每天这种级别的运动量，何尝不瘦呢从家来这边，工作了四个月，瘦了12斤

## 一、参数化核心思路- 测试数据与请求脚本分离- 批量传入参数覆盖多场景用例（多账号/多参数组合）## 二、核心参数化方式- CSV/JSON文件参数化（最常用）- 准备文件：CSV（逗号分隔）/JSON（数组格式）编写测试数据- 请求引用：用{{参数名}}替换请求体/URL中固定值- 执行运行：Collections Runner加载文件，设置迭代次数批量执行- 环境变量参数化（多环境切换）- 新建环境：测试/预发/生产环境分别配置参数（如base_url）- 引用方式：{{变量名}}，切换环境自动替换参数- 全局变量参数化（跨环境复用）- 设置路径：顶部Globals添加全局参数（如token、appId）- 应用场景：所有接口通用的固定参数（如请求头token）- 内置变量参数化（动态参数）- 常用变量：{{$timestamp}}（时间戳）、{{$randomInt}}（随机数）- 应用场景：避免参数重复（如订单号、手机号）## 三、参数化校验- 响应结果校验：Tests中用{{expect_code}}断言（如pm.response.to.have.status(pm.iterationData.get("expect_code"))）- 数据关联：前接口返回值设为变量（pm.globals.set("token", response.json().token)），后接口引用{{token}}## 四、执行与报告- 执行方式：Collections Runner/ Newman命令行（CI/CD集成）- 报告查看：Runner内置报告/ Newman生成HTML报告，查看批量用例结果## 五、常见应用场景- 多账号登录测试（不同用户名/密码组合）- 多参数查询测试（不同条件组合查询接口）- 多环境接口验证（测试/预发环境切换）- 动态参数生成（订单号、随机手机号）

秋招一直在找前端，目前走到hr面的都不太满意。还收到了小量化机构全栈实习offer，主要是python后端和一些react，技术栈跟美国的需求还挺符合的。但不知道国内有什么对口岗位吗？我是否再需要折腾一下，给自己换个春招方向？我搜索了一圈：1. python后端，如高德、去哪儿旅行、momenta，还有一些平台开发？2. 全栈开发，如美团（进去也要再分方向）、贝壳、车企、外企（但很多cnet和java），3. ai agent开发 或者 ai应用开发，需要补充大模型知识，以及前景真的ok吗

小溪流科技面试复盘说一下你参与工作部分的思路和实施挑一个功能说一下测试思路和测试执行数据库操作什么用的比较多备份数据库怎么做签到表去重Python装一个三方库捕获异常post接口发送进行异步等待抓包分析一般分析什么https怎么抓