哈喽大家好，在一番重写、调试、修改需求的磨难后，接口自动化脚本终于投入日常工作使用了。本期内容就围绕接口自动化脚本做个简单的个人复盘
前言
此前对接口自动化脚本支持MeterSphere扩展做了一些自己的分享。但是在开发完毕后，MeterSphere这个工具实际上不是很满足我们想要接口一体化管理的需求。研发大佬们也就抛弃了这个工具的使用，自然，我的脚本工具也就没有了用武之地
经过一系列开会讨论后，决定还是通过swagger解析生成用例（也就是最初那一版）。拍定了数据源，就开始对之前以后的脚本进行改善，期间修修改改，基本上一周完事，部署服务器
最终实现了逆向用例生成，校验接口合法性，导出用例清单
问题
在脚本完成的过程中，当然也遇到很多问题，梳理几个关键点
- 项目初期，在没有决定最终导向时，就开始动工。来来回回写了好几个版本。最终还是回到了最初版
- 写的时候，总会忘记目标导向，写着写着就需要重新返回头来看看，某几个方法是否是自己想要的，数据模板对不对等小问题，久而久之就比较费时费力
- 代码优化，在编写完成后，回过头来做codereview，发现有很多冗余代码，反复调整后，才将这些冗余代码调整完毕
- 遇到问题时，解决思路太单一化，比较死板，结果就是虽然解决了，但也浪费了很多的时间
思考总结
经过一系列的回头看，对于上述问题，也做了思考，总结了一下
- 首先要做的是确定目标导向，像类似没有确定目标，就想着先开始干活，是一种很蠢的行为
- 确定了目标导向，就要细化拆分，做好蓝图；写每个方法前，先想好这个方法想要实现什么，达到一个什么效果，提前规划，把一些关键节点划重点记录，在实际执行过程中，可以时不时的看看，避免偏离轨道
- 对于类、方法的内部逻辑，遵循动态、复用的思路。尽量别再方法内部写死一个变量。公共变量最好提取成配置，写在配置文件中
- 增强编码水平，扩宽自己的知识面，以至于遇到问题后，不在一棵树上吊死。就比如最后阶段，由于是自动生成用例，所以会对py文件做修改，在部署时就想要实现一个热部署的效果，最终就把目光只锁定在这个热部署上面，结果浪费了两天时间才搞定。回过头来看，其实也可以从代码层面来解决这个问题
- 最终还是需要增强自己的知识储备。哪怕一个小环节出了问题，在没有该领域的只是支撑下，那就是一座大山
结语
经过这次接口自动化的实践，落地。学习到的远不止这些。从专业知识、编程思维、项目启动、整体规划、技术方案等等各方面，都有了一定程度学习
最终看到自己的脚本，得到同事认可，也实际的扫描出一些接口的bug来，还是比较欣慰的。结尾上个效果图，炫耀炫耀，满足下虚荣心。哈哈哈哈
