方便好用！这个方法快速构造测试数据！

男娘i 2024-05-06 10:01 72阅读 0赞

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[2024软件测试面试刷题，这个小程序（永久刷题），靠它快速找到工作了！（刷题APP的天花板）\_软件测试刷题小程序-CSDN博客文章浏览阅读3.4k次，点赞86次，收藏15次。你知不知道有这么一个软件测试面试的刷题小程序。里面包含了面试常问的软件测试基础题，web自动化测试、app自动化测试、接口测试、性能测试、自动化测试、安全测试及一些常问到的人力资源题目。最主要的是他还收集了像阿里、华为这样的大厂面试真题，还有互动交流板块……\_软件测试刷题小程序编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502![icon-default.png?t=N7T8][icon-default.png_t_N7T8]https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502][2024_APP_-CSDN_3.4k_86_15_web_app_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_icon-default.png_t_N7T8_icon-default.png_t_N7T8_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502]

**文章介绍**

本文主要介绍在pycharm集成开发坏境中，使用python语言，利用psycopg2第三方库，向postgre数据库中插入数据，为测试环境构造模拟数据的过程。

**包括psycopg2介绍、random函数介绍，以及根据案例一个具体的数据库表里插入20条记录进行代码拆分。**

使用场景：为web 列表页造测试数据，以测试下拉框、页面跳转、查询等功能

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为了测试以上内容，需要在web页面构造测试数据，接下来介绍psycopg2插件及random函数。

**psycopg2介绍**

**什么是psycopg2？**

psycopg2是一个用于访问PostgreSQL数据库的第三方库。

它提供了一个简单易用的API，使得在Python程序中进行数据库操作变得容易，包括查询、插入、更新和删除等操作。psycopg2基于C语言实现，具有高效性，能够提供高效的数据库操作。

特别注意psycopg2是特别针对PostgreSQL的数据库，如果你的数据库是其他类型还需要替换其他插件如sqlalchemy，SQLAlchemy适用于多种数据库库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle等。

**psycopg2使用过程：**

**总共分为6个过程**

*  安装psycopg2库。可以通过pip安装，使用命令：pip install psycopg2。
 *  建立与数据库的连接。

import psycopg2  
      
    # 创建连接对象  
    conn = psycopg2.connect(  
        host="localhost",  #指定数据库服务器的地址
        database="mydatabase",  #指定要连接的数据库的名称
        user="myuser",  #指定用于连接到数据库的用户名，这里是myuser
        password="mypassword"  #指定用于连接到数据库的密码，这里是mypassword
    )

*  创建游标对象cur = conn.cursor()
 *  执行SQL语句，插入数据。可以使用execute()方法执行SQL语句。
    
    cur.execute("INSERT INTO mytable ("INSERT INTO device\_water (id, device\_water\_id, data\_group,) VALUES (\{id\}, \{device\_water\_id\}, '\{data\_group\}') \#向device\_water表里id, device\_water\_id, data\_group字段插入数据
 *  提交事务，conn.commit()
 *  关闭游标和连接cur.close() conn.close()

**random函数**

接下来就案例中用到random函数常用的语法进行介绍：

*  **random.randint(a, b)：**返回一个\[a, b\]范围内的随机整数，包括a和b。
    
    Eg: del\_flag = random.randint(0, 1)
 *  **random.choice(a,b)从给定的集合中返回随机元素。**
    
    Eg:workspace\_code=''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', k=5))
    
    workspace\_code变量将包含一个随机的5位字符串，由小写字母、大写字母和数字组成。

**真实案例**

比如我们要添加的数据库表device\_water，数据库查看表属性的方法为：选择表->点击生成SQL->选择DDL，根据这些属性编写构造测试数据脚本。

![83876f185ea0490bbc0c27fdd7003f52.png][]

![eea469de39ab4c239b9be2f7f13262ed.png][]

psycopg2模拟数据过程

**安装插件：**pip install psycopg2

**结果如下：**

![图片][e69ee5b1d9f27d34165198cf4a3a0634.png]

然后，使用以下Python脚本使用psycopg2生成测试数据并插入到public.device\_power表中：

import random
    from datetime import datetime
    import psycopg2
    
    # 创建数据库连接
    conn = psycopg2.connect(
        host='47.94.197.155',
        port=5432,
        dbname='ems-gqt-db-wx',
        user='ems',
        password='ems_2022'
    )
    
    # 获取游标对象
    cur = conn.cursor()
    # 定义插入数据的函数
    def insert_data():
        while True:
            id = random.randint(0, 99999999)
            device_water_id = random.randint(0, 99999999)
        # 检查id是否存在
            check_query = f"SELECT * FROM device_water WHERE id = {id} OR device_water_id = {device_water_id}"
            cur.execute(check_query)  # 执行SQL语句
            result = cur.fetchone()  # 返回一行数据
            if result is None:
             break  # 如果结果为空，跳出循环
        data_group = random.choice(['farm1', 'farm2'])
        water_code = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890', k=8))
        water_name = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', k=5))
        water_type_code = random.choice(['production', 'life'])
        process_code = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', k=5))
        flowmeter_code = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', k=5))
        is_total_consumption_count = random.choice(['Y', 'N'])
        del_flag = random.randint(0, 1)
        tenant_id = random.randint(0, 1)
        create_by = random.randint(0, 9)
        create_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        update_by = random.randint(0, 9)
        update_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        workspace_code = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ', k=5))
        unit = random.choice(['立方米'])
        insert_query = f"INSERT INTO device_water (id, device_water_id, data_group, water_code, water_name, water_type_code, process_code, flowmeter_code, is_total_consumption_count, del_flag, tenant_id, create_by, create_time, update_by, update_time, workspace_code, unit) VALUES ({id}, {device_water_id}, '{data_group}', '{water_code}', '{water_name}', '{water_type_code}', '{process_code}', '{flowmeter_code}', '{is_total_consumption_count}', {del_flag}, {tenant_id}, {create_by}, '{create_time}', {update_by}, '{update_time}', '{workspace_code}', '{unit}')"
        cur.execute(insert_query)
        conn.commit()
        print(insert_query)
    
    # 插入20条数据
    for _ in range(20):
        insert_data()
    
    # 关闭游标和数据库连接
    cur.close()
    conn.close()

上述代码完成后运行结果如下图所示，实现了向device\_water插入20条数据，具体多少条数据可以更改。

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