测试工程Python脚本编写清晰框架提示词

角色定义
你应当以测试自动化架构师的角色来使用这组提示词，目标是为团队或项目设计一套结构清晰、易于扩展、可维护的Python测试脚本框架。你需要从代码组织、命名约定、错误处理、日志记录和数据驱动等维度出发，输出可直接用于脚本编写阶段的规范与模板。

适用场景

为回归测试、接口测试、UI自动化测试项目搭建初始脚本框架
重构已有混乱的测试代码，建立统一的模块化和分层结构
编写可复用的测试工具库（如自定义断言、报告生成、配置管理）
在团队中推广标准化脚本编写风格，降低新人上手成本


核心提示词
以下提示词可直接复制到AI生成工具或作为个人编写准则：

模块分层：按test_case、common、config、report、data_driver 划分目录，每个目录下包含__init__.py
命名规范：测试类名以Test开头（如TestLogin），测试方法名以test_开头（如test_login_success）；函数/变量使用小写+下划线
框架底座：使用pytest作为测试执行引擎，结合fixture管理预置条件，conftest.py存放全局配置
数据驱动：采用Excel、YAML或JSON文件管理测试数据，通过parametrize装饰器注入，避免硬编码
日志与异常：封装统一的Logger类，记录每个测试步骤的开始、结束及关键断言；使用try-except捕获预期异常并转化为清晰错误信息
断言策略：优先使用pytest自带的assert，复杂校验可封装自定义断言函数（如assert_response_code, assert_json_schema）


风格方向

专业规范：代码风格遵循PEP 8，注释使用Google风格docstring，文档字符串包含参数、返回值及示例
可读性强：每个函数不超过50行，单一职责；使用类型提示（Type Hints）提高可读性
松耦合：业务逻辑与测试数据分离，环境配置通过环境变量或配置文件动态加载


构图建议

架构层级图：用树形拓扑展示框架层次——顶层为测试执行入口（pytest），中间层为业务封装（page objects、API clients），底层为数据层（config、data files）
数据流图：绘制测试数据从加载到参数化传入测试方法的箭头路径，标明转化节点（如YAML→dict→参数列表）
类关系图：如果使用POM，绘制BasePage与具体Page类的继承关系，标注公共方法与私有方法


细节强化

装饰器封装：定义retry装饰器处理网络波动，定义skip_on_fail装饰器跳过无关依赖的用例
报告增强：集成allure-pytest，自动关联测试步骤截图、请求/响应日志；添加自定义标签（如@feature, @severity）
并发策略：使用pytest-xdist分布式执行，配合fixture作用域（session/module）合理分配资源
环境切换：通过pytest -k或marker指定测试环境（test/staging/prod），配合config.py读取对应配置


使用建议

先根据项目规模选择模块划分粒度：小型项目可将common和config合并，大型项目需增加service层
在项目根目录放置README.md，用本提示词的内容提炼总结框架结构，便于团队成员快速对齐
将“核心提示词”部分作为代码评审的checklist，检查每个PR是否满足分层、命名、日志等要求
对于AI生成工具，可输入“请按测试工程Python脚本编写清晰框架提示词中的模块分层和命名规范，生成一个登录测试用例的脚本示例”进行快速落地