设计一个好的自动化测试用例，就像写一段“自解释的、高质量的代码”——它应该清晰、可靠、独立、易维护，而且对测试目标有价值。
✅ 好的自动化测试用例应具备的 8 大特性：
| 特性 | 解释 | 示例 |
|---|---|---|
| 🎯 目标明确 | 一个用例只验证一个点，聚焦一个功能 | “登录成功” ≠ “登录成功后跳转首页” |
| 🧱 结构清晰 | 按照：准备数据 → 执行操作 → 验证结果 | 用注释或代码块清晰划分 |
| 🔁 可重复执行 | 每次运行结果一致，环境干净 | 不依赖其它用例状态，不依赖运行顺序 |
| 🔓 独立性强 | 不依赖其他测试的结果或先执行 | 自己创建依赖数据，如登录、token |
| 🧪 断言精准 | 不只是状态码，还校验关键字段/状态 | 不仅断言 200，还要断言 “message”、“token” 等字段 |
| 🧽 数据可控、可清理 | 使用测试专用数据，或测试后清理 | 比如创建用户后立即删除 |
| 🪛 可维护性强 | 数据配置/逻辑解耦、参数化、封装重复逻辑 | 用 fixture、参数化、utils |
| 🧩 有覆盖价值 | 用例设计能覆盖核心路径、异常场景、边界条件 | 不只是 happy path，异常输入、边界数值也覆盖 |
🧪 示例：一个好用例的写法（以登录为例，使用 Pytest）
python
import pytest
import requests
@pytest.fixture
def login_payload():
return {"username": "testuser", "password": "correctpassword"}
def test_login_success(login_payload):
"""
用例名称：登录成功
测试目标：验证用户输入正确用户名和密码后能成功登录
"""
url = "http://example.com/api/login"
# Step 1: 执行登录
response = requests.post(url, json=login_payload)
# Step 2: 校验状态码
assert response.status_code == 200
# Step 3: 校验返回内容
data = response.json()
assert data["message"] == "Login successful"
assert "token" in data and len(data["token"]) > 0
🛠 进阶技巧（用于项目实践）：
| 场景 | 技巧 |
|---|---|
| 多组输入验证 | 使用 @pytest.mark.parametrize |
| 有前置接口依赖 | 在用例内调用其他接口获取 token/id，而不是用别的用例 |
| 需要清理数据 | 在用例最后发 delete 请求，或写 teardown fixture |
| 跨用例共享配置 | 使用 scope=“session” 的 fixture 存放 config，不放 token 等状态性信息 |
| 遇到接口不稳定 | 加入重试机制（如 tenacity），或容错封装函数 |
💬 举个真实对比
| 写得一般 | 改进后 |
|---|---|
| assert res.status_code == 200 | 再加上对返回体字段的校验 |
| 所有测试共用一个 token | 每个测试单独获取 token 或封装成独立 fixture |
| 测试数据硬编码在代码里 | 用配置文件或参数化管理 |
| 只有“登录成功”测试 | 增加“登录失败（密码错误）”、“空密码”、“特殊字符” 等测试 |
📚 建议的测试用例设计流程：
1. 读接口文档/原型 → 确定功能点
2. 分正向/反向场景 → 列出每种输入输出组合
3. 补边界条件和异常数据
4. 设计数据准备/清理策略
5. 写用例 + 明确断言 + 提取必要字段验证