测试执行数据准备：让效率跑在前面

做软件测试的人都知道，真正卡住进度的往往不是写用例，也不是跑流程，而是每次点开系统前，那一堆要手动填的数据。比如测一个电商下单功能，光是凑齐用户登录、库存充足、优惠可用这些条件，就得在后台来回切换好几分钟。时间就这么悄悄被耗掉了。

为什么数据准备成了瓶颈？

很多团队还在靠手工方式准备测试数据——登录管理后台，一条条添加商品，再配置促销规则，最后还要清缓存才能看到效果。这种操作重复性高，容易出错，更麻烦的是，一旦环境被其他人改动，一切又得重来。尤其是回归测试阶段，每天都要走一遍这套流程，效率自然上不去。

自动化从数据开始

与其等人肉“搭舞台”，不如让脚本提前把戏台摆好。比如用一段简单的 Python 脚本，在测试执行前自动创建所需用户和商品：

import requests

# 创建测试用户
def create_test_user():
    url = "https://api.testsite.com/users"
    payload = {
        "username": "test_user_001",
        "password": "temp1234",
        "role": "customer"
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json().get("user_id")

# 准备商品数据
def setup_product():
    product_data = {
        "name": "无线鼠标",
        "price": 89.9,
        "stock": 100
    }
    resp = requests.post("https://api.testsite.com/products", json=product_data)
    return resp.json().get("id")

把这些逻辑封装成工具函数，测试用例一开始就能调用，几秒内完成过去十分钟的手工活。关键是，每次运行都是干净独立的，不怕别人改数据影响你。

用数据库直连提速

有些场景下接口还没通，或者走接口太慢，可以直接连测试环境的数据库插入记录。比如测支付状态更新，与其模拟整个支付流程，不如直接给订单表加一条已支付的记录：

import sqlite3

def insert_paid_order(order_id, amount):
    conn = sqlite3.connect("/path/to/test.db")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "INSERT INTO orders (id, amount, status) VALUES (?, ?, 'paid')",
        (order_id, amount)
    )
    conn.commit()
    conn.close()

当然，这招只适合内部可控的测试环境，线上绝对不能这么干。但在自测和集成测试阶段，能省下大量等待时间。

模板化 + 参数化，一套代码多场景复用

不同测试用例需要的数据其实大同小异。可以把常用组合做成模板，比如‘新用户首单’‘老用户复购’‘满减门槛刚好达标’等，通过参数控制生成哪一种。这样改数据不再靠复制粘贴，而是改个配置就搞定。

清理也得自动化

跑完测试不清理，下次执行可能就冲突了。比如用户名重复、订单号已存在等问题。可以在测试结束时自动删除本次创建的数据，或者干脆每次都在独立的数据空间里跑，比如用用户ID加时间戳做唯一标识，跑完批量清除。

别小看这几步改造。一个项目里每天节省半小时数据准备时间，一个月就是十几个小时。把这些时间用来设计更有价值的用例，或者多覆盖几个边界场景，才是真正的效率提升。