方法，结合丰富的学习资源，都能帮助测试人员提高工作效率，确保产品质量。通过持续学习和实践，自动化测试将为测试人员的职业生涯带来更多的机遇。
gin框架原理详解(gin框架是什么)
Gin的启动过程、路由及上下文源码解读
Engine是gin框架的一个实例，它包含了多路复用器、中间件和配置中心。
gin通过Engine.Run(addr...string)来启动服务，最终调用的是/手败gin-gonic/gin
一个简单的例子：
packagemain
import"github.com/gin-gonic/gin"
funcmain(){
//Default返回一个默认的路由引擎
r:=gin.Default()
r.GET("/ping",func(c*gin.Context){
//输出json结果给调用方
c.JSON(,gin.H{
"message":"pong",
})
})
r.Run()//listenandserveon0.0.0.0:
}
编译运行程序，打开浏览器，访问页面显示：
{ "message":"pong"}
gin的功能不只是简单输出Json数据。它是一个轻量级的WEB框架，支持RestFull风格API，支持GET，POST，PUT，PATCH，DELETE，OPTIONS等/gin-gonic/gin"
)
funcmain(){
router:=gin.Default()
//静态资源加载，本例为css,js以及资源
router.StaticFS("/public",/ffhelicopter/tmm/website/static"))
router.StaticFile("/favicon.ico","./resources/favicon.ico")
//Listenandserveon0.0.0.0:
router.Run(":")
}
首先需要是生成一个Engine，这是gin的核心，默认带有Logger和Recovery两个中间件。
router:=gin.Default()
StaticFile是加载单个文件，而StaticFS是加载一个完整的目录资源：
func(group*RouterGroup)StaticFile(relativePath,filepathstring)IRoutes
func(group*RouterGroup)StaticFS(relativePathstring,fs/gin-gonic/gin
如果安装失败，直接去Githubclone下来，放置到对应的目录即可。
（2）代码中使用：
下面是一个使用Gin的简单例子：
packagemain
import(
"github.com/gin-gonic/gin"
)
funcmain(){
router:=gin.Default()
router.GET("/ping",func(c*gin.Context){
c.JSON(,gin.H{
"message":"pong",
})
})
router.Run(":")//listenandserveon0.0.0.0:
}
简单几行代码，就能实现一个web服务。使用gin的Default方法创建一个路由handler。然后通过HTTP方法绑定路由规则和路由函数。不同于net/e"}。
注：Gin还包含更多的返回方法如c.String,c.HTML,c.XML等，请自行了解。可以方便的返回HTML数据
我们在之前的组v1路由下新定义一个路由：
下面我们访问
可以看到，通过c.Param(“key”)方法，Gin成功捕获了url请求路径中的参数。同理，gin也可以捕获常规参数，如下代码所示：
在浏览器输入以下代码：
通过c.Query(“key”)可以成功接收到url参数，c.DefaultQuery在参数不存在的情况下，会由其默认值代替。
我们还可以为Gin定义一些默认路由：
这时候，我们访问一个不存在的页面：
返回如下所示：
下面我们测试在Gin里面使用Post
在测试端输入：
附带发送的数据，测试即可。记住需要使用POST方法.
继续修改，将PostHandler的函数修改如下
测试工具输入：
发送的内容输入：
返回结果如下：
备注：此处需要指定Content-Type为application/x-www-form-urlencoded，否则识别不出来。
一定要选择对应的PUT或者DELETE方法。
Gin框架快速的创建路由
能够方便的创建分组
支持url正则表达式
支持参数查找（c.Paramc.Queryc.PostForm）
请求方法精准匹配
支持处理
快速的返回给客户端数据，常用的c.Stringc.JSONc.Data
Metersphere 源码启动并做性能测试（一）
最近发现了一个开源测试平台——Metersphere，其在GitHub上广受好评。平台以Java语言编写，功能丰富，包括测试管理、接口测试、UI测试和性能测试。因此，我决定在本地尝试启动并进行性能测试。
Metersphere的架构主要包括前端Vue和后端SpringBoot，数据库使用MySQL，缓存则依赖Redis。为了本地启动MS项目，首先需准备环境，参考其官方文档进行操作。在启动项目时，可能会遇到找不到特定类的错误，通常这是由于依赖问题导致的。解决这类问题，最常见的方式是注释掉相关的依赖和引用。如果遇到启动时出现依赖bean的问题，这可能是因为找不到对应的bean注入或调用方法时找不到对应的类。这种问题通常需要开发人员通过排查找到问题根源并解决，百度等资源是查找解决方案的有效途径。
启动项目后，会观察到后台服务运行正常，接下来启动前端服务。执行`npm run serve`命令，如果项目已打包，这一步骤通常能成功启动前端。遇到前端加载失败的问题，可能需要重新打包项目，确保所有资源文件都能正常加载。
接下来，进行性能测试的准备。Metersphere的性能测试流程包括发起压力测试、Node-controller拉起Jmeter执行测试、数据从Kafka流中获取并计算后存入MySQL数据库。在启动性能测试过程中，首先拉取Node-controller项目，需修改Jmeter路径，并确保本地环境支持Docker，因为Node-controller依赖Docker容器进行性能测试。Data-Streaming服务则负责解析Kafka数据并进行计算，需要确保Kafka服务已启动。
启动Metersphere的backend和frontend后，配置压测资源池，添加本地Node-controller服务的地址和端口。性能测试分为通过JMX和引用接口自动化场景两种方式，可以模拟真实的网络请求。配置压力参数后，保存并执行性能测试，查看报告以了解测试结果。Metersphere的报告功能较为全面，值得深入研究。
本地启动并执行性能测试的流程大致如上所述。在遇到问题时，查阅官方文档和利用百度等资源是解决问题的关键。Metersphere的官方文档提供了详尽的信息，对新用户来说是宝贵的学习资源。若仍有问题，可以考虑加入社区群寻求帮助。
