【接口测试】如何定位BUG的产生原因

我们从在日常功能测试过程中对UI的每一次操作说白了就是对一个或者多个接口的一次调用,接口的返回的内容(移动端一般为json)经过前端代码的处理最终展示在页面上。http接口是离我们最近的一层接口,web端和移动端所展示的数据就来自于这层,那么我们如何知道在测试过成功UI上的每一次点击都触发调用了那些接口呢?请在下面的场景中找答案。

如下场景:

你负责测试某一个电商网站一个用户的订单列表功能,测试过程中你发现页面上展示的订单数量与实际数据库里的数量不一致,请大家结合自己平时的工作方式回忆下如何快速的定位该问题是不是BUG或者BUG产生的原因是什么。

下面说下我认为比较合适的定位方式:
1、 用chrome浏览器打开你正在测试的项目 F12打开开发者工具,切到network 标签,访问订单列表页面,如下图


抓取到展示订单列表的接口,可以看出本次请求一共传递了9个参数,此时打开RD提供的接口文档确认需要传递的参数是否传递的正确,或者参数个数一致,如果不正确,那可以判断是前端的Bug。
有人说如果没有接口文档怎么办?能看得懂代码的直接去看这个接口的定义或者实现,看不懂的就只能找后端开发去确认了
2、 点击Response标签将标签内的内容复制出来,问了更好的查看可以将其粘贴到格式化json的工具上(如果返回类型是json)工具地址:http://json.parser.online.fr/,然后查看这里面展示的记录数是不是跟UI上展示的一致,如果不一致可以判断是前端的Bug

3、 如果上一步没有问题,请打开系统的debug日志,获取订单的操作说白了最后落到数据库层面就是一条带条件的select 查询语句,我们从日志中可以获取到select 语句的参数,这个参数一般情况下就是在调用接口时传递的那9个,此时抓取到本次接口调用产生的sql语句然后放到数据库客户端上执行,分析查询条件和执行结果的

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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