我们的测试方案主要分三部分：黑盒测试 接口测试 服务器逻辑测试。 接口测试和服务器逻辑测试对应需求框架中的两部分：一、Client-Server信息的收集；二、读取数据库后的运算逻辑；见需求框架中的红色部分。 1、接口测试（client_Server） 通过python的http，urlib等库，构造json数据，模拟客户端发送请求到服务器端，检查服务器响应。 请求字段有dralotOff/dralotOn（追剧功能的关闭/开启）等等。 服务器数据格式类似于Json： 涉及两个点： （1）服务器返回（json，状态码）。比如，发送获取用户追剧黑名单的请求后，服务器返回对应用户的NotNoticeVideoList（即哪些网站被用户拉黑，不在进行推送追剧的弹泡）。 （2）写入服务器数据库的正确性（比如用户关闭）。比如，用户关闭了追剧功能，发送该请求后，上图中服务器用户观影数据库中的favorSwitch字段应该置为False。 2、服务器端逻辑测试 通过对服务器数据库写入测试数据，调用服务器计算弹泡的脚本后，检查计算后的弹泡信息是否正确。 服务器数据格式类似于Json： 数据库中字段有hid（用户标识符），videoID（观看的是哪一个电视剧），visitTime（观看电视剧的时间），lastVideoNo（最后一次观看的电视剧集数），favorSwitch（追剧功能开关），recentpushlist（最近推送的弹泡信息），modifiedFlag（在弹泡信息生成后，用户是否又观看了新的剧集或有其他变化，比如关闭了追剧功能）。我们会根据每个字段来设计case，具体见下面的示例。 涉及几个点： （1）用户观影信息数据库中测试数据的构造（Json数据）。比如：观看了西游记第三集，那么计算后的弹泡信息里应该是西游记的第四集。 （2）用户配置数据库中测试数据的构造（Json数据）。比如：当用户关闭了追剧功能后，那么计算后不应该有弹泡信息。 （3）线上电视剧数据库信息的构造。比如：即使用户观看了西游记第三集，如果线上数据库没有对应西游记的相关剧集信息，计算后也不应该有弹泡信息。
1.底层库封装，主要涉及几个点 （1）环境准备和环境清理 （2）发送请求，解析请求返回的内容 （3）对服务器数据库的读写、清理 （4）调用服务器计算弹泡函数的脚本函数 （5）预期结果检查的函数 示意图： 2.自动化case用例转为代码，IDE使用eclipse，利用Pyunit框架 Pydev插件 3.部分case的细节示意图 对hid字段的验证：
4.举个case的例子
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