在我们进行接口测试前需要安装pytest和coverage，可能还需要pytest-cov插件，因为pytest-cov可以更方便地与pytest集成。不过，Coverage.py本身也可以单独使用，但用pytest-cov会更方便。

自动化测试工程师：主要负责自动化脚本的开发，运行和维护，定位在自动化的落地和执行。自动化测试架构师：制定团队自动化，测试策略包括测试目标，范围，自动化测试分层，设计自动化架构编写关键字，为团队确定自动化发展路线。自动化开发工程师：自动化平台、工具开发和维护，保证自动化脚本运行环境的稳定和效率

接口自动化脚本容易因为接口变动、环境问题、数据问题等导致失败。所以维护的关键点应该包括版本控制、用例设计、框架优化、监控和团队协作这些方面。将脚本拆分为用例层、业务逻辑层、数据层和工具层（如HTTP请求封装、断言库），降低耦合性。将重复代码（如鉴权、数据库操作）抽象为公共函数或类，减少冗余。分离环境配置（URL、账号密码）到独立文件（如YAML/JSON），适应多环境切换。

在我们进行接口自动化测试时，总会遇到不稳定的情况，出现不稳定的因素有很多例如网络问题、数据依赖、接口变更，数据库脏数据干扰，偶发性超时或错误等等。作为测试从业者在编写或维护自动化脚本时，我们的痛点可能在于测试经常失败，但并不是因为代码问题，而是环境或者数据的问题，导致需要频繁排查，浪费时间和精力。我们可以从用例设计方面要确保测试用例的独立性，避免依赖其他用例的数据。这时候可能需要使用setup和t

在我们进行测试时，会用到好多工具比如测试管理工具，缺陷管理工具，自动化管理工具，测试环境管理工具等，这些工具往往表现出各自为政，之间的数据有时候无法互通，效率低下，缺乏统一的平台来管理整个测试生命周期（计划、设计、执行、报告）。技术方案上，API集成最实际但实施难度中等，中间件方案适合大企业但成本高，低代码方案是折中选择。测试工程师面临工具链集成度低、数据孤岛林立的问题时，会导致重复工作、信息断层

自动化测试工程师：主要负责自动化脚本的开发，运行和维护，定位在自动化的落地和执行。自动化测试架构师：制定团队自动化，测试策略包括测试目标，范围，自动化测试分层，设计自动化架构编写关键字，为团队确定自动化发展路线。自动化开发工程师：自动化平台、工具开发和维护，保证自动化脚本运行环境的稳定和效率

通过训练机器学习模型，可以提高测试的效率和准确性，同时减少人工测试的工作量。通过分析大量历史测试数据和应用程序的代码，人工智能可以预测潜在的缺陷，并提供相应的测试建议和改进方案。这有助于测试团队更加有针对性地进行测试，提高测试效果。4. 缺陷识别和修复：人工智能技术可以帮助测试团队进行缺陷的识别和修复。总的来说，人工智能技术对软件测试的影响主要体现在提高测试效率和准确性、实现智能化测试、预测缺陷和

未来的工程师不在是单一化，会单一的自动化测试，性能测试，安全测试等不再吃香，将面临行业内的深刻变革，主要受到自动化、人工智能（AI）、机器学习（ML）、云计算以及持续集成/持续部署（CI/CD）等技术的影响，现在时代变了， 一个测试对着 10 几个开发是很常见的， 一个测试要兼顾测试几个产品线也是正常的，并且可能功能，性能，效果，高可用等都需要涉猎。》，作者是许令波，有兴趣的可以下载了解一下。数据

在测试团队中，总会遇到新加入的成员经验不足，难以胜任的情况。对于互联网企业，节奏相比于传统企业迭代较快，站在团队管理者的角度分析，最快最有效的办法就是更换有经验的成员。除了更换缺乏经验的成员外，还有没有其它解决之道，作为管理者应该思考这个问题。因为缺乏工作经验，难以胜任当前的工作，可能会导致第一，工作成果直接关联线上故障率，试错成本高；第二，自动化等技术门槛提升快；第三，与开发/产品的协作复杂度高

传统测试方法在AI冲击下失效，新人又对AI工具不熟悉，导致团队效率不高。现在很多测试工作都被AI自动化取代了，比如以前要手动写的用例现在可能靠AI生成，这对新老测试人员都是冲击。AI测试工具虽然强大，但反而提高了对测试人员判断力的要求。比如AI生成的用例需要人工校验边界，自动化测试结果需要人分析误报。新人容易陷入两个极端：要么过度依赖AI，要么完全不信任AI。首先是AI给测试行业带来的具体变化，其