拒絕加班！如何用 Excel 實現 API「數據驅動測試 (DDT)」自動化？(完全不需寫 Code)
身為測試工程師，你一定遇過這種「靈魂拷問」般的場景：
PM 丟給你一個 Excel 檔，裡面有 500 組會員帳號，然後說：
「麻煩幫我測一下這 500 個舊會員能不能成功登入新的 API，下班前跟我說結果。」
你看著那密密麻麻的 Excel 表格，再看看你的測試工具（無論是網頁介面還是 Postman），心裡只有一個念頭：「今晚又要加班了。」
如果你選擇手動複製貼上：假設測一筆要 30 秒，500 筆就是 4 個小時 的機械式勞動。而且只要你眼睛一花，貼錯欄位，測試結果就廢了。
這就是為什麼你需要 「數據驅動測試 (Data-Driven Testing, DDT)」。 但別擔心，我不是要教你寫 Python 腳本去讀 CSV。今天我要教你如何用 ReadyAPI，在完全不寫程式碼的情況下，3 分鐘內搞定這 4 小時的工作量。
問題：Postman Runner 的「半自動」陷阱
很多人會反駁：「Postman 也有 Collection Runner 可以跑 CSV 啊！」
沒錯，但實際用過的人都知道痛點在哪：
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你需要修改腳本： 你必須把原本寫死的參數改成
{{variable}}，如果是 JSON Body，還得確保格式沒錯。 -
變數處理麻煩： 你通常需要寫 Pre-request Script 來讀取資料 (
pm.iterationData.get)。 -
除錯困難： 當第 387 筆資料失敗時，Postman 的 Console Log 往往讓你找不出是哪一行 Excel 資料出了問題。
這對熟悉程式語言的開發者來說或許是小菜一碟，但術業有專攻，並不是全世界的人都是程式高手！對非程式背景的 QA 來說，Postman 的 DDT 門檻還是太高了。
解方：ReadyAPI 的「拖拉式」數據迴圈 (The Data Source Loop)
ReadyAPI 將 DDT 變成了像「堆積木」一樣簡單的視覺化流程。你只需要三個步驟：
步驟一：建立 Data Source (資料來源)
在測試步驟中，拖入一個 “Data Source” 元件。 ReadyAPI 支援的格式強大到讓你驚訝：
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Excel (原生的 .xlsx): 不用轉成 CSV，直接讀 Excel。
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Grid: 直接在工具內建表格打字。
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JDBC (資料庫): 直接連進 DB 抓測試資料（例如：撈出所有
status=active的使用者）。 -
File/Directory: 甚至可以讀取資料夾裡的圖片來測上傳功能。
步驟二：屬性對應 (Property Transfer)
這是最神奇的一步。 介面下方會自動列出你 Excel 的欄位（例如：Username, Password）。 你只需要用滑鼠，把 Username 拖拉 (Drag and Drop) 到 API Request 的對應欄位中。 完全不需要寫 {{username}} 這種語法，系統會自動建立連結。
步驟三：設定迴圈 (Data Source Loop)
最後，拖入一個 “Data Source Loop” 元件，告訴它：「測完一次，跳回第一步，讀下一行 Excel。」
就這樣，設定完成。 按下執行鍵，你看著畫面上的 Log 飛快跳動，ReadyAPI 正以每秒 10 筆的速度幫你「加班」。原本 4 小時的工作，現在只要喝杯咖啡的時間就跑完了。
進階應用：不只「讀」，還能「寫」 (Data Sink)
測完 500 筆資料，如果把結果只顯示在螢幕上，你還是要人工整理報告。
ReadyAPI 還有一個對應元件叫 “Data Sink”。 它可以把每一次測試的結果（例如：Response 裡的 token 或 error_message），自動寫回到另一個 Excel 檔或資料庫中。
最終成果： 你給 ReadyAPI 一個 Input Excel，它還你一個 Output Excel（上面標記了 Pass/Fail 和回傳值）。你直接把這個檔案寄給 PM，這就是最完美的測試報告。
結論：讓機器做機器的活，你做人的活
「重複的資料輸入」是人類智商最大的浪費。
如果你的團隊還在用人工方式處理大量測試資料，或者還在為了 Postman Runner 的 CSV 格式除錯，那麼你們真的該升級工具了。
ReadyAPI 讓你用 Excel 管理測試，用自動化執行測試。這不僅是為了拒絕加班，更是為了讓你的測試覆蓋率從 10 筆擴展到 10,000 筆，且不增加任何時間成本。
💬 下一步：拿回你的下班時間
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