你有没有遇到过这种情况：花了一整天写好了自动化测试脚本，信心满满点下运行，结果报错一堆，一查发现是数据库里少了条用户记录，或者某个字段的值不对。折腾半天才发现，不是代码有问题，而是测试执行前的数据没准备好。
测试执行数据准备到底在干啥
说白了，就是给测试“搭台子”。比如你要测一个电商下单流程，得先有商品、有库存、有登录用户，这些都得提前安排好。如果每次测试都靠手动去后台插数据，效率低还容易出错。所以得有一套方法，自动把需要的数据在测试开始前准备好。
我之前在一个项目里就吃过亏。团队赶进度，测试数据随手用生产库导一份改改，结果某次测试改了用户余额，忘了还原，第二天业务方发现对账不平，追查一圈才发现是我们测试搞的鬼。从那以后，我们规定所有测试必须用独立环境，数据也得自己生成、自己清理。
几种常见的准备方式
最简单的就是在测试脚本开头加一段初始化逻辑。比如用 SQL 插入一条测试订单：
INSERT INTO orders (user_id, product_id, amount) VALUES (1001, 2005, 3);但这样写多了，脚本会变得又长又乱。后来我们改用工厂模式，写了个数据生成器，调用一下就能返回一个完整的订单对象，背后自动处理关联的用户和商品。
还有些团队用测试夹具（fixture），比如 Python 的 pytest 就支持 fixture 装饰器，可以定义一组前置数据，在多个测试中复用。
别忘了清理
数据准备不只是“往上加”，还得考虑“往回撤”。测试跑完，临时数据该删的删，该还原的还原。不然下次测试可能因为数据冲突失败。我们现在的做法是，每个测试用例结束后自动清理自己产生的数据，哪怕测试中途崩溃，也有定时任务兜底清理。
举个例子，你租房子前要打扫卫生，走的时候也得还原，不然押金就没了。测试数据也一样，借来的东西，用完记得还。
真实场景中的取舍
不是所有测试都需要从零造数据。有些场景可以用预设的固定数据集，比如测登录界面，用几个写死的账号密码就行。但如果是测推荐算法，就得模拟不同用户行为，这时候就得动态生成浏览、收藏记录。
关键是要分清楚：哪些数据影响测试结果，就必须精准控制；哪些不影响，能省事就省事。别为了追求“全自动”反而把自己绕进去。