在 2026 年的技术版图中，Postman 早已不再仅仅是一个简单的 API 请求发送工具，它是我们构建现代数字生态的基石。随着 API 优先设计理念成为行业标准，以及微服务架构的日益复杂化，对自动化验证的要求呈指数级增长。在 Postman 中编写脚本，不再仅仅是“锦上添花”的技能，而是我们构建健壮、智能且高效的 API 工作流的必备能力。通过编写脚本，我们能够赋予测试用例生命，让它们具备动态适应环境、自主验证数据甚至与 AI 代理协同工作的能力。在这篇文章中，我们将深入探讨 Postman 脚本编写的基础知识，并结合当下的前沿技术趋势，展示如何从一名测试员进化为 API 自动化架构师。
为什么要在 Postman 中编写脚本？
在我们实际的开发工作中，手动测试不仅效率低下，而且容易出错。在 2026 年，面对每天可能发生数十次迭代的敏捷开发环境，手动点击“Send”按钮几乎是不可能的任务。在 Postman 中引入脚本，为增强 API 测试和自动化工作流打开了一个充满可能性的世界。以下是我们强烈建议你深入掌握 Postman 脚本的几个核心原因：
- 动态测试数据与安全上下文：在 2026 年，安全性是我们首要考虑的因素，特别是在面对零信任架构时。我们可以在脚本中动态生成时效性的测试数据，例如一次性令牌（OTP）、随机化的符合 GDPR 标准的个人信息（如人名、电话号码），或者动态计算签名（HMAC, RSA）。这样，我们就不必费心去手动准备测试数据，同时完全避免了在代码库中硬编码凭证带来的严重安全风险。
- 智能响应验证：简单的状态码检查（例如 200 OK）已经无法满足复杂的业务逻辑需求。我们可以编写脚本来深度验证响应的 Schema 结构、字段类型的一致性，甚至是业务逻辑的正确性（例如，计算后的余额是否准确，税率是否符合最新法规）。这有助于我们及早发现意外的变化并检测 API 中深藏的逻辑 Bug。
- 全链路自动化：现代微服务架构中的 API 调用往往是错综复杂的。我们可以通过编写脚本串联起一系列相互依赖的请求（例如：注册 -> 登录 -> 获取 Token -> 下单 -> 支付 -> 发货 -> 删除），构建完整的端到端（E2E）测试流。这在模拟真实用户行为、进行回归测试时非常有帮助。
- 数据提取与链式调用：几乎所有的现代 Web 应用都依赖于有状态的操作。我们可以从响应中精准提取数据（如 Session ID, UUID, 或下一个请求需要的关联 ID），并将其传递给后续的请求，从而模拟真实的用户会话状态，这是自动化测试流程能够连续运行的关键。
Postman 脚本的两种类型与生命周期
在编写代码之前，我们需要明确脚本执行的时机。理解这一点有助于我们决定将逻辑放在何处。Postman 主要提供了两个切入点，它们构成了请求生命周期的“护城河”：
- 预请求脚本：这些脚本在请求发送之前运行。这是我们要进行“环境准备”的地方。例如，我们需要根据当前时间戳计算 API 签名，或者刷新一个刚刚过期的 Access Token，甚至是在请求头中注入动态的追踪 ID（Trace ID）以便于分布式链路追踪。
- 测试脚本：这些脚本在收到响应之后运行。这是我们要进行“质量把关”的地方。这里不仅负责验证响应数据、设置环境变量，还负责控制测试流程的走向——例如，如果某个关键接口返回了 500 错误，我们可能希望跳过后续的依赖测试，直接标记集合为失败。
掌握变量作用域：数据流动的关键
在我们的脚本中，变量的管理至关重要。混乱的变量作用域会导致难以调试的“灵异现象”，比如在开发环境运行正常，却在生产环境报错。Postman 为我们提供了 4 种主要的变量作用域，理解它们的优先级和生命周期是编写专业脚本的第一步：
- 环境变量：这是我们管理多环境部署（开发、测试、预发布、生产）的核心。我们可以通过 INLINECODEb31e671d 和 INLINECODE6c55e214 来操作。在 2026 年的实践中，我们通常建议将敏感信息（如 API Keys）存储在加密的 Vault 中，并通过脚本在运行时动态拉取到环境变量里。
- 集合变量：当你需要在整个 Collection 中共享某些配置（例如 API 版本号 INLINECODE2db3265e 或通用的 Header INLINECODEc4beab64）时，集合变量是最佳选择。它们的访问方式是 INLINECODE9bb3142a 和 INLINECODE6e00a0c9。它们非常适合用于存储那些跨请求不变的配置。
- 局部变量：这些是临时的“便签”。仅在当前请求的脚本执行周期内有效，非常适合存储临时的计算中间值。使用 INLINECODE8ef28c25 和 INLINECODE1a03567d 进行访问。一旦请求结束，这些数据就会被垃圾回收，非常干净。
- 全局变量：具有最广的作用域，可以在所有集合和环境中访问。虽然在原型设计时很方便，但在企业级项目中，我们通常强烈建议少用全局变量，因为它们容易在不同集合间产生意外的副作用和污染，导致“在这个集合能跑，在那个集合就挂了”的尴尬局面。
实战演练：编写 2026 风格的脚本
让我们来看一个实际的例子。在现代 API 开发中，我们经常需要在发送请求前根据当前时间生成动态签名，这是防止重放攻击的常见手段。以下是一个预请求脚本的完整实现，我们甚至模拟了 JWT 的生成逻辑：
// 获取当前时间戳并转换为环境变量
const timestamp = new Date().getTime();
pm.variables.set(‘currentTimestamp‘, timestamp);
// 生成随机数 (Nonce) 用于签名盐值
const nonce = Math.random().toString(36).substring(7);
pm.variables.set(‘nonce‘, nonce);
// 模拟生成动态 Authorization Token (HMAC-SHA256 逻辑演示)
// 在实际生产中，这里通常会使用 crypto-js 库计算签名
const secretKey = pm.environment.get(‘API_SECRET‘);
const signaturePayload = `timestamp=${timestamp}&nonce=${nonce}&path=${pm.request.url.getPath()}`;
// 这是一个模拟签名过程，真实场景请使用加密库
const fakeSignature = `Bearer SIGNATURE:${timestamp}:${nonce}`;
pm.request.headers.add({
key: ‘Authorization‘,
value: fakeSignature
});
// 动态修改请求体示例：如果 API 需要特定的时间戳参数
if (pm.request.body && pm.request.body.mode === ‘raw‘) {
let bodyJson = JSON.parse(pm.request.body.toString());
bodyJson.requestedAt = timestamp;
bodyJson.traceId = `trace_${timestamp}`; // 注入链路追踪 ID
pm.request.body.update(JSON.stringify(bodyJson));
}
接下来，让我们在 Tests 选项卡中编写一段健壮的测试代码。我们不仅要检查状态码，还要验证 JSON 结构、性能，并进行安全检查：
// 1. 基础状态码检查
pm.test("Status code is 200", function () {
pm.response.to.have.status(200);
});
// 2. 响应时间性能检查 (2026年标准)
pm.test("Response time is below 300ms", function () {
pm.expect(pm.response.responseTime).to.be.below(300);
});
// 3. 安全头检查 (防止 XSS 和 Clickjacking)
pm.test("Security headers are present", function () {
pm.response.to.have.header(‘X-Content-Type-Options‘);
pm.response.to.have.header(‘X-Frame-Options‘);
});
// 4. 深度数据验证
pm.test("Schema validation", function () {
const responseJson = pm.response.json();
// 使用 pm.expect 进行链式断言，代码更具可读性
pm.expect(responseJson).to.be.an(‘object‘);
pm.expect(responseJson).to.have.property(‘data‘);
pm.expect(responseJson.data).to.be.an(‘array‘).that.is.not.empty;
// 检查第一项数据是否包含必要的业务字段
pm.expect(responseJson.data[0]).to.have.all.keys(‘id‘, ‘name‘, ‘status‘);
// 业务逻辑验证：确保状态是 active
pm.expect(responseJson.data[0].status).to.equal(‘active‘);
});
// 5. 动态数据提取：为下一个请求做准备
if (pm.response.code === 200) {
const json = pm.response.json();
if (json.data && json.data.length > 0) {
// 提取列表中第一个用户的 ID 用于后续的详情查询或删除操作
pm.environment.set(‘resourceId‘, json.data[0].id);
console.log(`已捕获资源 ID: ${json.data[0].id}`);
}
}
进阶实战：企业级容错与数据驱动
在真实的 2026 年生产环境中，API 并不总是完美的。我们需要处理各种边界情况。以下是一个更高级的示例，展示了如何在脚本中处理错误的数据流，以及如何使用数据文件进行批量测试：
// 高级错误处理：防止脚本崩溃导致 CI/CD 失败
pm.test("Robust Data Extraction with Error Handling", function () {
try {
const jsonData = pm.response.json();
// 安全检查：确保响应结构存在，避免 "Cannot read property of undefined"
// 这种防御性编程在微服务调用中至关重要
if (jsonData && jsonData.payload && jsonData.payload.user) {
pm.environment.set(‘userId‘, jsonData.payload.user.id);
console.log(‘User ID successfully stored.‘);
} else {
// 如果结构不符，我们可以选择记录警告而不是直接 fail
console.warn(‘Response structure mismatch: payload.user missing‘);
// 在某些情况下，我们可能希望测试失败
// pm.expect.fail(‘Critical data missing in response‘);
}
} catch (e) {
// 捕获 JSON 解析错误
console.error("JSON parsing failed: ", e);
pm.expect.fail("Response body is not valid JSON format");
}
});
// 使用外部数据文件 (CSV/JSON) 进行数据驱动测试
// 假设我们运行了一个 Collection，传入了一个 data.json，里面包含 { "userType": "vip" }
const userType = pm.iterationData.get("userType");
if (userType === ‘vip‘) {
pm.test("VIP user should see premium features", function () {
const jsonData = pm.response.json();
pm.expect(jsonData.features).to.include(‘premium_analytics‘);
});
}
面向 2026：Vibe Coding 与 AI 驱动的脚本编写
现在，让我们把视角拉高一点。在 2026 年的软件开发环境中，被称为 "Vibe Coding"（氛围编程） 的理念正在深刻改变我们写代码的方式。这不仅仅是你和编辑器之间的单打独斗，而是与 AI 结对编程的新范式。作为开发者，我们需要学会如何驾驭这种力量。
1. AI 辅助的脚本生成与重构
在我们最近的一个项目中，当我们面对一个复杂的、涉及多层加密和自定义 Base64 编码的 API 签名逻辑时，手动编写代码既耗时且容易出错。我们利用了类似 Cursor 或 GitHub Copilot Workspace 这样的现代 AI 辅助工具。通过在 Postman 的脚本编辑器旁（或者是集成在 VS Code 中的 Postman 插件）输入自然语言注释，例如：
> "写一个 Pre-request Script，解析环境变量中的私钥，使用 RS256 算法对请求体进行签名，并将结果放入 X-Signature 头中。"
AI 能够迅速理解上下文，生成 80% 的代码结构，包括引入 crypto 库的正确姿势。我们作为开发者，剩下的工作只是 Review 这段代码，确保密钥的安全处理（确保密钥不会被打印到日志中）以及边缘情况的覆盖。这让我们能够专注于业务逻辑的验证，而非陷在语法细节中。
2. LLM 驱动的智能断言
传统的测试脚本使用硬编码的断言（pm.expect(data.name).to.eq(‘John‘)）。但在 2026 年，我们的数据结构可能随着业务频繁演变。硬编码的测试往往会导致“因字段名微调而大量测试失败”的虚假报警。我们可以引入轻量级的 LLM 调用（例如在 Postman 中配置一个 Service，调用 OpenAI 或 Anthropic 的端点）来对响应进行语义验证：
// 伪代码演示：AI 驱动的语义验证
// 注意：实际生产中需考虑 API 调用的延迟和成本
pm.test("Semantic Validation with AI", async function () {
const responseText = pm.response.text();
// 调用内部部署的 LLM 服务进行验证
const prompt = `请检查以下 JSON 响应是否符合“包含用户地址信息的列表”的业务语义。只返回 true 或 false。 JSON: ${responseText}`;
// 使用 pm.sendRequest 异步调用 AI 验证接口
pm.sendRequest({
url: ‘https://internal-ai-validator.company.com/v1/check‘,
method: ‘POST‘,
header: { ‘Content-Type‘: ‘application/json‘ },
body: { mode: ‘raw‘, raw: JSON.stringify({ prompt: prompt }) }
}, function (err, res) {
pm.expect(err).to.be.null;
pm.expect(res.json().isValid).to.be.true;
});
});
这种“AI 理解式”的测试，让测试更加健壮，即使字段名从 INLINECODE2e3b9dc5 变更为 INLINECODE908a050c，只要语义没变，测试依然能通过。
深度集成：API 监控与可观测性
在 2026 年，测试不仅仅发生在开发阶段，它贯穿于 API 的整个生命周期。我们可以利用 Postman 的 Monitoring 功能，配合我们的脚本，构建一个强大的可观测性体系。
1. 主动监控与告警
我们可以将编写好的 Collection 部署到 Postman Cloud 或私有化部署的 Runner 中，每隔 5 分钟运行一次。如果 Tests 中的断言失败，或者响应时间超过阈值（例如 pm.response.responseTime > 1000），系统会自动触发 Webhook，将警报发送到 Slack、Teams 或 PagerDuty。这让我们在用户感知到故障之前就修复问题。
2. 集成分布式追踪
在微服务世界中，一个请求可能经过几十个服务。我们的脚本可以负责“埋点”。在 Pre-request 中生成一个 Trace-ID，并在 Tests 中验证响应头中是否返回了该 ID，以便我们能将该请求在 Grafana 或 Jaeger 等监控工具中串联起来进行可视化分析。
工程化深度：常见陷阱与决策智慧
当我们从简单的演示脚本转向企业级的生产环境脚本时，我们需要考虑更多的工程化问题。以下是我们总结的一些在 2026 年依然适用的硬核经验。
1. 异步陷阱
Postman 的脚本执行环境基于 Node.js，但其沙箱机制是同步为主的。如果你尝试在脚本中使用 INLINECODE68b20f79 或者复杂的 Promise 链而不加等待，请求可能会在数据准备好之前就发出。最佳实践：保持简单，或者仅使用 INLINECODE034a2863 处理必须的异步依赖（但需注意 pm.sendRequest 本身是异步的，回调函数的执行不会阻塞请求的发送）。在 Tests 脚本中可以使用，但在 Pre-request 中要非常谨慎。
2. 何时放弃 Postman 脚本？
虽然 Postman 很强大，但它不是万能的。如果你的测试逻辑涉及复杂的数据库事务验证（需要在测试前准备大量 Mock 数据）、或者需要调用第三方极其复杂的 SDK（如 AWS S3 上传文件流），也许将测试逻辑迁移到使用 Jest、Playwright 或 Cypress 等代码优先的框架中会更好。Postman 脚本最适合的是协议级、快速迭代的 API 验证，而不是复杂的端到端 UI 流程。
结语
掌握 Postman 脚本编写，意味着我们掌握了一套与后端服务高效对话的语言。从基础的变量管理到结合 AI 智能生成的现代开发模式，这些技能将极大地提升我们的开发效率。在 2026 年，让我们不再满足于“跑通”接口，而是致力于构建智能、健壮且具备自我修复能力的 API 自动化生态系统。现在，不妨打开你的 Postman，尝试把第一个动态变量加入你的请求中，开启你的高效测试之旅吧。