DeepSeek + Playwright 实战：零编码实现自动化测试全覆盖

本文介绍了 DeepSeek 低代码测试实践，通过自然语言交互和 AI 技术帮助团队轻松实现自动化测试全覆盖。关注测试工程师成长之路公众号，点击「领取测试资料」，我们接着往下看。

一、 行业趋势与需求背景

根据 Gartner 2024 年报告，全球测试工程师缺口已达到 140 万，同时 DevOps 流程对测试周期的要求日益严格，要求缩短 60% 以上。在这种背景下，低代码/无代码测试工具的优势显得尤为突出：

• • 降低技术门槛：使非技术人员也能直接参与测试设计与编写，无需编写代码。

• • 加速敏捷交付：IDC 预测到 2024 年，全球低代码测试市场规模将突破 72 亿美元，成为行业的核心需求。

• • 应对复杂场景：在微服务架构和跨系统测试需求激增的背景下，低代码工具能够高效应对业务的复杂性和多样性。

二、 技术实现原理

2.1. 核心流程

DeepSeek 的低代码测试方案通过以下核心流程，将自然语言需求转化为可执行的自动化测试脚本：

• • 自然语言指令输入：用户通过简洁的自然语言描述测试需求。

• • NLP 解析：DeepSeek 使用自然语言处理（NLP）技术对指令进行解析，识别测试意图和核心元素。

• • 逻辑树生成：基于需求，DeepSeek 自动构建测试逻辑树，确定测试动作和断言条件。

• • Playwright 代码合成：将逻辑树转化为具体的 Playwright 测试代码。

• • 自愈执行：内置智能机制自动适应元素定位变化和动态等待策略，确保脚本稳定执行。

2.2. 典型场景示例

假设用户输入如下自然语言需求：

验证商品搜索功能：
1. 输入"无线耳机"，点击搜索
2. 结果页展示≥10条商品
3. 按"价格从低到高"排序，首条价格≤200元

DeepSeek 自动输出对应的 Playwright 测试代码：

test('商品搜索验证', async ({ page }) => {  
  await page.fill('#search-input', '无线耳机');  
  await page.click('#search-button');  
  await expect(page.locator('.product-item')).toHaveCountGreaterThanOrEqual(10);  
  await page.selectOption('#sort-select', { label: '价格从低到高' });  
  const price = await page.locator('.product-price:first-child')  
    .evaluate(el => parseFloat(el.textContent.replace('￥', '')));  
  expect(price).toBeLessThanOrEqual(200);  
});

2.3 关键技术

• • 智能元素定位：DeepSeek 能自动匹配语义化选择器（如 #search-input），提高脚本的准确性和稳定性。

• • 动态等待：通过 page.waitForSelector 等动态等待策略，避免因页面元素加载过慢或延迟而导致测试失败。

• • 数据清洗：DeepSeek 自动转换数据格式（如将“￥200”转换为数字 200），提升脚本的可用性和通用性。

三、 高级功能与代码示例

3.1. 跨平台移动端测试

DeepSeek 不仅支持 Web 测试，还能一键生成适用于移动端的测试脚本。以下是一个移动端登录功能的测试示例：

test('App 登录验证', async ({ page }) => {  
  await page.fill('#username', 'test_user');  
  await page.fill('#password', 'password123');  
  await page.tap('#login-btn');  
  await expect(page).toHaveURL('home');  
  await page.context().setOffline(true);  // 模拟断网  
  await page.tap('#login-btn');  
  await expect(page.locator('.network-error')).toContainText('网络连接失败');  
});

3.2 视觉验证

DeepSeek 支持通过 Playwright 进行视觉验证，确保页面的布局和外观符合预期。例如，检查首页布局：

test('首页布局检查', async ({ page }) => {  
  await page.goto('/home');  
  expect(await page.screenshot())  
    .toMatchSnapshot('homepage-baseline.png', { threshold: 0.1 });  
});

四、实施路径与实测数据

4.1. 三步落地流程

• • 结构化输入：使用 DeepSeek 提供的测试指令编辑器，支持 Markdown、Excel 等格式定义测试目标与步骤。

• • 自动生成与调试：通过编辑器实时生成测试代码并进行验证，确保逻辑准确无误。

• • 流水线集成：通过 API 将 DeepSeek 集成到 Jenkins 或 GitLab CI 流水线，实现自动化脚本的更新与执行。

4.2. 效率对比

指标	传统手工测试	DeepSeek 低代码测试
用例设计耗时	8小时/场景	0.5小时/场景
脚本开发耗时	6小时/场景	0小时（自动生成）
异常场景覆盖率	52%	89%

五、局限性及应对策略

5.1. 复杂异步场景

• • 问题：对于 WebSocket 等长连接场景，DeepSeek 目前仍需要人工补充等待策略。

• • 解决方案：用户可通过图形化条件配置器定义等待规则，自动添加合适的等待策略。

5.2. 定制化断言

• • 问题：对于一些特殊的校验规则，用户可能需要扩展断言库。

• • 解决方案：DeepSeek 提供自定义函数注入接口，允许用户定义专属的断言逻辑，灵活满足个性化需求。

六、结语

DeepSeek 的低代码测试方案通过自然语言交互、AI 逻辑合成和自动化维护机制，打破了技术门槛，让非技术人员也能轻松参与自动化测试工作。通过实测，DeepSeek 显著提高了测试效率和异常场景覆盖率，帮助企业缩短开发周期并提升软件质量。建议企业从标准化流程（如登录、支付等）开始试点，结合团队资源逐步推广，最终实现全流程的自动化测试。