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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 |