接口自动化的初识
什么是 requests 库？
requests 是 Python 中一个流行的第三方库，专门用于发送 HTTP 请求（如 GET、POST、PUT、DELETE 等），并处理服务器返回的响应。它封装了 Python 内置的 urllib 库，提供了更简洁、易用的 API，让开发者可以轻松实现与 Web 服务器的通信。
通俗点来说，requests 是一个 “模拟浏览器” 的工具 —— 你可以用它向指定的 URL 发送请求（带参数、表单、 headers 等），然后获取服务器返回的状态码、响应体（如 JSON、HTML）等数据。
requests 与自动化测试的关系
在自动化测试中，requests 主要用于 接口自动化测试，是接口测试的核心工具之一，两者的关系体现在以下几个方面：
接口测试的核心工具
现代软件系统（尤其是前后端分离架构）中，接口（API）是模块间、服务间通信的核心。自动化测试需要验证这些接口是否按照预期工作（如返回正确的状态码、数据格式、业务逻辑等）。 requests 可以模拟客户端向接口发送请求（如调用登录接口时发送账号密码，调用查询接口时传递参数），并获取响应结果，从而实现对接口的自动化验证。
MYSQL的六大常见数据类型
在 MySQL 中有六大常见的数据类型（Data Types），即存储数据的不同格式和类别。MySQL 的常用数据类型可归纳为以下六种主要形态（分类），每种形态包含具体的子类型，适用于不同的场景：
1. 整数类型（Integer Types）
用于存储整数（无小数部分的数字），根据取值范围和存储空间分为不同子类型，适合存储计数、ID 等场景。
常用子类型：TINYINT（1 字节，范围 - 128-127 或 0~255）、SMALLINT（2 字节）、MEDIUMINT（3 字节）、INT（4 字节，最常用）、BIGINT（8 字节，适用于大数值如自增 ID）。
2. 浮点 / 定点类型（Floating-Point & Fixed-Point Types）
用于存储带小数的数字，区分 “近似值” 和 “精确值”。
浮点型（近似值）：FLOAT（单精度，4 字节）、DOUBLE（双精度，8 字节），适合存储科学计算等对精度要求不极致的场景（可能有精度误差）。
定点型（精确值）：DECIMAL(M,D)（M 为总位数，D 为小数位数），适合存储金额、汇率等需精确计算的场景（无精度损失）。
3. 字符串类型（String Types）
用于存储文本、字符序列等，根据长度和存储方式分为不同类型。
定长字符串：CHAR(N)（固定长度 N，不足补空格，适合短文本如手机号、密码哈希）。
变长字符串：VARCHAR(N)（长度可变，按实际内容存储，适合长度不固定的文本如用户名、描述）。
长文本 / 二进制：TEXT（长文本，如文章内容）、BLOB（二进制数据，如图片、文件）。
BLOB类型
在 MySQL 的字符串类型中，除了存储字符数据的CHAR、VARCHAR、TEXT等，还包含专门用于存储二进制数据的BLOB类型（Binary Large Object）。它们同属字符串类型体系，因为本质上都是存储字节序列，只是BLOB针对二进制数据（无字符集概念），而其他字符串类型针对字符数据（依赖字符集编码）。
字符串类型中的BLOB子类型
BLOB用于存储二进制数据（如图片、音频、视频、文件等字节流），根据存储容量分为以下子类型：
| 类型 | 存储上限 | 适用场景 |
|---|---|---|
| TINYBLOB | 最大 255 字节 | 小图标、缩略图、短二进制数据 |
| BLOB | 最大 65,535 字节（64KB） | 小型图片（如头像）、短文件 |
| MEDIUMBLOB | 最大 16,777,215 字节（16MB） | 中等大小图片、文档（如 PDF） |
| LONGBLOB | 最大 4,294,967,295 字节（4GB） | 大型文件、高清图片、视频片段等 |
1. 数据模型与存储结构
关联型数据库
基于关系模型（二维表结构），数据以 “表（Table）” 为单位存储，表由 “行（记录）” 和 “列（字段）” 组成，且有严格的固定 Schema（字段类型、长度等需预先定义）。
例如：用户表（id, name, age）、订单表（order_id, user_id, amount），通过 “user_id” 关联两张表。
典型产品：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server。
非关联型数据库
数据模型灵活，无固定 Schema，根据场景分为多种类型：
文档型（如 MongoDB）：以 “文档” 为单位（类似 JSON/BSON），可嵌套结构（如一个文档包含用户基本信息 + 订单列表）；
键值型（如 Redis）：以 “键 - 值对” 存储（类似字典），适用于简单查询；
列族型（如 Cassandra）：按 “列族” 分组存储，适合海量数据的列级查询；
图数据库（如 Neo4j）：以 “节点 - 关系” 模型存储，擅长处理复杂关联（如社交网络关系）。
一、基础数据类型
1. 数值型（Numeric）
整数类型：存储整数值，无小数部分。
TINYINT（1字节，范围-128到127或0到255）
SMALLINT（2字节，范围-32768到32767）
INT/INTEGER（4字节，范围约-21亿~21亿）
BIGINT（8字节，范围极大）
浮点与定点数：存储带小数的数值。
FLOAT（单精度浮点数，约7位有效数字）
DOUBLE（双精度浮点数，约15位有效数字）
DECIMAL(p,s)/NUMERIC(p,s)（精确小数，p为总位数，s为小数位，如DECIMAL(10,2)）
2. 字符型（Character）
定长字符串：固定长度，不足补空格。
CHAR(n)（n为长度，如CHAR(50)）
变长字符串：实际长度可变，节省空间。
VARCHAR(n)（n为最大长度，如VARCHAR(255)）
大文本类型：存储超长文本。
TEXT（MySQL）/CLOB（Oracle，Character Large Object）
TINYTEXT/MEDIUMTEXT/LONGTEXT（MySQL细分）
3. 日期与时间型（Date/Time）
日期：仅日期，无时间。
DATE（格式YYYY-MM-DD）
时间：仅时间，无日期。
TIME（格式HH:MM
日期时间组合： DATETIME（MySQL，格式YYYY-MM-DD HH:MM）
TIMESTAMP（时间戳，带时区，范围1970~2038年）
间隔类型：存储时间差（如PostgreSQL的INTERVAL）。
4. 布尔型（Boolean）
存储真/假值，通常用TRUE/FALSE或1/0表示。
BOOLEAN（PostgreSQL、MySQL 5.0+）
BIT（1位存储，如BIT(1)）
二、二进制与大对象类型
1. 二进制类型
存储二进制数据（如图片、文件）。
BINARY(n)（定长二进制，类似CHAR）
VARBINARY(n)（变长二进制，类似VARCHAR）
BLOB（Binary Large Object，如TINYBLOB/MEDIUMBLOB/LONGBLOB）
2. 其他大对象类型
CLOB：字符大对象（如文本文件）。
NCLOB：国家字符集大对象（存储Unicode字符）。
三、特殊数据类型
1. 枚举与集合类型
枚举（ENUM）：限定列只能取预设值之一。
ENUM('男', '女', '未知')（MySQL）
集合（SET）：允许列取多个预设值。
SET('A', 'B', 'C')（MySQL，最多64个成员）
2. 数组类型
存储数组（如PostgreSQL的INTEGER[]或TEXT[]）。
3. JSON/XML类型
存储JSON文档或XML数据。
JSON（MySQL 5.7+、PostgreSQL）
XML（PostgreSQL、SQL Server）
4. 空间数据类型
存储地理空间数据（如PostGIS的GEOMETRY、POINT、LINESTRING）。
#四、用户自定义类型
部分数据库支持自定义数据类型，例如：
复合类型：组合多个字段（如PostgreSQL的CREATE TYPE）。
域类型：基于现有类型添加约束（如CREATE DOMAIN）。
五、数据类型选择原则
精度与范围：如财务数据优先用DECIMAL而非FLOAT。
存储效率：定长字段（CHAR）适合长度固定的数据（如身份证号），变长字段（VARCHAR）适合可变长度数据。
查询性能：日期类型比字符串更易排序和过滤。
兼容性：跨数据库时注意类型名称差异（如MySQL的INT vs PostgreSQL的INTEGER）。
示例：不同数据库的整数类型对比
| 数据库 | 1字节整数类型 | 4字节整数类型 | 8字节整数类型 |
|---|---|---|---|
| MySQL | TINYINT | INT | BIGINT |
| PostgreSQL | SMALLINT | INTEGER | BIGINT |
| Oracle | NUMBER(3) | NUMBER(10) | NUMBER(19) |
