如何使用deepseek编写测试用例

<think>嗯，用户想了解如何使用DeepSeek编写测试用例，特别是需要教程或示例代码。之前的对话中系统已经给出了详细步骤和完整示例，用户现在可能是想更具体地理解实现流程。从用户的问题来看，ta应该是个开发者，正在尝试将AI测试生成工具整合到工作流程中。用户提供的引用资料很有价值，特别是那个流程图展示了需求分析到执行反馈的闭环，这个逻辑可以融入到教程中。注意到用户特别关心“教程或示例代码”，所以应该侧重实操部分。之前的回复已经包含了完整代码示例，但可能需要更详细的注释说明每个模块的作用。比如deepseek.generate_test_cases()这个方法具体返回什么数据结构，用户在使用时才能正确解析。用户可能遇到的难点在于：1.如何描述需求让AI生成准确用例（引用3的测试点解析很有参考价值）2.如何处理特殊业务场景（如引用1提到的金融系统异常情况）3.如何与现有测试框架集成（用户提到了pytest）特别要注意引用4中的人工校验环节，这是个关键步骤但容易被忽视。在教程里需要强调这点，给出具体校验方法示例，比如：-如何验证边界条件覆盖完整性-如何检查业务规则符合度最后考虑增加排错指南会很有帮助，因为引用1提到过网络超时等场景需要手动处理。可以列举常见问题如：-生成的用例缺少异常流-预期结果与实际API响应不匹配-测试数据依赖问题用户可能下一步会问关于参数化测试或数据驱动测试的集成，所以在结尾的相关问题里可以先埋下伏笔。</think> 以下是基于DeepSeek编写测试用例的详细教程和示例代码，结合了引用内容的核心技术点与最佳实践： --- ### 一、DeepSeek测试用例编写流程 ```mermaid graph LR A[需求分析] --> B[AI生成基础用例] B --> C[人工校验优化] C --> D[脚本化实现] D --> E[执行与反馈] E -->|反哺| A [^4] ``` --- ### 二、详细步骤及代码示例 #### 1. 需求解析（DeepSeek核心能力） ```python from deepseek import DeepSeek # 初始化AI引擎 deepseek = DeepSeek(api_key='your_api_key') # 解析需求文本 requirement = "用户登录：需验证手机号/邮箱+密码，5次失败后锁定账户" parsed_data = deepseek.analyze(requirement) # [^3] # 获取测试点 print("测试点列表：", parsed_data.get('test_points')) ``` **输出示例**： ``` ['登录方式组合验证', '失败次数边界条件', '验证码异常场景', '账户锁定时效性'] [^3] ``` #### 2. 自动生成测试用例 ```python # 生成具体测试用例 test_cases = deepseek.generate_test_cases( feature='user_login', test_points=parsed_data['test_points'], # [^1] params={ "max_cases": 20, "edge_coverage": 0.9 # 边界覆盖率设置 } ) # 查看用例结构示例 print(f"生成{len(test_cases)}个用例，首例：") print(test_cases[0]) ``` **输出结构**： ```json { "input": {"login_type": "mobile", "account": "13800138000", "password": "aBc123!"}, "expected": { "status_code": 200, "response": {"success": true, "token": "NOT_NULL"} }, "description": "正常手机号登录" } ``` #### 3. 人工优化用例（关键步骤） ```python # 添加业务特定用例 test_cases.append({ "input": {"login_type": "email", "account": "[email protected]", "password": None}, "expected": { "status_code": 400, "response": {"error": "密码格式错误"} }, "description": "邮箱登录时密码为空" # [^1] }) # 调整网络超时用例 test_cases.append({ "input": {"login_type": "mobile", "account": "13800138000", "password": "validPass!123"}, "expected": { "timeout": 3, # 新增超时校验 "status_code": 504 }, "description": "服务器响应超时" }) ``` #### 4. pytest脚本集成 ```python import pytest import requests @pytest.mark.parametrize("case", test_cases) def test_user_login(case): """ 执行DeepSeek生成的测试用例 """ try: response = requests.post( "https://api.example.com/login", json=case['input'], timeout=case.get('timeout', 2.0) # [^1] ) except requests.exceptions.Timeout: assert "timeout" in case['expected'], "未预期的超时" return # 校验状态码 assert response.status_code == case['expected']['status_code'], \ f"预期状态码 {case['expected']['status_code']} ≠ 实际 {response.status_code}" # 校验响应体 if 'response' in case['expected']: assert response.json() == case['expected']['response'], \ f"响应不匹配：\n预期：{case['expected']['response']}\n实际：{response.json()}" ``` --- ### 三、最佳实践建议 1. **需求输入规范** - 使用“Given-When-Then”句式： `"Given 正常用户，When 输入正确验证码，Then 允许登录"` - 声明边界条件： `"密码长度为6-20字符，需包含大小写"` 2. **覆盖率控制** ```python # 在generate_test_cases中设置 params={ "equivalence_partitioning": True, # 等价类划分 "boundary_value": True, # 边界值分析 "combinatorial": 0.8 # 组合覆盖度 } ``` 3. **持续优化机制** - 通过执行反馈修正AI模型： ```python deepseek.feedback( case_id=test_cases[0]['id'], actual_result=response.json(), is_correct=False ) # [^4] ``` --- ### 四、典型问题解决方案 | 问题类型 | 解决方案 | 代码示例 | |---------|---------|---------| | 业务规则缺失 | 人工补充特殊用例 | 见步骤3的邮箱空密码用例 | | 第三方依赖 | Mock服务集成 | 使用`pytest-mock`模拟短信服务 | | 动态数据 | 参数化工厂 | `@pytest.fixture`生成测试账号 | ---