在使用 Postman 进行 API 开发和测试的过程中，我们经常会遇到需要动态处理数据或验证复杂逻辑的场景。仅仅依靠手工发送请求已经无法满足现代 CI/CD 流水线的高标准要求。你是否想过如何在请求发送前自动生成时间戳？或者在收到响应后，不仅仅是查看状态码，而是深入验证每一个数据字段？甚至，我们能否利用最新的 AI 技术来辅助编写这些脚本？在这篇文章中，我们将深入探讨 Postman 中的脚本功能，了解其背后的核心机制，并掌握如何通过编写 JavaScript 代码来实现完全自动化的 API 测试工作流。我们将结合 2026 年的开发趋势，为你展示最前沿的自动化测试实践。
目录
前置知识：从 HTTP 到现代 API 哲学
在开始编写脚本之前，我们需要确保你对以下概念有一定的了解，这将有助于我们更顺畅地理解后续内容。作为一名经验丰富的开发者，我们发现，扎实的理论基础往往能让我们在调试复杂问题时事半功倍。
- HTTP 协议基础：理解请求方法（GET, POST 等）、请求头、Cookies 以及状态码的含义。你需要知道 INLINECODE879acd4c 和 INLINECODEf2b6f7df 的区别，以及为什么
429在微服务架构中越来越常见。 - RESTful API 与 GraphQL 架构：了解资源定位、状态转移以及标准的 API 设计规范。在 2026 年，GraphQL 已经非常普及，因此理解 JSON 结构的深度变化对于编写断言至关重要。
Postman 脚本的核心概念：不仅仅是 JavaScript
在 Postman 的应用界面中，脚本扮演着“逻辑控制中心”的角色。Postman 允许我们在请求生命周期的两个特定阶段执行代码，从而极大地增强了 API 测试的灵活性。这主要依赖于其内置的强大运行时环境。
运行时基础：Node.js 与沙箱环境
你是否好奇过 Postman 为什么能够执行这些代码？Postman 的整个脚本运行环境是建立在 Node.js 之上的，但它运行在一个安全的沙箱中。这意味着，我们在 Postman 中编写的脚本，本质上就是 JavaScript（具体来说是 ECMAScript 2018+ 规范）。
Postman 为我们提供了一个强大的 JavaScript API，最核心的是两个全局对象：
- INLINECODE3e41543d 对象：这是现代 Postman 脚本的核心，包含了所有与测试、请求、响应相关的功能。使用 INLINECODE959dc1dc 对象，我们可以访问请求数据、环境变量，并编写断言测试。
- INLINECODE265f8829 对象：这是一个较旧的对象，主要用于一些高级的工作流控制。虽然现在推荐使用 INLINECODE1381a736，但在维护一些老项目时，你仍然可能看到它的身影。
脚本的两大类型
在 Postman 中，脚本主要分为两类，它们分别处于请求生命周期的两端：
- 预请求脚本：正如其名，这段代码会在 HTTP 请求实际发送出去之前 执行。想象一下，你需要在每次请求前生成一个动态的鉴权 Token，或者设置一个随机数参数，这就是它的用武之地。
- 测试脚本：这段代码会在 收到服务器响应之后 执行。在这里，我们可以编写测试用例来验证服务器返回的数据是否符合预期，比如状态码是否为 200，JSON 结构是否正确等。
2026 年视角下的实战应用场景
既然明确了使用 JavaScript，让我们深入探讨它能为我们解决哪些实际问题。在最新的开发理念中，我们不仅关注“功能是否正常”，更关注“数据是否准确”以及“测试是否智能”。
1. 自动化测试与 BDD 风格断言
自动化测试是 Postman 脚本最强大的功能之一。与其每次手动盯着屏幕检查响应结果，不如让 JavaScript 替你完成。我们推荐使用 BDD（行为驱动开发） 风格的断言，因为它的可读性极佳，非常利于团队协作。
实战场景： 假设我们调用了一个用户列表接口，我们希望确保返回的数据中一定包含“users”这个字段，且该字段不为空。我们可以这样写：
// 测试脚本区域
pm.test("验证响应体中包含 users 字段且不为空", function () {
// 将响应体解析为 JSON
var jsonData = pm.response.json();
// 使用 pm.expect 进行 BDD 风格断言
// 这种写法非常接近自然语言，便于非技术人员理解
pm.expect(jsonData).to.have.property(‘users‘);
pm.expect(jsonData.users).to.be.an(‘array‘).that.is.not.empty;
// 额外检查：确保数组中第一个对象拥有 id
pm.expect(jsonData.users[0]).to.have.property(‘id‘);
});
2. 动态响应验证与数据驱动操作
API 返回的数据往往很复杂。JavaScript 提供了强大的 JSON 解析能力，让我们能够深入嵌套的数据结构中提取关键信息。在 2026 年，随着 API 数据量的增长，精准的字段验证变得越来越重要。
实战场景： 假设我们有一个获取天气的 API，我们需要验证特定城市的温度是否在合理范围内（例如 -50 到 50 摄氏度）。
pm.test("验证温度数据在合理范围内", function () {
var jsonData = pm.response.json();
// 安全获取：防止因为路径不存在导致脚本直接崩溃
// 这里的 ‘?‘ 是可选链操作符，虽然在 Postman 旧环境可能不支持，
// 但在现代 Node.js 环境中是标配。为了兼容性，我们通常使用 pm.expect
try {
var currentTemp = jsonData.data.main.temp;
// 编写逻辑判断
pm.expect(currentTemp).to.be.a(‘number‘);
pm.expect(currentTemp).to.be.above(-50, "温度过低，可能是数据错误");
pm.expect(currentTemp).to.be.below(50, "温度过高，可能是数据错误");
} catch (e) {
console.error("JSON 解析失败或结构变化", e);
pm.expect.fail("响应结构不符合预期，无法找到 temperature 数据");
}
});
3. 环境变量与链式请求
这是让 Postman 实现“数据驱动”的关键。我们可以使用 JavaScript 动态地设置、获取或清除环境变量。这对于处理身份验证令牌尤为关键，特别是在处理 OAuth 2.0 的刷新令牌流程时。
实战场景： 通常我们在登录接口获得一个 access_token，然后需要把它保存下来，供后续的 API 调用使用。
// 测试脚本：登录成功后保存 Token
pm.test("登录成功并提取 Token", function () {
var jsonData = pm.response.json();
// 检查是否有 token
pm.expect(jsonData).to.have.property(‘token‘);
// 将 token 保存到环境变量中，名为 ‘auth_token‘
// 这样下一个请求在 Headers 中就可以使用 {{auth_token}} 了
pm.environment.set("auth_token", jsonData.token);
// 同时，我们可以计算出 Token 的过期时间
// 假设 expires_in 是秒数，我们可以设置一个临时的过期检查
var expiresIn = jsonData.expires_in || 3600;
var expiryTime = new Date().getTime() + (expiresIn * 1000);
pm.environment.set("token_expiry", expiryTime);
});
AI 辅助开发：2026 年的脚本编写新范式
在 2026 年，我们不再需要手写每一行代码。Vibe Coding（氛围编程） 和 AI 代理 已经深度集成到我们的开发流程中。我们可以利用 Cursor、GitHub Copilot 等 AI 工具来生成 Postman 脚本。
AI 驱动的断言生成
当我们面对一个极其复杂的 JSON 响应时，手动编写断言既枯燥又容易遗漏。现在的做法是：将响应数据复制给 AI，并提示：“请为这个 JSON 结构生成一套完整的 Postman 测试脚本，覆盖所有必填字段和数据类型。”
示例提示词：
> “我有一个 JSON 响应，包含用户信息和嵌套的地址对象。请生成一个 JavaScript 函数，验证 email 格式、验证邮政编码为数字，并确保状态不是 ‘PENDING‘。”
AI 生成的代码参考：
pm.test("AI 生成：复杂数据结构全面验证", function () {
var jsonData = pm.response.json();
// 验证基础字段
pm.expect(jsonData).to.have.property(‘id‘).that.is.a(‘string‘);
pm.expect(jsonData).to.have.property(‘email‘).that.matches(/^[\w-\.]+@([\w-]+\.)+[\w-]{2,4}$/);
// 验证嵌套对象
pm.expect(jsonData).to.have.property(‘address‘);
pm.expect(jsonData.address.zipCode).to.be.a(‘number‘);
// 业务逻辑验证
pm.expect(jsonData.status).to.be.oneOf([‘ACTIVE‘, ‘INACTIVE‘, ‘SUSPENDED‘]);
pm.expect(jsonData.status).to.not.equal(‘PENDING‘);
});
调试与错误排查
当脚本运行失败时，将错误日志发送给 AI 代理是最高效的排查方式。AI 可以分析堆栈信息并结合你的代码，快速定位是“数据结构变了”还是“断言逻辑写错了”。这种LLM 驱动的调试大大缩短了开发周期。
性能优化与企业级最佳实践
在构建包含数千个请求的大型测试集合时，性能和可维护性至关重要。基于我们多年在大型项目中的经验，以下是几个关键建议。
1. 减少不必要的断言
虽然自动化测试很棒，但编写过多的断言会拖慢执行速度，尤其是在 CI/CD 流水线中。建议只编写针对核心业务逻辑和关键数据的断言。例如，对于列表接口，不需要验证每一条数据的每一个字段，通常验证第一条数据的结构和列表的总数量就足够了。
2. 模块化代码
不要在每个请求的 Tests 标签页里重复编写相同的验证逻辑。Postman 支持在 Collection 级别或单独的文件中编写通用函数。你可以编写一个通用的“验证成功响应模板”，然后在各个请求中复用。
3. 边界情况与容灾
你可能会遇到这样的情况： 依赖的下游服务挂了，导致你的脚本报错。为了避免这种情况，我们建议在脚本中加入 Try-Catch 块来捕获异常，防止一个接口的失败导致整个集合运行停止。
// 鲁棒性测试示例
pm.test("安全的 JSON 解析与验证", function () {
try {
var jsonData = pm.response.json();
// 正常逻辑
pm.expect(jsonData.status).to.equal(‘OK‘);
} catch (e) {
// 处理非 JSON 响应或服务器错误
console.log(‘非 JSON 响应，可能返回了 HTML 或 500 错误页面‘);
// 强制测试失败，但给出更清晰的错误信息
pm.expect.fail(‘服务器未返回有效的 JSON 数据，详情: ‘ + e.message);
}
});
深入理解脚本执行顺序
掌握脚本的执行顺序对于排查错误至关重要。当你在 Postman 中点击“Send”按钮时，后台发生的事情遵循以下严格的顺序：
- 预请求脚本阶段：这是最早发生的。如果你在“Pre-request Script”标签页编写了代码，Postman 会先执行它。在这里修改的请求参数会被包含在即将发送的 HTTP 请求中。
- HTTP 请求发送阶段：此时，实际的网络请求发出，服务器开始处理并返回响应。
- 测试脚本阶段：一旦 Postman 收到了服务器的响应，“Tests”标签页中的代码就会被触发执行。
总结
通过这篇文章，我们一起探索了 Postman 脚本的强大功能。我们了解到，Postman 使用 JavaScript (Node.js) 作为其唯一的脚本语言，这赋予了它极强的扩展性。
我们掌握了如何利用 pm 对象在预请求脚本阶段准备数据，以及如何在测试脚本阶段通过断言来验证 API 的正确性和性能。我们还学习了如何提取响应数据并将其保存为环境变量，从而实现请求之间的数据传递——这是构建复杂自动化测试链的基础。
展望未来，随着 Agentic AI 和 云原生 技术的进一步发展，API 测试将变得更加智能化和自动化。通过结合 AI 辅助编程和模块化的脚本设计，我们可以构建出既高效又易于维护的测试体系。建议你尝试在你现有的 API 项目中应用这些技巧。从一个简单的状态码检查开始，逐步加入数据结构验证和变量提取，你会发现你的 API 测试效率将会有质的飞跃。