IntelliJ、PyCharm 等平台，响应速度也非常好。最关键的是，它免费！免费！免费！（重 要的事情说三遍） 工欲善其事，必先利其器。好的工具能够提升我们的工作效率，让我们能够专注上 层设计。仔细想想，AI 的出现不就是为了帮助我们改善工作方式和提高效率吗？只有好 好的运用 AI 工具，我们才能拥抱变化，不惧未来。 拓展学习 [3] X-GPT 带飞代码 0 代码基础的你做自动化！ 。 一般来讲，测试数据准备有“造”数和“找”数两种方式。“造”数主要是通过某种 方式模拟实际业务的运行逻辑生成测试数据，一种方法是通过 GUI 构造测试数据，这是 最常见、最可靠的方式，直接通过客户端或界面完成数据构造，缺点是成本高、效率低； 另一种方法是通过数据库构造数据，缺点是直接修改数据库容易产生脏数据，全量导入 数据有评估和操作成本。“找”数是通过某种方式去查找已经存在的测试数据，一种方法 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 各自模块，沟通成本高。这两种方式无疑都能够满足基本测试数据准备需要，但往往都 伴随着“造”数难和“找”数难的问题，而对于信贷业务来说，其长链路的特点使得“造” 数更难和“找”数更难，如何快速构造测试数据就成为了影响测试进度及质效的关键。 三、方法探索 在对当前信贷长链路业务测试数据准备过程中的相关现状进行分析梳理并总结归纳 后，我们发现主要有以下特点：

et）对象——其中包含了请求元数据——和正则表达式匹配到的 那些参数值。 比如，如果用户请求了“/articles/2005/05/39323/”这样的 URL，Django 就会这样调用函 数：news.views.article_detail(request, ‘2005’, ‘05’, ‘39323’)。 视图函数的执行结果只可能有两种：返回一个包含请求页面内容的 HttpResponse 基类模板。 注意，你并不是非得使用 Django 的模板系统，你可以使用其他你喜欢的模板系统。尽管 Django 的模板系统良好地集成了模型层，但这不意味着你必须使用它。同样，你可以不使用 Django 的数 据库 API。你可以用其他的数据库抽象层，像是直接读取 XML 文件，亦或直接读取磁盘文件，你可 以使用任何方式。Django 的任何组成——模型、视图和模板——都是解耦的。 以上只是 manage.py：一个让你可以用各种方式管理该 Django 项目的命令行工具。你可以阅读 django-admin and manage.py 来获取关于 manage.py 的更多细节。 里面一层的 mysite/ 目录就是你项目的实际 Python 包。它的名字就是当你引用它内部任何 东西时需要用到的 Python 包名（比如：mysite.urls）。 mysite/__init__.py：一个用于指明此目录是