在 API 开发和测试的日常工作中，我们经常会遇到这样的痛点：如何在不同的环境（如开发、测试、生产）之间快速切换？如何避免在每一个请求中重复输入相同的长 URL 或复杂的认证 Token？如果你正为此感到困扰，那么 Postman 的“变量”功能依然是你最坚实的后盾。
但时光飞逝，转眼来到了 2026 年。如今的 API 开发生态已经发生了翻天覆地的变化——微服务架构更加碎片化，Serverless 无处不在，AI 编程助手（如 Cursor、Windsurf）已经成为了我们标配的开发环境。在这样一个高度动态化和智能化的时代，Postman 变量的角色也从简单的“占位符”进化为了连接现代开发工作流与智能测试策略的“数据中枢”。
变量不仅仅是一个简单的存储容器，它是构建自动化、动态化 AI 辅助测试工作流的基石。在这篇文章中，我们将以第一人称的视角，结合 2026 年的最新开发理念，带你深入探索 Postman 变量的核心概念、作用域层级以及那些能让我们事半功倍的高级特性。无论你是刚入门的新手，还是寻求效率突破的资深工程师，这篇文章都将为你提供具有前瞻性的实用指南。
什么是 Postman 变量？—— 数据驱动的基础
简单来说，Postman 中的变量本质上是键值对的符号引用。它们充当着占位符的角色，存储着我们在不同请求、环境甚至脚本之间需要共享的数据。想象一下，当你的 API 服务器地址从 INLINECODE514fd5bf 变更为 INLINECODE85561b92 时，如果不需要逐个修改成百上千个请求，而是仅仅改动一处就能全局生效，这将是多么美妙的体验。
但在 2026 年，我们对变量的理解已经超越了简单的“替换文本”。在现代开发中，变量是配置即代码 的体现。我们通过双花括号 {{variableName}} 引用变量，这不仅让我们能够复用数值，还能构建出高度动态的工作流，从而极大地提升 API 开发和测试的灵活性，更方便与 CI/CD 流水线和 AI 代理进行交互。
实战入门：构建你的第一个环境变量
为了让大家直观地理解变量如何运作，让我们从一个实际的案例出发。假设我们需要测试公开的 API 服务 JSONPlaceholder，并且希望通过变量来管理 Base URL，以便未来能轻松切换环境。
#### 第一步：环境管理的重要性
在开始之前，我们需要理解“环境”的概念。环境允许我们将一组变量归类在一起。比如，我们可以有一个“开发环境”和一个“生产环境”。在开发环境中，BaseURL 指向本地服务器；而在生产环境中，它指向线上服务器。通过在 Postman 顶部下拉菜单中切换环境，我们就能瞬间改变所有请求的目标地址，无需修改任何代码。
#### 第二步：创建环境
- 打开 Postman，点击左侧边栏的 Environments（环境）图标。
- 点击 “Create Environment” 或 “Add Environment” 按钮。
- 在弹出的窗口中，为我们这个环境起个名字，例如
JSONPlaceholder_Env。 - 在 Variables（变量）区域，我们需要定义一个变量。
* Variable: 输入 BaseURL。
* Initial Value: 输入 https://jsonplaceholder.typicode.com/。
* Current Value: 通常会自动填充，保持一致即可。
- 点击 Save（保存）。这一步至关重要，它告诉 Postman：“嘿，以后看到
{{BaseURL}}，就把它替换成这个网址。”
#### 第三步：在请求中应用变量
现在，让我们创建一个新的请求来验证成果。
- 创建一个新的 GET 请求。
- 在 URL 地址栏中，输入：
{{BaseURL}}/posts。 - 发送请求。
你将看到请求成功返回了数据。此时，如果你想要测试另一个服务器，只需要修改环境中的 BaseURL 变量值，而不需要触碰这个请求本身。
深入理解：变量作用域与优先级
理解 Postman 变量的关键在于掌握“作用域”。Postman 采用了一种分层覆盖的机制。当变量同名时，优先级高的会覆盖优先级低的。这对于构建复杂的测试场景至关重要。
作用域优先级顺序（从低到高）：
- Global (全局变量)
- Environment (环境变量)
- Collection (集合变量)
- Data (数据变量)
- Local (局部变量)
#### 2026 年视角下的最佳实践：
- 环境变量 是最常用的类型。在容器化和微服务架构盛行的今天，我们通常会在环境变量中管理不同 K8s 集群或 VPC 的端点。
- 集合变量 往往用于特定业务领域的配置，比如“用户服务集合”特有的配置头。
- 局部变量 则是处理短暂上下文（如一次请求链中的临时 ID）的关键，它们能有效地防止变量污染全局命名空间。
高级特性与实战应用：迈向自动化
掌握了基础，让我们来看看变量如何真正改变我们的测试工作流。
#### 1. 脚本中的变量操作与请求链
这是变量最强大的功能之一：在请求之间传递数据。假设我们要测试一个电商流程：先登录 -> 获取 Token -> 使用 Token 获取订单。我们无法手动复制粘贴 Token，这就需要用到脚本。
代码示例：在 Tests 脚本中提取并设置变量
// 假设这是登录请求的 Tests 标签页脚本
// 1. 解析响应体 JSON
let responseJson = pm.response.json();
// 2. 检查登录是否成功
pm.test("Status code is 200", function () {
pm.response.to.have.status(200);
});
// 3. 从响应中提取 token
// 响应结构假设为: { "token": "eyJhbGc...", "userId": 101 }
let authToken = responseJson.token;
// 4. 将 token 设置为环境变量
// 这样下一个请求就可以直接使用了
pm.environment.set("authToken", authToken);
console.log("Token 已保存到环境变量: " + authToken);
在下一个请求中，你可以在 Authorization Header 中引用：Bearer {{authToken}}。这种“请求链”是实现自动化 API 测试的核心。
2026 前沿技术融合：AI 与变量
随着我们步入 2026 年，AI 辅助编程 已经成为主流。我们现在的开发模式通常是“Vibe Coding”（氛围编程），即通过与 AI 结对来快速构建原型。Postman 变量在新的技术栈下扮演着连接人类意图与机器执行的关键角色。
#### 2. 集成 LLM 驱动的动态测试
在现代开发中，我们经常需要模拟复杂的用户行为或边缘情况。手动编写这些测试数据既耗时又容易遗漏。这时，我们可以利用变量结合脚本来调用本地的 LLM（如通过 Ollama 运行的 Llama 3 或 DeepSeek），动态生成测试用例。
场景：使用动态变量调用 AI 生成测试文本
我们可以编写一个 Pre-request Script，在请求发送前调用 AI 接口生成一段随机的、具有挑战性的评论内容，用于测试我们的内容审核 API。
// 这是一个结合了 2026 年 AI 趋势的高级示例
// 假设我们有一个内部运行的 LLM 服务用于生成测试数据
const llmServiceUrl = "http://localhost:11434/api/generate";
// 设置发送给 LLM 的 Prompt
const payload = {
model: "deepseek-coder:6.7b",
prompt: "Generate a short, toxic user comment for testing moderation APIs. Output only the comment text.",
stream: false
};
// 发送请求到本地 LLM
pm.sendRequest({
url: llmServiceUrl,
method: ‘POST‘,
header: {‘Content-Type‘: ‘application/json‘},
body: { mode: ‘raw‘, raw: JSON.stringify(payload) }
}, function (err, res) {
if (err) {
console.log(err);
} else {
// 解析 LLM 返回的文本
let generatedText = JSON.parse(res.responseText).response;
// 将 AI 生成的内容设置为环境变量，供当前请求使用
pm.environment.set("aiGeneratedComment", generatedText.trim());
console.log("AI Generated Content: " + generatedText);
}
});
在这个例子中，我们不仅是在“使用”变量，而是在利用变量动态地构建测试逻辑。这种 Agentic AI（自主 AI 代理）的思维模式——即工具自动根据上下文获取所需数据——正在重新定义自动化测试的边界。
#### 3. 混沌工程与弹性测试
在 2026 年，随着云原生架构的普及，API 的弹性变得至关重要。我们利用变量来模拟故障注入。通过在 Pre-request Script 中随机设定变量值，我们可以模拟服务延迟或错误响应，以测试客户端的容错能力。
代码示例：引入随机性进行弹性测试
// 在 Pre-request Script 中
// 模拟 10% 的概率触发“模拟故障”
const shouldFail = Math.random() < 0.1;
if (shouldFail) {
pm.environment.set("x-test-mode", "chaos");
console.log("Chaos mode enabled: Injecting failure scenario.");
} else {
pm.environment.set("x-test-mode", "normal");
}
在后端服务中，你可以通过读取 x-test-mode 这个 Header 头来决定是否返回 500 错误。这种方法让我们在开发阶段就能通过变量控制流来验证系统的健壮性，而无需修改任何后端代码。
2026 年的变量管理策略：安全与治理
随着开发团队的扩大和 DevSecOps 的深入，变量的安全管理变得前所未有的重要。在 2026 年，我们不再建议将任何敏感信息硬编码在 Postman 的环境文件中。
#### 安全最佳实践：
- 瞬时凭证: 避免存储永久的 API Key。在 Pre-request Script 中编写逻辑，调用企业的身份提供商（如 Auth0, Okta）动态获取短期 Token，并将其存入局部变量，请求结束后立即销毁。
- Vault 集成: 对于必须加密的配置，使用 Postman 的 Vault 功能或通过脚本动态查询外部密钥管理服务（KMS），而不是明文存储。
- 命名空间化: 在大型项目中，为了避免变量冲突，我们采用类似编程语言的命名空间规范，例如 INLINECODE5205c97d 而不是简单的 INLINECODEaece0baa。
常见陷阱与故障排查
在我们最近的一个涉及 GraphQL 和微服务的复杂项目中，我们踩过不少坑。这里分享几个经验：
- 幽灵变量: 有时候你发现变量值不对，很可能是因为你在一个没有选中的环境中定义了同名变量。解决方法：使用 Postman Console 的
pm.variables.toObject()打印当前所有可见变量，快速排查冲突。 - 序列化问题: 在变量中存储复杂的 JSON 对象时，记得使用 INLINECODE1e248b84 存入，读取时使用 INLINECODE42b6ddb9。很多人忘记这一步，导致后续脚本报错。
结语
Postman 的变量功能远不止于“替换文本”。它是连接 API 请求的纽带，是构建自动化测试框架的地基。从 2026 年的视角来看，掌握变量不仅是掌握 Postman 的用法，更是掌握一种数据驱动、AI 辅助、高度自动化的现代测试思维。
通过合理运用作用域、结合 LLM 进行动态数据生成以及模拟混沌工程，我们可以将杂乱无章的 API 手工测试转变为高效、智能且具有韧性的自动化流水线。从今天开始，试着在你的下一个请求中引入一个变量吧，你会发现，这种微小的习惯改变，将为你节省下宝贵的时间和精力，并让你的工作流更加符合未来的开发范式。
希望这篇文章能帮助你更深入地理解 Postman 变量。如果你在实践中有任何疑问或发现，欢迎随时交流。祝大家测试愉快！