各代接口自动化测试框架

### 不同世代的接口自动化测试框架比较与发展

#### 早期阶段：基于脚本的语言驱动型工具
在早期，接口自动化测试主要依赖于编写特定语言的脚本来模拟客户端请求。这些工具通常需要开发者具备一定的编程能力来实现功能验证。例如，Perl 和 Python 脚本被广泛应用于这一时期。

#### 中期发展：专用API测试平台兴起
随着Web服务的发展，出现了更多专注于RESTful API和服务端点交互的专业化产品。这类软件提供了图形界面用于构建复杂的HTTP调用序列，并能自动生成报告以便团队成员间共享结果。像Postman这样的应用程序不仅简化了创建和执行测试的过程，还增强了协作效率[^1]。

#### 近代演进：集成CI/CD流水线中的持续交付实践
现代DevOps理念促使企业寻求更高效的解决方案以加速软件开发生命周期内的反馈循环。因此，许多新的框架应运而生，它们能够无缝融入现有的持续集成环境之中，在每次代码提交后立即触发回归分析流程。Jenkins插件、CircleCI配置文件以及其他类似的设施使得即使是最复杂的应用程序也可以快速获得质量保证方面的洞察力。

#### 当前趋势：智能化与低代码/无代码方案普及
最新的进展体现在利用AI算法优化性能瓶颈检测以及通过拖拽组件完成整个项目的搭建过程上。这大大降低了进入门槛，让更多非技术人员也能参与到项目当中去。同时，一些先进的平台已经开始尝试引入机器学习模型来进行异常模式识别，从而进一步提高发现潜在缺陷的能力。

import requests

def test_api_endpoint(url, payload=None):
    response = requests.post(url, json=payload)
    assert response.status_code == 200, "Expected status code is not received."