在进行并行测试时，每个测试线程或进程通常会独立运行，创建各自的数据。如果需要让每个并行测试都能够点击和操作自己创建的数据，可以采用以下一些策略：
1. 确保数据隔离
在进行并行测试时，首先要确保每个测试实例有自己的数据，以避免数据冲突和干扰。可以通过以下方式实现：
- 唯一标识符：为每次测试生成独特的数据标识符，例如可以使用时间戳、UUID 或者随机字符串，这样通过这些唯一标识符，可以确保在数据创建和操作时不会出现重名的情况。
2. 使用动态数据
当你创建数据时，可以在测试开始时生成这些数据，并将它们存储在某个可以被测试线程访问的地方，比如：
- 数据库：使用数据库来存储测试数据，并在测试开始时为每个线程分配数据。
-
内存存储：利用线程安全的集合（例如 Python 的
queue.Queue或者concurrent.futures中的ThreadPoolExecutor）来存储每个线程所需的数据。
3. 访问数据的策略
在每个测试用例中，你需要提供一种方法来访问自己所创建的数据。下面是几种方法：
方案一：在测试用例中创建数据
在并行测试的每个线程中，首先创建数据，然后在同一个测试用例内点击和操作这些数据。例如：
def test_case(thread_id):
# 创建唯一数据
unique_id = create_unique_id() # 生成一个唯一标识符
create_data(unique_id) # 创建数据
# 执行点击操作
click_data(unique_id) # 通过唯一标识符点击对应数据
方案二：使用全局状态管理
在全局状态中管理每个线程创建的数据。例如：
from threading import Thread
from queue import Queue
# 用于存储每个线程的数据
data_storage = Queue()
def thread_function(thread_id):
unique_id = create_unique_id()
create_data(unique_id)
data_storage.put(unique_id) # 将生成的数据存入队列
# 在这里进行点击操作
click_data(unique_id)
# 创建并启动线程
threads = []
for i in range(num_threads):
t = Thread(target=thread_function, args=(i,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
4. 使用框架支持
如果你使用的是流行的测试框架（例如 pytest, TestNG, JUnit 等），它们可能支持并行测试和数据管理的内置功能。参考你使用的框架文档，了解如何管理并发测试的状态和数据。
5. 等待和同步
由于并行执行带来的异步操作，确保在操作数据前，你的测试能够成功获取到创建的数据。例如，可以使用同步机制（如事件、锁等）确保每个线程在操作数据之前能够确认数据已成功创建。
总结
通过将数据创建与操作隔离开来，并为每个测试线程分配独特的数据，你可以在并行测试中确保每个测试都能正确点击和操作自己的数据。希望这些策略对你的并行测试有所帮助！如果有更多问题，欢迎随时提问！
