怎么调用deepseek 做接口自动化

<think>好的，用户想了解如何使用DeepSeek进行接口自动化调用，特别是示例和自动化测试方面的内容。我需要结合提供的引用信息来构建回答。 首先，引用[1]提到通过指定model参数来调用不同的模型，比如DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。用户需要知道如何构造API请求，包括API密钥、请求头和请求体。这里可能需要给出一个基本的Python示例代码，展示如何发送POST请求。 然后，引用[2]和[3]讨论了使用DeepSeek生成测试用例和性能测试。自动化测试部分需要分步骤，比如准备环境、生成测试用例、执行测试和分析结果。需要确保代码示例正确，比如使用requests库发送请求，处理响应，并集成到测试框架中。 需要注意的是，用户可能需要了解如何获取API Key，安装必要的库（如requests），以及如何处理响应数据。同时，要提醒用户注意速率限制和错误处理，这在自动化测试中很重要。 还要考虑用户可能的后续问题，比如性能优化、不同模型的应用场景，或者如何处理更复杂的测试场景。因此，在相关问题部分，可以提出关于性能分析、不同模型比较和高级测试技巧的问题。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，代码示例正确，并正确引用提供的资料。检查LaTeX格式是否符合要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能数学公式较少，主要关注代码和步骤。</think>以下是如何使用DeepSeek API进行接口自动化调用的分步指南： ### 一、环境准备 1. 安装Python 3.8+环境 2. 安装依赖库： ```bash pip install requests pytest ``` 3. 获取API Key：登录DeepSeek控制台创建应用获取密钥[^1] ### 二、基础API调用示例 ```python import requests def deepseek_api_call(prompt): url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "deepseek-reasoner", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "stream": True # 启用流式响应[^3] } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) return response.json() # 调用示例 response = deepseek_api_call("生成用户登录接口的测试用例") print(response) ``` ### 三、自动化测试集成 #### 1. 测试用例生成 ```python def generate_test_cases(api_spec): prompt = f""" 根据以下接口文档生成5个测试用例： {api_spec} 格式要求：包含正常场景和异常场景 """ return deepseek_api_call(prompt) ``` #### 2. 性能测试实现 ```python import time def performance_test(api_function): start_time = time.time() results = [] for _ in range(100): # 模拟100次连续调用 result = api_function() results.append(result['latency']) avg_latency = sum(results)/len(results) print(f"平均响应时间：{avg_latency:.2f}ms [^2]") ``` ### 四、最佳实践建议 1. 使用环境变量存储API密钥 2. 添加异常处理机制 3. 设置合理的速率限制（建议≤10次/秒） 4. 结合pytest框架组织测试用例