最近一直忙于AI模型的准确率任务中，这种操作需要大量的数据才能计算出模型的准确率。所以这里问遇到的问题和之前数据随机参数化有点不同，之前的参数比如说用户姓名或用户身份证号，这样数据可以在postman中直接用代码随机生成，可以参考postman接口测试系列：基本操作总结 ，但是此处采用的是本地文件参数化，和jmeter的csv参数化比较类似。

先来看一下单个食物识别的接口信息：

https://api.ty.com/food_detect

而参数主要是

msg:西红柿鸡蛋面

响应结果如下：

[

{

"properties": {

"cal_name": "鸡",

"e_type": "food",

"end_index": 1,

"food_id": 6014,

"kcal_unit_weight": 167.0,

"name": "鸡",

"start_index": 0,

"time_stamp": 1567236416

},

"sub_properties": {

"grams": 150.0,

"is_default": true,

"quantifier_id": 35,

"quantity": 1.0,

"unit": "盘"

},

"type": "Entity"

}

]

这里断言的主要是响应结果中的cal_name和name名称一致，则响应结果正确；参考代码如下：

if(responseCode.code === 200 & responseBody !== null & responseBody.has("cal_name") ){

// 判断是否存在 'success' 值

tests["Body matches cal_name"] = responseBody.has("cal_name");

var jsonData = JSON.parse(responseBody);

//保存食物AI名称

pm.globals.set("ai_cal_name", jsonData[0].properties.cal_name);

pm.globals.get("ai_cal_name")

console.log(pm.globals.get("ai_cal_name"))

//保存食物输入名称

pm.globals.set("ai_name", jsonData[0].properties.name);

pm.globals.get("ai_name")

console.log(pm.globals.get("ai_name"))

if(pm.globals.get("ai_cal_name")===pm.globals.get("ai_name")){

console.log("success")

}else{

console.log("false")

}

tests["名称是否一致"]=pm.globals.get("ai_cal_name")===pm.globals.get("ai_name")

//postman.setGlobalVariable("bk_id",jsonData.id);

tests[`[INFO] Request params: ${JSON.stringify(request.id)}`] = true;

//tests["have result "]=jsonData.hasOwnProperty("error")!==true;

//tests["have cal_name "]=jsonData.hasOwnProperty("cal_name")===true;

tests[`[INFO] Response timeout: ${responseTime}`] = responseTime < 6000;

}else{

//接口请求失败

tests["Waring：Request Failed. Please Fix!"] = false;

}

单独一个食物，接口测试就这样操作完成了，但是如果需要N个食物，那么该如何操作呢？所以这里就用到了类似jmeter中的csv的参数化的方式，可以直接把需要的食物名称保存在本地文件中，格式如下

[

{"msg":"干煸四季豆"},

{"msg":"红油蒜泥肘花"},

{"msg":"铁板豆腐"},

{"msg":"口水猪肝"},

{"msg":"魔芋鸭子"},

{"msg":"麻辣鱼"},

{"msg":"魔芋烧鸭"},

{"msg":"鱼香杏鲍菇"},

{"msg":"重庆豆花鱼"},

{"msg":"麻婆豆腐"},

{"msg":"四川泡菜鱼"},

{"msg":"四川烧白"},

{"msg":"姜爆鸭子"},

{"msg":"麻辣冷吃兔"},

{"msg":"香辣豉香干锅花菜"},

{"msg":"口水鸡"},

{"msg":"重庆酸菜鱼"},

{"msg":"豆花鸡"},

{"msg":"什锦凤爪"},

{"msg":"海鲜粉丝煲"},

{"msg":"金针菇培根卷"},

{"msg":"糖醋里脊"},

{"msg":"糖醋荷包蛋"},

{"msg":"椒麻鸡"},

{"msg":"芝麻酱秋葵"},

{"msg":"干锅辣子鸡"},

{"msg":"清蒸多宝鱼"},

{"msg":"丝瓜木耳炒鸡蛋"},

{"msg":"土豆炖大排"},

{"msg":"肉末番茄豆腐"},

{"msg":"豇豆炒肉丝"},

{"msg":"拔丝地瓜"},

{"msg":"红烧茄子"},

{"msg":"香辣土豆丝"},

{"msg":"鸡丝青瓜凉面"},

{"msg":"白灼秋葵"},

{"msg":"土豆红烧肉"},

{"msg":"三文鱼南瓜米粉"},

{"msg":"宫保鸡丁"},

{"msg":"可乐鸡翅"},

{"msg":"五香毛豆"},

{"msg":"肉丝焖面"},

{"msg":"剁椒鱼头"},

{"msg":"蒜香香菇"},

{"msg":"芙蓉虾仁"},

{"msg":"白灼牛肉"},

{"msg":"白切鸡"},

{"msg":"腊肠煲仔饭"},

{"msg":"鸡肉河粉"},

{"msg":"椰子炖鸡"},

{"msg":"炒黄豆芽"},

{"msg":"白灼虾"},

{"msg":"三蔬超意大利面"},

{"msg":"蒸酿苦瓜"},

{"msg":"韭菜炒鸡蛋"},

{"msg":"土豆炖大白菜"},

{"msg":"麻辣鸡腿"},

{"msg":"山楂糖葫芦"},

{"msg":"冷面"},

{"msg":"茄子炖豆角"},

{"msg":"地三鲜"},

{"msg":"炸酱面"},

{"msg":"西红柿炖羊排"},

{"msg":"烧饼"},

{"msg":"五花肉炖四季豆"},

{"msg":"酸辣土豆丝"},

{"msg":"蚝油排骨"},

{"msg":"香菇土豆炖鸡腿"},

{"msg":"酸菜猪肉饺子"},

{"msg":"蜂蜜麻花"},

{"msg":"四喜丸子"},

{"msg":"小鸡炖蘑菇"},

{"msg":"锅包肉"},

{"msg":"红烧肉"},

{"msg":"猪肉炖粉条"},

{"msg":"水晶鲑鱼"},

{"msg":"白豆腐"},

{"msg":"红烧鹿肉"},

{"msg":"五香酱牛肉"},

{"msg":"糖醋苦瓜"},

{"msg":"西红柿焖牛肉"},

{"msg":"火腿白菜"}

]

这里是单独一个入参，如果是多个入参，可以根据格式修改，格式要求是[]，那么接下来就是讲代码中的如下名称修改为变量

msg:{{msg}}

然后接下来就是postman中操作：

点击"Runner"

选择需要批量执行的接口

选中参数化的文件，可以点击"Preview"预览数据信息

如下所示：

如下图，显示的就是批量运行接口的结果，这样相对来说比较容易统计出错率，计算模型准确率比较简单~

总结：以上就是postman参数化的简单操作，相对来说比较简单~