为什么？因为重构意味着程序员要亲自回想起曾经对这个测试平台底层所有代码所有函数所有层所有模块所有功能 全都要重新思考一遍。

　　先不说这个成本已经接近重新开发一套项目，就单说让人再次仔细的回忆一遍曾经的噩梦，就足以让人崩溃。

　　而领导一般认识不到这些，在测试平台开发之初，会让你尽快做起来，先着急用。等用的不错了，然后再给你提各种升级需求，说不定哪个需求就正好需要对平台的底层进行重构了。

　　注意，这里是真实的需求，对比于原始需求，要更加的深度剖析，了解用户的真实目的。注意这个目的是用户眼里看到的，并不一定是对于项目代码也是如此。

　　可能你没懂这个意思，我举个例子吧：用户希望你的平台的数据全部分成多个组，正常的从肉眼观测的理解是 分成多个组的数据，存放在不同的地方。 而实际上要做的是在原数据库中，给这些数据打上不同的标签，然后前端显示的时候，区分标签来显示即可。而这就是线. 对整个项目进行分层统计

　　比如数据层，就是研究所有的数据表，哪些表需要改。先不要着急动手，先用笔记下来。因为重构这种事比较重大，万一改一半发现不对，那就真的要遭了。

　　然后是业务层，开始遍历所有函数，看是否需要修改。这里有个简单的方案是先对所有函数按照 “增、删、改、查、特殊功能” 进行分类。然后大致的思考一下本次重构着重涉及哪些功能类的。比如我上面举的例子，给数据进行分组，其实就是打上不同得病标签。那么分类考虑就是：

　　所以要在数据的传输过程中着重观察新增加/减少的字段，比如路由控制器中的参数，还比如各个接口的请求参数，比如后台和前端的数据流转，比如前端vue各组件之间的数据交互。

　　在这种大规模的重构下，脏数据是很难避免的。尤其是关注旧数据，要详细思考旧数据在新的架构上，能否正常使用。比如你新增了数据库表的某字段，那么之前的数据没有这个字段，如果你又不设计默认值的话。那么大概率都会变成None型，而你的前后端从未考虑过会出现None,也没有对应的处理。自然就会报错，这些旧数据也就变成脏数据了。

　　然后就是新旧数据的对比测试问题，要保证新创建出的数据和旧数据完全一样的表现。这个测试起来比较方便的办法是，两个终端，一个旧数据，一个新数据，对比测试。表现不同即算bug。

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