目都拥有独立的 Python 解释器和包 安装目录，这样可以避免不同项目之间的依赖冲突。每个虚拟环境只包含该项目所需的 依赖，使得项目可以在独立的环境中运行，而不受其他项目的影响。 确保依赖一致性：虚拟环境通常会配合使用 Pipenv 等工具来管理项目的依赖，这样 可以确保项目在不同环境中安装相同的依赖版本，从而避免由于依赖版本不一致而引发 的错误。 提高项目可移植性：将项目的依赖放在虚拟环境中，可以使得项目在不同的计算机 贷业务 不断迭代，业务场景一般涉及多个业务模块，整体业务流程长；二是信贷业务复杂度高， 业务形态的不同会有不同的触发方式，业务逻辑的不同也会产生不同的组合方式；三是 信贷业务依赖性强，业务前后环节间的依赖性强，后一环节的输入是前一环节的输出。 一般来讲，测试数据准备有“造”数和“找”数两种方式。“造”数主要是通过某种 方式模拟实际业务的运行逻辑生成测试数据，一种方法是通过 GUI 构造测试数据，这是 数据准备需要熟悉业务流程、熟悉业务接口和实现逻辑，对数据准备人员较高要求； 大部分情况下数据构造流程伴随着业务状态的变化，数据状态是不可逆的，只能按 需不断构造新的数据； 链路越长整体成本越高； 数据间依赖性强，往往需要做数据的串联，例如下一个请求的入参需要上一个请求 的返回值； 找谁造数、造什么样的数，时间往往都消耗在沟通上。 基于以上痛点和难点，并结合对测试数据实际准备过程中相关问题的探索和研究形

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