【接口平台设计】用例智能推荐
和智能相关的东西都显得高大上，但是目前这个推荐还不能严格的称之为智能
设计初衷
在接口自动化测试中，用例生成的效率和质量是其中最重要的一个部分，没有之一
那可否让用户更加高效的编辑接口测试用例呢？迭代了两个小版本的用例智能推荐功能，目前还是处于初级阶段，需要持续的优化，mark以下目前的设计思路吧
设计思路
项目中不同的接口参数key是部分相同，可否通过分析给用户推荐参数的取值从而提升用例编写的效率
推荐逻辑
两类数据结合，一个是特定的随机字段，一个是历史数据分析
1. 特定字段
- 人物信息 - 中文名、英文名、姓氏、身份证号、手机号、公司名称、职位
- 账户信息 - 信用卡号、邮箱名、登陆账号、规则随机密码
- 地址信息 - 地址、国家、城市、街道名、邮编、地理坐标
- 网络信息 - 域名、IP4地址、IP6地址、MAC地址、URI地址
- 文件信息 - 文件扩展名、文件名、文件路径
- 数字 - N位随机数字、随机范围内大小数字、Decimal数字
- 文本 - 字母、段落、词语、MD5、uuid、sha1
- 时间 - 日期、范围内日期、指定时间、随机时区 其他 - 颜色
2. 历史数据
- param：参数名
- type：参数类型
- value：参数值
- freq：在该项目中出现的频率
推荐算法
推荐个数：3
推荐公式：
- 特定字段优先
- 项目数据freq5 + swapi数据freq1 -> 根据freq排序
数据构建
faker
触发机制：用户勾选，将数据保存在faker表，通过审核后comfirm状态置为1project_lib
触发机制：用例调试通过后解析该用例数据，变更该项目对应参数和值的freq数据api_lib
触发机制：用例调试通过后解析该用例数据，变更对应参数和值的freq数据
自动迭代
- 记录用户勾选的规则选取 - 优化推荐优先序列
- 记录用户勾选推荐的用例数据 - 优化推荐规则生成
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