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利用Cursor AI 赋能测试工程师从0-1开发自动化集成平台 ——含框架设计、实例代码与CI/CD集成
- 一、技术选型与框架设计
- 1.1 核心框架选择
- 1.2 整体架构图
- 二、从0到1开发步骤
- 2.1 初始化项目
- 2.2 核心模块开发
- 模块1:测试用例管理(Python)
- 模块2:测试执行引擎(pytest)
- 三、实战案例:电商API自动化测试
- 3.1 场景:用户登录接口测试
- 3.2 用Cursor生成完整测试流程
- Step 1:生成测试用例
- Step 2:生成测试代码
- Step 3:集成CI/CD(Jenkins)
- 四、关键代码优化技巧
- 4.1 动态生成测试数据
- 4.2 自动生成接口文档
- 五、部署与运行
- 5.1 安装依赖
- 5.2 启动服务
- 六、成果与价值
- 附录:完整代码结构
——含框架设计、实例代码与CI/CD集成 )
一、技术选型与框架设计
1.1 核心框架选择
层级 | 工具选择 | 原因 |
---|---|---|
开发工具 | Cursor AI | 自然语言生成代码、实时调试、文档生成三位一体 |
后端框架 | FastAPI | 快速构建API服务,自动生成Swagger文档,支持异步任务 |
测试框架 | pytest | 支持参数化、插件扩展(如Allure/Pytest-Retry),生态成熟 |
执行引擎 | requests | 轻量级HTTP客户端,支持API测试;搭配Playwright可扩展UI自动化 |
CI/CD | Jenkins | 可视化流水线配置 |