DeepSeek + Python 提效测试用例生成落地

生成是一个耗时且重要的环节。以下内容将详细说明如何将 DeepSeek + Python 的能力扩展到测试用例生成场景，并探讨具体的落地实践和可扩展的应用场景。结合 DeepSeek 的语义分析功能，检查测试用例是否覆盖所有需求，并补充遗漏的测试场景。构建统一的测试用例库，支持整个团队通过 DeepSeek 查询和复用测试用例，减少重复劳动。1. 自动生成测试用例：基于需求文档和历史数据，快速生成

程序员小雷

1595人浏览 · 2025-02-28 14:03:41

程序员小雷 · 2025-02-28 14:03:41 发布

在测试流程中，测试用例生成是一个耗时且重要的环节。测试工程师需要基于需求文档、历史用例和功能模块设计覆盖全面的测试用例，确保产品质量。然而，这个过程容易受到信息分散、重复劳动及遗漏问题的困扰。

　　通过结合 DeepSeek 和 Python，可以实现以下目标：

　　1. 智能生成测试用例：基于需求文档和历史测试用例，推荐或自动生成相关测试场景。

　　2. 提高测试覆盖率：利用 DeepSeek 的语义搜索，避免遗漏边界条件、异常测试等关键用例。

　　3. 减少重复劳动：复用已有用例并结合需求文档生成新的测试用例。

　　4. 团队协作共享：构建统一的测试用例库，支持团队高效查询和复用。

　　以下内容将详细说明如何将 DeepSeek + Python 的能力扩展到测试用例生成场景，并探讨具体的落地实践和可扩展的应用场景。

　　一、测试用例生成的应用落地

　　1. 测试用例生成的主要挑战

　　·需求理解复杂：需求文档措辞复杂，容易遗漏关键信息。

　　· 边界条件测试：缺乏自动识别边界条件的工具，全面性不足。

　　· 重复设计问题：类似功能模块可能重复设计测试用例，浪费时间。

　　· 用例复用难：已有测试用例分散，难以直接复用。

　　2. DeepSeek + Python 提效解决方案

　　DeepSeek 提供了强大的语义搜索和知识推荐能力，可以结合 Python 自动化脚本实现以下功能：

　　1. 从需求文档生成基础测试用例。

　　2. 复用已有用例，并补充新用例。

　　3. 分析边界条件和异常场景，生成更全面的用例。

　　4. 构建用例数据库，支持快速查询和共享。

　　以下是具体的实现流程。

　　二、实现测试用例生成扩展

　　1. 数据准备：需求文档和历史用例

　　需求文档

　　需求文档可以是自由文本的形式，如下所示：

　　需求文档：用户登录功能

　1. 用户输入正确的用户名和密码后，系统应成功登录跳转到首页。

　　2. 用户输入错误密码时，应提示“密码错误”。

　　3. 超过 3 次登录失败，系统应锁定账户。

　　4. 用户名或密码为空时，应提示“用户名或密码不能为空”。

历史用例

　　将历史测试用例整理为 JSON 格式以供 DeepSeek 使用：

[
　　  {
　　    "id": "TC001",
　　    "title": "用户登录-成功登录",
　　    "description": "测试用户输入正确的用户名和密码后是否成功登录。",
　　    "steps": [
　　      "打开登录页面",
　　      "输入用户名和密码",
　　      "点击登录按钮"
　　    ],
　　    "expected_result": "用户登录成功，跳转至首页",
　　    "tags": ["登录", "成功路径"]
　　  },
　　  {
　　    "id": "TC002",
　　    "title": "用户登录-密码错误",
　　    "description": "测试用户输入错误密码时是否提示正确的信息。",
　　    "steps": [
　　      "打开登录页面",
　　      "输入正确的用户名和错误的密码",
　　      "点击登录按钮"
　　    ],
　　    "expected_result": "提示用户‘密码错误’",
　　    "tags": ["登录", "异常路径"]
　　  }
　　]

2. 用例生成：Python + DeepSeek 自动化扩展

　　以下是基于 DeepSeek 和 Python 的测试用例生成示例代码。

　　步骤 1：需求文档解析

　　通过关键词提取和语义分析，解析需求文档中的重要信息。

from deepseek import DeepSeek
　　# 初始化 DeepSeek
　　deepseek = DeepSeek(config_path="config.yaml")
　　# 解析需求文档
　　def parse_requirements(requirement_text):
　　    """
　　    使用 DeepSeek 分析需求文档并提取关键点
　　    """
　　    parsed_results = deepseek.query(requirement_text)
　　    return parsed_results
　　# 示例需求文档
　　requirement_text = """
　　用户输入正确的用户名和密码后，系统应成功登录。
　　超过 3 次登录失败，系统应锁定账户。
　　"""
　　parsed_results = parse_requirements(requirement_text)
　　# 输出解析结果
　　print("需求解析结果：")
　　for result in parsed_results:
　　    print(f"关键点：{result['title']}")

步骤 2：生成基础测试用例

　　根据需求文档生成初步测试用例。

def generate_test_case(requirement):
　　    """
　　    根据需求文档生成测试用例
　　    """
　　    base_test_case = {
　　        "id": f"TC_GEN_{hash(requirement) % 10000}",
　　        "title": f"自动生成测试用例 - {requirement[:20]}",
　　        "description": f"根据需求文档生成的用例：{requirement}",
　　        "steps": [
　　            "根据需求描述细化测试步骤"
　　        ],
　　        "expected_result": "根据需求描述填写预期结果",
　　        "tags": ["自动生成"]
　　    }
　　    return base_test_case
　　# 示例：生成测试用例
　　for requirement in parsed_results:
　　    test_case = generate_test_case(requirement['title'])
　　    print(test_case)

　3. 边界条件和异常测试生成

　　使用 DeepSeek 自动补充边界条件和异常场景：

　def generate_edge_cases(requirement_text):
　　    """
　　    自动生成边界条件和异常测试用例
　　    """
　　    edge_case_prompts = [
　　        f"针对需求 '{requirement_text}'，生成边界条件测试用例。",
　　        f"针对需求 '{requirement_text}'，生成异常场景测试用例。"
　　    ]
　　    edge_cases = []
　　    for prompt in edge_case_prompts:
　　        results = deepseek.query(prompt)
　　        edge_cases.extend(results)
　　    return edge_cases
　　# 示例：生成边界条件用例
　　edge_cases = generate_edge_cases("用户登录功能")
　　for case in edge_cases:
　　    print("边界条件用例：", case)

4. 测试用例库构建与复用

　　将生成的用例存储到统一的用例库中，支持后续复用和查询：

　import json
　　def save_test_case_library(test_cases, output_file="test_case_library.json"):
　　    """
　　    保存生成的测试用例到 JSON 文件
　　    """
　　    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
　　        json.dump(test_cases, f, ensure_ascii=False, indent=4)
　　# 示例：保存到用例库
　　generated_test_cases = [
　　    {"id": "TC001", "title": "测试用例1", "description": "描述1"},
　　    {"id": "TC002", "title": "测试用例2", "description": "描述2"}
　　]
　　save_test_case_library(generated_test_cases)

三、实际意义的扩展应用

　　1. 自动化用例生成与执行

　　通过 DeepSeek 结合自动化测试工具（如 Selenium 或 pytest），将生成的测试用例转化为自动化测试脚本。

　　落地场景：生成登录页面的自动化测试脚本。

　　示例代码：

　from selenium import webdriver
　　def execute_test_case(test_case):
　　    """
　　    执行自动化测试用例
　　    """
　　    driver = webdriver.Chrome()
　　    for step in test_case['steps']:
　　        print(f"执行步骤：{step}")
　　    driver.quit()

2. 用例覆盖率分析

　　结合 DeepSeek 的语义分析功能，检查测试用例是否覆盖所有需求，并补充遗漏的测试场景。

　　场景：需求文档更新后，检查哪些需求未被测试覆盖。

　　3. 历史缺陷关联

　　将测试用例与历史缺陷关联，生成针对性用例，确保修复的缺陷不会再次出现。

　　场景：自动生成回归测试用例。

　　4. 团队协作与共享

　　构建统一的测试用例库，支持整个团队通过 DeepSeek 查询和复用测试用例，减少重复劳动。

　　场景：跨项目测试用例共享。

　　四、总结

　　通过将 DeepSeek 和 Python 结合，测试用例生成和管理可以实现以下提升：

　　1. 自动生成测试用例：基于需求文档和历史数据，快速生成基础用例、边界条件和异常用例。