五大方法教你如何分分钟构造百万测试数据！-平芜编程栈

在测试的工作过程中，很多场景是需要构造一些数据在项目里的，方便测试工作的进行，构造的方法有很多，难度和技术深度也不一样。本文提供方法供你选择。

在测试的工作过程中，很多场景是需要构造一些数据在项目里的，方便测试工作的进行。比如下面的场景：

那么，测试如何快速的构造测试数据呢？

构造的方法有很多，难度和技术深度也不一样，可以根据数量级的不同可以采取不同的方法。

这种方法虽然原始，但是简单没有技术门槛，如果是少量的数据，手动操作也不太费时间。不过如果数据的数量级上来了，那么这种方法就不太靠谱了。

这种方法会比纯页面添加要快速一些，使用一个接口测试工具，比如Jmeter，postman的CSV的方法，批量读取数据发送接口请求，实现数据的构造；或者Python的requests库的都可以比较快的实现。

但是这种方法有一定的技术门槛，你必须熟练使用至少一款接口测试的工具。

而且还有一些功能接口要处理接口的依赖，或者有接口本地的一些bug阻塞或者性能瓶颈问题。

既然不管是页面操作还是接口操作，都是本质上把数据插入到数据库中，那我们是否可以直接去数据库插入数据呢？

答案是可以的。

使用使用SQL语句，比如：insert into tuser (username,phone) values ("tricy","13444444444")插入数据。

但是这种方法虽然是对数据库直接操作，奈何效率太低，一条一条的插入，所以这种方法在实际操作中是不可取的。

第一步：本地电脑准备好一个excel表格，按照数据库的表的字段填入一行数据，然后在excel表格里进行下拉拖拽实现数据的快速复制。如下图：

然后保存好这个excel文件。

第二步：打开连接上MySQL数据库的Navicat，右键我们数据库的表，选择导入向导-->选择excel文件类型进行导入，具体步骤如下图所示：

完成导入操作后，数据库表里就会插入所有excel的数据。

然后这种方式，可以在excel表格手动拖拽复制出来千条数量级的数据，但是如果数据量更大，就也不太方便了。需要有更加高效的方法。

存储过程其实就是数据库的编程，可以通过编程控制数据插入的次数。如下案例：

方法六：Python代码实现构造百万的数据

如果有代码基础的同学，也可以使用Python代码编程实现这个过程：

import random
import string
import pymysql
# 数据库连接信息
host = '139.224.61.195'
user = 'root'
port = 3307
password = '123456'
database = 'test'
# 建立数据库连接
connection = pymysql.connect(host=host, user=user,port=port, password=password, database=database)
cursor = connection.cursor()
# 构造百万数据
batch_size = 10000 # 每批插入的数据量
total_records = 1000000 # 总共需要生成的数据量
# 获取当前表中最大的id值
cursor.execute("SELECT MAX(id) FROM tuser")
max_id = cursor.fetchone()[0] or 0
for i in range(total_records // batch_size): #是整数除法，它计算出需要进行多少批次的数据生成和插入。
# 生成批量数据
batch_data = []
for i in range(batch_size):
max_id += 1
user_id = max_id # 使用自增长方式生成唯一id
username = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase, k=10))
phone = ''.join(random.choices(string.digits, k=11))
batch_data.append((user_id, username, phone))
# 批量插入数据
sql = "INSERT INTO tuser (id, username, phone) VALUES (%s, %s, %s)"
cursor.executemany(sql, batch_data)
connection.commit()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
connection.close()