1. 项目概述：为什么我们需要一个“现代化”的接口测试框架？

如果你和我一样，在软件测试这个行当里摸爬滚打了几年，肯定经历过这样的场景：项目初期，接口数量不多，随手写几个 requests 脚本，用 unittest 组织一下，也能跑得起来。但随着版本迭代，接口数量爆炸式增长，业务逻辑越来越复杂，你会发现，你的测试代码逐渐变成了一个“屎山”——维护成本高、运行速度慢、报告看不懂、数据到处飞。每次回归测试，都像是一场充满未知的冒险。这就是为什么我们需要一个结构清晰、维护性强、报告美观、数据分离的现代化接口测试框架。今天要聊的这套组合拳—— Python + Requests + Pytest + Allure + YAML ，正是为了解决这些问题而生的。

简单来说，这个框架的核心目标就四个字： 高效、省心 。它不是一个遥不可及的“架构”，而是一套可以立刻上手、逐步优化的工程实践。 Requests 负责最底层的HTTP通信，简单直接； Pytest 作为测试组织者和执行引擎，提供了强大的夹具（Fixture）和参数化能力； Allure 生成那份让人一看就懂、一用就爽的测试报告；而 YAML 则将测试数据（如请求参数、预期结果）从代码中彻底剥离，实现真正的数据驱动。这套组合，能让你的接口自动化测试从“手工作坊”升级为“标准化生产线”，无论是应对日常的快速回归，还是支撑CI/CD流水线，都能游刃有余。

2. 框架核心组件选型与设计思路

2.1 为什么是这“五件套”？

在开始动手之前，我们先掰扯清楚为什么选这几个工具，而不是别的。这决定了框架的基因和未来的扩展性。

  1. Python： 这是基石。选择Python不是因为“人生苦短”，而是在测试领域，它的生态实在是太友好了。语法简洁，上手快，社区活跃，几乎任何你想做的测试相关操作（HTTP请求、数据库操作、文件处理、数据解析）都能找到成熟的库。对于测试工程师来说，学习成本低，生产力高。

  2. Requests： HTTP库的“事实标准”。比原生的 urllib 简洁优雅太多。一个 requests.get(url) 就能完成绝大多数GET请求， json 参数的自动序列化、 headers 的便捷设置、 cookies 的自动管理，都让它成为接口测试的不二之选。它的API设计符合人类直觉，写出来的测试代码可读性极高。

  3. Pytest： 测试框架的“瑞士军刀”。它远不止是一个 unittest 的替代品。其核心优势在于：

    • 灵活的Fixture机制： 可以轻松实现测试前置（如登录获取token）、后置（清理测试数据）、作用域（session, module, class, function）管理，这是构建可维护测试套件的关键。
    • 强大的参数化： 用 @pytest.mark.parametrize 可以优雅地实现数据驱动测试，避免写一堆重复的测试方法。
    • 丰富的插件生态： 比如 pytest-html （生成HTML报告）、 pytest-xdist （分布式执行）、 pytest-ordering （控制用例顺序），以及与我们框架紧密相关的 pytest-allure 适配器。
    • 断言更智能： 断言失败时， pytest 会给出非常详细的差异对比，方便定位问题。

  4. Allure： 测试报告的“颜值担当”。它生成的报告不仅仅是“通过/失败”的统计，而是包含了丰富的维度：用例层级结构、执行步骤（Step）、附件（请求/响应日志、截图）、环境信息、历史趋势图等。这份报告能让开发、产品、测试同学在同一个信息平面上高效沟通，一眼就能看出“什么功能在什么环境下出了什么问题”。

  5. YAML： 测试数据的“收纳师”。我们坚决反对将测试数据（如URL、请求头、请求体、预期结果）硬编码在Python脚本里。YAML格式层次清晰、可读性好，非常适合用来描述结构化的测试数据。通过YAML文件管理数据，当接口参数变更时，我们只需要修改数据文件，而无需触动测试逻辑代码，实现了数据与代码的分离，大大提升了维护性。

注意： 这里有一个常见的误区，就是过度设计，过早引入像 Scrapy 或 Locust 这类用于爬虫或压测的框架。我们的目标是 接口功能自动化测试 ，核心是 准确、稳定、可维护 地验证业务逻辑。 Requests 的简单可靠恰恰是优势，而不是劣势。

2.2 框架目录结构设计

一个清晰的目录结构是项目可维护性的第一步。下面是我在实践中总结出的一种高效结构：

api_test_framework/
├── common/           # 公共模块
│   ├── __init__.py
│   ├── logger.py     # 日志模块
│   ├── request_client.py # 封装的Requests客户端
│   └── utils.py      # 工具函数（如读取YAML）
├── config/           # 配置相关
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py     # 全局配置（环境变量、数据库连接等）
│   └── constants.py  # 常量定义
├── data/             # 测试数据文件（YAML）
│   ├── test_case_data/ # 用例级数据
│   │   └── user_login.yaml
│   └── config_data/   # 配置级数据（如接口路径映射）
│       └── api_path.yaml
├── test_cases/       # 测试用例层
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py   # Pytest的Fixture集中管理
│   ├── test_user.py  # 用户相关测试用例
│   └── test_order.py # 订单相关测试用例
├── reports/          # 测试报告目录（.gitignore）
│   ├── allure-results/ # Allure原始结果
│   └── allure-report/  # Allure生成的HTML报告
├── logs/             # 日志目录（.gitignore）
│   └── test.log
├── requirements.txt  # 项目依赖
└── pytest.ini        # Pytest配置文件

设计思路解析：

  • common/ ：存放可复用的代码，避免重复造轮子。封装的HTTP客户端是这里的核心。
  • config/ ：将环境（测试/预发/生产）、数据库连接串等易变信息集中管理，通过配置文件或环境变量切换。
  • data/ ： 核心目录 。严格区分测试数据和测试逻辑。 config_data 存放相对稳定的映射关系（如接口路径）， test_case_data 存放具体的测试参数和断言数据。
  • test_cases/ ：用例脚本所在。每个文件对应一个业务模块，里面是纯粹的测试逻辑（调用客户端、执行断言）。
  • conftest.py ：这是Pytest的魔力所在。在这里定义的Fixture可以被整个目录下的用例自动发现和使用，常用于初始化HTTP客户端、处理登录态等。

3. 核心模块实现与封装细节

3.1 打造健壮的HTTP请求客户端

直接使用 requests 虽然方便，但在实际项目中，我们往往需要统一添加默认请求头（如Content-Type）、处理通用鉴权（如Token）、增加重试机制、以及统一的日志记录和异常处理。封装一个客户端是第一步。

common/request_client.py 核心代码： 

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
import logging
from common.logger import get_logger

class RequestClient:
    def __init__(self, base_url=None):
        """
        初始化请求客户端
        :param base_url: 基础URL，如 'http://api.example.com'
        """
        self.base_url = base_url
        self.session = requests.Session()
        self.logger = get_logger(__name__)

        # 1. 设置默认请求头
        self.session.headers.update({
            'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
            'User-Agent': 'ApiTestClient/1.0'
        })

        # 2. 配置重试机制（应对网络抖动或服务端429等错误）
        retry_strategy = Retry(
            total=3, # 总重试次数
            backoff_factor=1, # 重试等待时间增长因子
            status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504], # 遇到这些状态码才重试
            allowed_methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE"] # 只对这些方法重试
        )
        adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
        self.session.mount("http://", adapter)
        self.session.mount("https://", adapter)

    def _full_url(self, path):
        """拼接完整URL"""
        if self.base_url:
            return f"{self.base_url.rstrip('/')}/{path.lstrip('/')}"
        return path

    def request(self, method, path, **kwargs):
        """
        统一的请求方法
        :param method: HTTP方法，'GET', 'POST'等
        :param path: 接口路径，可以是完整URL或相对路径
        :param kwargs: 传递给requests.request的其他参数，如json, params, headers
        :return: requests.Response对象
        """
        url = self._full_url(path)
        
        # 记录请求日志（敏感信息如密码需在调用层处理或脱敏）
        self.logger.info(f"Request: {method} {url}")
        if 'json' in kwargs:
            self.logger.debug(f"Request Body: {kwargs['json']}")
        if 'params' in kwargs:
            self.logger.debug(f"Request Params: {kwargs['params']}")

        try:
            response = self.session.request(method, url, **kwargs)
            # 记录响应日志
            self.logger.info(f"Response Status: {response.status_code}")
            self.logger.debug(f"Response Body: {response.text}")
            return response
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            self.logger.error(f"Request failed: {e}")
            raise

    # 定义便捷方法
    def get(self, path, params=None, **kwargs):
        return self.request('GET', path, params=params, **kwargs)

    def post(self, path, json=None, data=None, **kwargs):
        return self.request('POST', path, json=json, data=data, **kwargs)

    def put(self, path, json=None, **kwargs):
        return self.request('PUT', path, json=json, **kwargs)

    def delete(self, path, **kwargs):
        return self.request('DELETE', path, **kwargs)

封装要点解析：

  • 使用Session ： requests.Session() 可以自动保持cookies，在需要登录的接口测试中非常有用，无需手动管理。
  • 重试机制 ：通过 Retry 和 HTTPAdapter ，我们优雅地处理了网络不稳定或服务端短暂不可用（如429 Too Many Requests, 500 Internal Server Error）的情况。这是生产级稳定性的关键。
  • 统一日志 ：将请求和响应的关键信息（URL、方法、状态码、体）通过日志记录，便于调试和问题回溯。这里使用了 debug 级别记录详细体，避免日志过多。
  • 便捷方法 ：封装 get , post 等方法，让调用更符合直觉。

3.2 用YAML管理测试数据

数据驱动测试的核心是将测试数据外部化。我们用一个用户登录的案例来展示YAML文件的结构。

data/test_case_data/user_login.yaml : 

test_login:
  - case_id: TC_LOGIN_001
    name: "正常登录-用户名密码正确"
    api: "/api/v1/login" # 对应config_data/api_path.yaml中的key，或直接写路径
    method: "POST"
    request:
      json:
        username: "test_user"
        password: "correct_password_123"
    validate:
      - eq: [status_code, 200]
      - eq: [json.$.code, 0] # 使用JsonPath语法提取字段
      - contains: [json.$.data.token, "eyJ"] # 断言返回的token是JWT格式

  - case_id: TC_LOGIN_002
    name: "异常登录-密码错误"
    api: "/api/v1/login"
    method: "POST"
    request:
      json:
        username: "test_user"
        password: "wrong_password"
    validate:
      - eq: [status_code, 401]
      - eq: [json.$.code, 1001] # 业务错误码
      - eq: [json.$.message, "用户名或密码错误"]

  - case_id: TC_LOGIN_003
    name: "异常登录-用户名为空"
    api: "/api/v1/login"
    method: "POST"
    request:
      json:
        username: ""
        password: "some_password"
    validate:
      - eq: [status_code, 400]
      - eq: [json.$.code, 1002]

YAML设计解析：

  • 结构化清晰 ：每个用例是一个列表项，包含 case_id , name , api , method , request , validate 等关键字段。
  • 断言灵活 ： validate 字段支持多种断言方式。这里示例了 eq （等于）和 contains （包含）。我们可以编写一个通用的断言解析器来支持这些操作。
  • 数据与逻辑分离 ：新增一个测试场景（如“账号被锁定”），只需要在YAML文件中添加一个用例条目，无需修改Python测试脚本。

读取YAML的工具函数 common/utils.py ： 

import yaml
import os
import json
from jsonpath import jsonpath # 需要安装 jsonpath 库

def load_yaml(file_path):
    """加载YAML文件"""
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return yaml.safe_load(f)

def extract_by_jsonpath(data, expr):
    """
    使用JsonPath从字典中提取数据
    :param data: Python字典
    :param expr: JsonPath表达式，如 '$.data.token'
    :return: 提取到的值
    """
    result = jsonpath(data, expr)
    # jsonpath返回False或列表
    if result:
        return result[0]
    else:
        raise ValueError(f"JsonPath '{expr}' not found in data: {data}")

3.3 编写可读性高的Pytest测试用例

有了客户端和数据，我们就可以编写非常简洁的测试用例了。关键在于利用好Pytest的 parametrize 装饰器。

test_cases/test_user.py : 

import pytest
import allure
from common.request_client import RequestClient
from common.utils import load_yaml, extract_by_jsonpath

# 假设我们有一个全局的Fixture来提供客户端，定义在conftest.py中
# 这里直接导入使用
@pytest.fixture(scope="session")
def api_client():
    """全局唯一的API客户端Fixture"""
    from config.config import BASE_URL
    client = RequestClient(base_url=BASE_URL)
    # 可以在这里做一些全局初始化，比如设置公共请求头
    yield client
    # 测试结束后可以做一些清理工作
    client.session.close()

# 加载测试数据
TEST_DATA = load_yaml('data/test_case_data/user_login.yaml')['test_login']

@allure.feature("用户管理模块")
@allure.story("用户登录功能")
class TestUserLogin:

    @allure.title("{data['name']}") # 使用动态标题，让Allure报告更清晰
    @pytest.mark.parametrize("data", TEST_DATA, ids=[item['case_id'] for item in TEST_DATA])
    def test_login(self, api_client, data):
        """
        用户登录测试用例
        使用@pytest.mark.parametrize实现数据驱动
        """
        # 1. 准备请求参数
        api_path = data['api']
        method = data['method'].lower()
        request_kwargs = data.get('request', {})

        # 2. 发起请求
        # 通过getattr动态调用api_client的get/post等方法
        http_method = getattr(api_client, method)
        response = http_method(api_path, **request_kwargs)

        # 3. 断言验证
        validations = data.get('validate', [])
        for val in validations:
            operator = list(val.keys())[0] # 获取操作符，如 'eq'
            args = val[operator] # 获取参数列表

            if operator == 'eq':
                actual_expr, expected = args
                # 解析实际值表达式，如 'status_code' 或 'json.$.code'
                if actual_expr == 'status_code':
                    actual = response.status_code
                elif actual_expr.startswith('json.'):
                    json_path_expr = actual_expr[5:] # 去掉'json.'前缀
                    actual = extract_by_jsonpath(response.json(), json_path_expr)
                else:
                    # 可以扩展其他提取方式，如 headers['Content-Type']
                    actual = response.json().get(actual_expr)
                assert actual == expected, f"断言失败: {actual_expr} ({actual}) != {expected}"

            elif operator == 'contains':
                actual_expr, substring = args
                # ... 类似地处理contains断言
                actual = extract_by_jsonpath(response.json(), actual_expr) if actual_expr.startswith('json.') else ...
                assert substring in actual, f"断言失败: {substring} not in {actual_expr} ({actual})"
            # 可以继续扩展其他断言操作符，如 `gt`, `lt`, `len_eq` 等

        # 4. 可选：将请求和响应信息附加到Allure报告，便于调试
        allure.attach(response.request.url, "请求URL", allure.attachment_type.TEXT)
        if response.request.body:
            allure.attach(str(response.request.body), "请求体", allure.attachment_type.TEXT)
        allure.attach(str(response.status_code), "响应状态码", allure.attachment_type.TEXT)
        allure.attach(response.text, "响应体", allure.attachment_type.TEXT)

用例设计解析：

  • @pytest.mark.parametrize ：这是数据驱动的灵魂。它将 TEST_DATA 列表中的每一个字典作为 data 参数传入测试函数，并自动生成多个测试用例执行。 ids 参数用于指定每个用例在报告中的显示名称。
  • @allure 装饰器 ： feature 和 story 用于在Allure报告中组织用例结构， title 让用例名称更友好。
  • 动态调用与断言 ：通过 getattr 动态获取HTTP方法，使代码通用。断言部分设计了一个简单的解析器，支持从YAML中读取多种断言规则，这使得测试用例脚本本身非常精简，只关注“执行”和“验证”的逻辑。
  • Allure附件 ：将关键的请求和响应信息作为附件添加到报告中，当用例失败时，无需查看日志文件，直接在报告中就能看到详细的交互信息，极大提升排查效率。

4. 高级技巧与实战问题排查

4.1 使用Fixture管理测试生命周期和依赖

conftest.py 是Pytest的精华所在，用于存放共享的Fixture。合理使用Fixture可以解决很多实际问题。

test_cases/conftest.py 示例： 

import pytest
from common.request_client import RequestClient
from config.config import BASE_URL, TEST_USER, TEST_PWD
import allure

@pytest.fixture(scope="session")
def api_client():
    """全局API客户端，整个测试会话只创建一次"""
    client = RequestClient(base_url=BASE_URL)
    yield client
    client.session.close()

@pytest.fixture(scope="function")
def auth_client(api_client):
    """
    带认证信息的客户端Fixture。
    作用域为function，每个测试函数都会执行一次，确保登录态独立。
    """
    # 先调用登录接口获取token
    login_data = {"username": TEST_USER, "password": TEST_PWD}
    resp = api_client.post("/api/v1/login", json=login_data)
    assert resp.status_code == 200
    token = resp.json()["data"]["token"]

    # 将token设置到session的headers中
    api_client.session.headers.update({"Authorization": f"Bearer {token}"})
    
    yield api_client # 返回已携带token的客户端

    # 测试函数执行后，可选：清除token，避免影响其他测试
    api_client.session.headers.pop("Authorization", None)

@pytest.hookimpl(tryfirst=True, hookwrapper=True)
def pytest_runtest_makereport(item, call):
    """
    Pytest钩子函数，用于在用例失败时自动截图（如果是UI测试）或附加额外信息。
    这里我们演示在用例失败时，将最后一次请求的详细信息附加到Allure报告。
    """
    outcome = yield
    rep = outcome.get_result()
    
    # 仅当用例失败且处于`call`阶段（即测试执行阶段）时处理
    if rep.when == "call" and rep.failed:
        # 这里需要你的测试用例能提供最后的请求对象，一种方式是通过一个全局变量或Fixture传递
        # 例如，可以在request_client中记录最后一次请求/响应
        # 以下为示意代码
        # last_request = getattr(item.function, '_last_request', None)
        # if last_request:
        #     allure.attach(str(last_request), "失败时的请求详情", allure.attachment_type.TEXT)
        pass

Fixture使用心得：

  • 作用域选择 ： scope="session" 的Fixture（如 api_client ）在整个Pytest执行过程中只创建一次，适合重量级、无状态的资源。 scope="function" （如 auth_client ）每个测试函数都会创建/销毁一次，适合需要隔离状态的场景（如每个用例用不同的用户登录）。
  • Fixture依赖 ： auth_client Fixture依赖于 api_client Fixture，Pytest会自动处理依赖注入，非常方便。
  • 后置清理 ： yield 语句之后的代码会在Fixture使用完毕后执行，用于清理资源（如关闭连接、删除测试数据）。

4.2 Allure报告的深度定制与集成

生成漂亮的报告只是第一步，让报告真正有用才是关键。

  1. 环境信息配置 ：在 reports/allure-results 目录下（或通过命令行参数）创建一个 environment.properties 文件，记录测试运行的环境。

    OS=Windows 10
Python=3.9.7
Pytest=7.0.0
Requests=2.28.0
BaseURL=https://test-api.example.com

  2. 分类与标签 ：在 pytest.ini 中配置Allure的类别（Categories），将不同的错误类型（如产品缺陷、测试环境问题、测试脚本问题）分类显示，让团队快速聚焦真正的问题。

    [pytest]
allure_report_dir = reports/allure-results
allure_categories = [
    {
        "name": "Product Bugs",
        "matchedStatuses": ["failed"],
        "messageRegex": ".*AssertionError.*"
    },
    {
        "name": "Test Environment Issues",
        "matchedStatuses": ["broken"],
        "traceRegex": ".*ConnectionError.*|.*Timeout.*"
    }
]

  3. 与CI/CD集成 ：在Jenkins、GitLab CI等工具中，添加生成和发布Allure报告的步骤。

    Jenkins Pipeline 示例片段： 

    stage('Run Tests') {
    steps {
        script {
            // 运行测试并生成原始结果
            bat 'pytest test_cases/ --alluredir=reports/allure-results'
        }
    }
}
stage('Generate Report') {
    steps {
        script {
            // 使用Allure命令行工具生成HTML报告
            bat 'allure generate reports/allure-results -o reports/allure-report --clean'
        }
    }
}
stage('Publish Report') {
    steps {
        // 使用Jenkins的Allure插件发布报告
        allure([
            includeProperties: false,
            jdk: '',
            results: [[path: 'reports/allure-results']]
        ])
    }
}

4.3 常见问题与排查技巧实录

在实际搭建和运行过程中，你一定会遇到下面这些问题。这里是我踩过坑后的经验总结。

问题1：Pytest找不到测试用例或模块？

  • 症状 ：运行 pytest 时提示 no tests ran ，或者报 ModuleNotFoundError 。
  • 排查 ：
    1. 检查当前工作目录。最好在项目根目录（ api_test_framework/ ）下执行 pytest 。
    2. 检查 __init__.py 文件。确保 test_cases 、 common 等目录下存在 __init__.py 文件（即使是空的），这会将目录变为Python包。
    3. 检查 PYTHONPATH 。可以在项目根目录执行 python -m pytest ，这会自动将当前目录加入路径。
    4. 检查 pytest.ini 配置。确保 pythonpath 或 testpaths 设置正确。

问题2：Allure报告打开后是空的或没有数据？

  • 症状 ： allure serve 或打开生成的HTML报告，看不到任何测试结果。
  • 排查 ：
    1. 结果目录是否正确 ：运行 pytest 时， --alluredir 参数指定的目录（如 reports/allure-results ）必须和 allure generate 或 allure serve 指定的目录一致。
    2. 文件权限 ：确保生成结果的目录有写入权限。
    3. 文件内容 ：检查 reports/allure-results 目录下是否生成了 .json 结果文件。如果没有，说明Pytest的Allure适配器可能未安装或未正确运行。确保已安装 pytest-allure 插件。
    4. 生成命令 ： allure generate 之后，需要 allure open 来打开报告，或者直接使用 allure serve 命令。

问题3：遇到 429 Too Many Requests 错误？

  • 症状 ：测试运行时，大量接口返回429状态码。
  • 解决 ：
    1. 客户端限流 ：这就是为什么我们要在 RequestClient 中集成重试机制。对于 429 状态码，配合 backoff_factor 进行指数退避重试，是礼貌且有效的做法。
    2. 测试策略优化 ：在测试代码层面，使用 pytest-xdist 进行分布式测试时，控制并发数（ -n 参数）。在非性能测试场景下，可以在用例间使用 time.sleep() 加入短暂间隔，模拟真实用户操作节奏。
    3. 与服务端沟通 ：确认测试环境的限流策略，看是否可以针对测试IP或账号放宽限制。

问题4：YAML文件中包含复杂数据结构（如嵌套列表）时，断言怎么写？

  • 场景 ：接口返回 {"items": [{"id":1, "name":"a"}, {"id":2, "name":"b"}]} ，想断言列表长度或某个元素的属性。
  • 解决 ：扩展我们的断言解析器。可以在 validate 中使用更强大的表达式。 
    validate:
  - eq: [json.$.items.length(), 2] # 使用函数（需在解析器中实现）
  - eq: [json.$.items[0].name, "a"] # 使用JsonPath索引
    在Python解析器中，需要增强 extract_by_jsonpath 函数或使用新的库（如 jmespath ）来支持更复杂的查询和函数调用。

问题5：如何高效地测试依赖上游数据的接口（如“查询我的订单”）？

  • 思路 ：这是接口自动化测试的经典难题。核心原则是 测试用例要自给自足 。
    1. Fixture准备数据 ：在 @pytest.fixture 中，调用创建订单的接口，生成测试数据，并将订单ID等信息 yield 给测试用例。测试结束后，在Fixture的清理阶段调用删除订单的接口。
    2. 使用测试账号和独立数据 ：为自动化测试准备专用的测试账号和测试数据池（如特定的商品ID）。确保每次运行不会干扰线上数据或其他测试运行。
    3. Mock外部依赖 ：对于某些难以构造或极其不稳定的依赖（如第三方支付回调），可以使用 pytest-mock 或 unittest.mock 库进行模拟，返回预定的响应，让测试聚焦于当前接口的逻辑。

搭建这样一个框架的初期可能会觉得繁琐，但一旦跑通，你会发现后续新增接口测试用例的成本极低，大部分工作就是编写YAML数据文件。团队的测试效率、回归信心和交付质量都会得到质的提升。这套框架的另一个好处是，它清晰地定义了测试工程师的代码边界和职责，让自动化测试脚本也成为了可维护、可传承的工程资产。

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