[TOC]
该优化流程由Gemini和Chatgpt倾情打造
Xmindparser
使用xmindparser来解析xmind文件时候,调用xmind_to_dict返回为Py中的列表(List)
顶层结构:画布列表(List of Sheets)
[ { /* 画布 1 的数据 */ }, { /* 画布 2 的数据 (如果有) */ }, ...]
画布字典结构(Sheet Dict)
每个画布字典包含两个核心Key:
title:画布的名称(默认为“画布1”或“Sheet 1”)topic:根节点对象,这是整个思维导图树状结构的入口
{ "title": "画布 1", "topic": { /* 根节点数据,包含中心主题 */ }, "structure": "map" /* 有时包含结构类型 */ }主题/节点结构(Topic Dict)核心部分
所有的节点(无论是中心主题,分支主题还是子主题)都共享相同的数据结构,此为递归结构
一个节点字典通常包含:
title: 节点显示的文字内容topics:(List)子节点列表。如果该节点没有子节点,这个key可能不存在makers: (List)图标/标记(如:优先级1,旗帜,笑脸等)note:(String)节点的备注信息link:(String)超链接
完整的数据返回示例
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Model
项目结构
2 ├── main.py
3 ├── core\
4 │ ├── context.py
5 │ ├── evaluator.py
6 │ ├── models.py
7 │ └── parser.py
8 ├── test_dir\
9 │ ├── api_test.py
10 │ └── conftest.py
11 ├── utils\
12 │ ├── base.py
13 │ └── logger.py
14 └── report\
main.py: 启动器:清理报告 -> 运行测试 -> 生成Allure -> 自动打开core: 框架核心逻辑层context.py: 上下文管理(变量/Session),运行时变量存储evaluator.py: 处理变量替换 ( -models.py:数据模型定义 CaseData, StepData 标准结构parser.py: 解析器 XMind -> CaseData
test_dir: 执行Pytestapi_test.py: 通用测试用例模板 由fixture驱动conftest.py: Fixture定义,加载数据,初始化Runner
utils:通用工具层base.py: 核心执行器 Http请求,断言,Allure集成logger.py: 日志配置
report: 测试结果与报告产出
