利用DeepSeek与Python自动生成测试用例！

在当今快节奏的软件开发领域，自动化测试然保障成为软件质量的中流砥柱。传统手动编写测试示例的方式，但非运行费力，还极易遗漏关键场景。

所幸，AI技术的飞速发展为我们带来了全新的方案。今天，就让我们一起探索如何借助 DeepSeek 与 Python 的 pytest 框架，实现测试示例的智能生成，从而大幅提升测试效率。一、DeepSeek Python：自动生成测试实例分工1.1 DeepSeek：作为自动生成测试实例的“大脑”

DeepSeek作为一个基础的AI工具，它能够理解软件的功能需求，自动生成测试用例框架。就像一个经验丰富的测试专家，能够快速整理出各种可能的测试场景。比如，对于一个用户登录功能，它可以想到正常登录、密码错误、用户名不存在、账号被锁定等多种情况，并生成相应的测试用例结构，为后续测试提供基础。1.2 Python：灵活实现测试的“万能模块”

Python 作为一种功能强大且灵活的编程语言，在测试领域广泛应用。结合pytest框架，它能将DeepSeek生成的测试用例框架变成执行的测试脚本。利用pytest框架不仅能方便地和组织运行测试等，还提供丰富的插件和功能，如参数化测试、测试夹具等，让测试工作更加和便捷。二、具体实现步骤与代码示例2.1环境搭建

首先，确保你已经安装了Python环境。然后，通过pip 安装 pytest 和 deepseek 库（假设 deepseek 库已存在并可安装）。如果要进行覆盖率分析，还需安装coverage.py，命令如下：

立即学习“Python学习笔记（深入）”；代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pip install pytest deepseek pytest-cov登录后免费复制2.2 使用DeepSeek生成基础测试示例

以测试一个简单的用户登录接口为例，假设接口地址为https://api.example.com/login，接收JSON 格式的用户名和密码，返回登录结果。

代码如下：代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制import pytestfrom deepseek import DeepSeek import requests#初始化DeepSeekdeepseek = DeepSeek()def test_user_login()： quot；quot；quot；测试用户登录接口quot；quot；quot； #利用DeepSeek生成用户登录接口的测试示例 test_cases = deepseek.generate_test_cases('user_login') forcasein test_cases： # 发送 POST 请求至登录接口 response = requests.post(quot；https：//api.example.com/loginquot；， json=case['input']) # 断言响应状态码与预期一致 assert response.status_code == case['expected']['status_code']， \ fquot；预期状态码 {case['expected']['status_code']}，但得到{response.status_code}quot； # 断言响应内容与预期一致assert response.json() == case['expected']['response']， \ fquot；预期响应{case['expected']['response']}，但得到{response.json()}quot；登录后复制2.3扩展测试示例：自动生成边界值测试示例

为了提高测试示例的覆盖率，我们可以结合Python手动扩展一些边界值测试示例。

比如说，对用户名和密码的长度限制进行测试：代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制defgenerate_boundary_test_cases()： quot；quot；quot；生成用户登录接口的边界值测试示例quot；quot；quot； return [ #输入用户名过短、密码过短的边界情况 {'input'： {'username'： 'a'， 'password'： '1'}， 'expected'： {'status_code'： 400， 'response'： {'error'： '无效的用户名或密码'}}}， # 输入用户名过长、密码过长的边界情况 {'input'： {'username'： 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'， 'password'： '1234567890'}， 'expected'： {'status_code'： 400， 'response'： {'error'： '用户名也是long'}}}， # 输入正常用户名、密码的常规情况 {'input'： {'username'： 'validUser'， 'password'： '123456'}， 'expected'： {'status_code'： 200， 'response'： {'message'： '登录成功'}}} ]@pytest.mark.parametrize(quot；test_casequot；，， generate_boundary_test_cases())def test_user_login_boundary(test_case)： quot；quot；quot；测试用户登录接口的边界值quot；quot；quot；response = requests.post(quot；https://api.example.com/loginquot；， json=test_case['input']) # 断言响应状态码与预期的assert response.status_code == test_case['expected']['status_code']， \ fquot；预期状态码{test_case['expected']['status_code']}，但是得到了{response.status_code}quot；#断言响应内容与预期一致assert response.json() == test_case['expected']['response']，\fquot；预期响应{test_case['expected']['response']}，但是得到了{response.json()}quot；登录后复制2.4样本覆盖率分析：精准评估测试效果

为了精准评估测试样本对代码的覆盖程度，我们

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制#安装coverage.py及其pytest插件# pip install pytest-cov#运行测试并生成覆盖率报告# pytest --cov=your_module_nametests/def test_user_login()： quot；quot；quot；用户测试登录接口quot；quot；quot；test_cases = deepseek.generate_test_cases('user_login') forcasein test_cases：response = requests.post(quot；https：//api.example.com/loginquot；， json=case['input']) assert response.status_code == case['expected']['status_code'] assert response.json() == case['expected']['response']if __name__ == quot；__main__quot；：通过#pytest 会自动发现并运行测试函数登录后复制

也可以直接在命令行运行以下命令：代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制pytest --cov=your_module_name test/登录后复制

其中，your_module_name是你要测试的模块名，tests/是测试脚本所在的目录。这会生成一份覆盖率报告，帮助你找出哪些代码路径还没有被测试覆盖，从而补充测度3、小结

论文中内容，为了照顾新手，不要写太复杂的应用场景，小白也能看得清楚，这不是难点，重点是思路。要学会善用一系列工作辅助工具来提升测试的效率和质量的思路。

据我了解，使用DeepSeek 与 Python 自动生成测试示例的组合方案，在一些公司实际项目中已经取得了不错的成果。

不过，在使用过程中也有一些注意事项。虽然 DeepSeek 能够生成大部分常见的测试用例，但对于一些复杂的业务逻辑和特定的场景，可能还需要手动调整和补充。而且，生成自动生成的测试用例也需要进行验证，确保其准确性和有效性。

以上就是利用DeepSeek与Python自动测试示例！的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！