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  1. 執行測試情境

共享測試資料

在自動化測試中,許多測試情境可能需要使用相同的測試資料,例如使用者登入資訊、產品資料或設定參數。Apidog 支援建立可在多個情境中使用的 共享測試資料。這可減少重複工作、確保資料一致性,並讓測試資源管理更有效率。

共享測試資料的主要優勢:#

1.
跨情境共享:在專案層級維護一組測試資料,供多個情境參照。
2.
統一管理:集中儲存測試資料;在一處修改即可更新所有參照該資料的情境。
3.
一致性保證:確保不同情境使用相同的基礎資料,避免結果出現偏差。
4.
標準化工作流程:建立測試資料標準,以提升團隊協作與測試工作流程的可維護性。

建立共享測試資料#

方法 1:靜態測試資料#

1
在你的專案中,點擊左側選單中的 Tests,然後選取 Test Data 分頁。
image.png
2
點擊 Create Test Data (Static) 按鈕並輸入名稱。
image.png
3
匯入或手動編輯資料。支援 CSV 和 JSON 匯入、手動表格編輯或批次產生。
bulk-test-data-generation.gif
4
點擊 Save 以建立共享測試資料。

方法 2:資料庫連線#

這可讓你從資料庫動態擷取資料,非常適合用來與真實世界資料保持一致。
1
在 Test Data 分頁中,點擊 Create Test Data (Database)。
image.png
2
如果目前尚未設定資料庫連線,請點擊 Set Data Source Config 來新增或選取資料庫。
3
撰寫 SQL 查詢以取得測試資料。你也可以在 SQL 中使用變數。例如:
creating-shared-data-using-database-connection.gif
4
點擊 Save 以建立共享測試資料。
資料擷取後會保持靜態,直到你手動重新整理為止。
img_v3_02v9_77e7ef9f-11e8-4d44-9816-cede3a69d97g.jpg

在情境中使用共享測試資料#

建立共享測試資料後,你可以在任何測試情境中參照它。
1
前往某個 Test Scenario,並在執行設定面板中點擊 Test Data 下拉選單,以選取你的共享資料。
image.png
2
參照後,你可以在測試步驟中使用 {{variable_name}} 語法來使用資料。
image.png

管理共享測試資料#

編輯共享測試資料#

在「共享測試資料」清單中,點擊資料名稱以開啟編輯畫面。你可以:
變更資料名稱
新增、刪除或編輯資料列
新增或移除資料欄(變數)
匯入新資料以覆寫現有資料
將目前資料匯出為 CSV 或 JSON
更新共享測試資料後,所有參照該資料的情境案例都會自動使用最新值 — 無需手動同步。
資料庫類型共享測試資料的編輯限制:
資料內容為 唯讀;你無法直接編輯個別值
支援手動重新整理:會再次從連結的資料庫擷取資料,並覆寫目前資料集
你可以變更測試資料名稱
你可以變更資料庫連線設定或 SQL 查詢

依環境設定資料#

共享測試資料可依環境設定。你可以為開發、測試及其他環境維護不同的資料集;當你切換環境時,會自動使用該環境的資料。
image.png

在指令碼中使用共享測試資料#

你可以在前置或後置處理器指令碼中存取共享測試資料:
變數名稱必須與共享測試資料中的欄位名稱相符。

共享測試資料與情境測試資料#

比較共享測試資料情境測試資料
資料範圍專案層級;可供多個測試情境使用僅限目前的測試情境
資料同步變更會自動套用到所有參照它的情境只影響目前情境
使用案例通用基礎資料,例如使用者資訊、產品資料特定於某一情境的資料
維護低;集中於一處管理較高;需依情境維護

最佳實務#

1. 使用適當的資料粒度
將共享測試資料用於高度可重複使用的基礎資料;將情境特定資料保留在情境內。
2. 使用清楚的命名
為共享測試資料提供具描述性的名稱(例如「使用者登入資料」、「產品清單資料」),讓團隊能輕鬆理解並選用。
3. 定期清理未使用的資料
定期檢查哪些共享測試資料仍被參照,並移除不再使用的資料,以保持清單整潔。
4. 搭配環境變數使用
將環境相關設定(例如 URL、金鑰)保存在環境變數中,並將業務資料保存在共享測試資料中,以清楚分離關注點。

常見問題#

共享測試資料和環境變數有什麼差異?
環境變數最適合用於設定(例如 API 基礎 URL、金鑰),通常每個變數對應一個值。共享測試資料最適合用於業務資料,並支援多列資料以進行資料驅動測試。你可以同時搭配使用兩者。
變更共享測試資料會影響已經在執行的測試嗎?
不會。正在執行的測試會使用執行開始時的資料快照。你的變更只會影響之後啟動的新測試執行。
共享測試資料可以容納多少筆記錄?
共享測試資料支援大量記錄;確切限制取決於你的團隊方案。為了獲得最佳效能,建議將每個資料集維持在合理大小(例如 1000 列以下)。
Modified at 2026-06-11 10:26:02
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