ai理解产品需求生成测试用例-deepseek
ai：把用例捡起来！把用例捡起来！给大模型需求文档，让它完成设计用例，编写用例，包括功能用例、接口用例、自动化测试用例，自执行~最后发送至工作群中
直接使用deepseek即可
执行一下看看：
调用ds分析需求：
生成功能/接口用例：
生成自动化用例：
看一下自动生成的功能用例和接口用例：
# 为了验证用户登录功能，我们将使用 `pytest` 框架和 `requests` 库来进行 API 测试。以下是一个示例代码，展示了如何实现这个测试用例。
#
# ### 安装依赖
# 首先，确保你已经安装了 `pytest` 和 `requests` 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
#
# ```bash
# pip install pytest requests
# ```
#
# ### 测试代码
#
# ```python
import pytest
import requests
# 定义登录API的URL
LOGIN_URL = "http://127.0.0.1:5000/login"
# 测试用例：验证用户登录功能
def test_user_login():
# 定义测试数据
username = "user1"
password = "password1"
# 构造请求体
payload = {
"username": username,
"password": password
}
# 发送POST请求到登录API端点
response = requests.post(LOGIN_URL, json=payload)
# 验证响应状态码是否为200
assert response.status_code == 200, f"Expected status code 200, but got {response.status_code}"
# 解析API响应
response_data = response.json()
# 验证响应中是否包含预期的字段
assert "token" in response_data, "Response does not contain 'token' field"
assert "user_id" in response_data, "Response does not contain 'user_id' field"
# 验证token和user_id是否有效
assert isinstance(response_data["token"], str), "Token is not a string"
assert isinstance(response_data["user_id"], int), "User ID is not an integer"
# 运行测试
if __name__ == "__main__":
pytest.main()
# ```
#
# ### 代码说明
#
# 1. **LOGIN_URL**: 这是登录API的URL，你需要将其替换为实际的API端点。
#
# 2. **test_user_login**: 这是测试函数，使用 `pytest` 框架进行测试。
#
# 3. **payload**: 这是发送到API的请求体，包含用户名和密码。
#
# 4. **requests.post**: 发送POST请求到登录API端点。
#
# 5. **assert response.status_code == 200**: 验证响应状态码是否为200，表示请求成功。
#
# 6. **response.json()**: 解析API响应为JSON格式。
#
# 7. **assert "token" in response_data**: 验证响应中是否包含 `token` 字段。
#
# 8. **assert "user_id" in response_data**: 验证响应中是否包含 `user_id` 字段。
#
# 9. **assert isinstance(response_data["token"], str)**: 验证 `token` 是否为字符串类型。
#
# 10. **assert isinstance(response_data["user_id"], int)**: 验证 `user_id` 是否为整数类型。
#
# ### 运行测试
#
# 你可以通过以下命令运行测试：
#
# ```bash
# pytest test_login.py
# ```
#
# 如果所有断言都通过，测试将成功完成。如果有任何断言失败，`pytest` 将输出详细的错误信息，帮助你定位问题。
"""
自动化测试执行器
"""
import pytest
import os
import sys
from datetime import datetime
from typing import List, Dict
import json
from dotenv import load_dotenv
# 添加项目根目录到Python路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
project_root = os.path.abspath(os.path.join(current_dir, "../../../.."))
src_dir = os.path.join(project_root, "ai-test-generator", "src")
sys.path.insert(0, src_dir)
# 加载环境变量
env_path = os.path.join(project_root, "ai-test-generator", ".env")
print(f"正在加载环境变量文件: {env_path}")
load_dotenv(env_path)
try:
from test_reporter import TestReporter, TestResult
except ImportError as e:
print(f"错误：无法导入test_reporter模块。请确保项目结构正确。")
print(f"当前目录: {current_dir}")
print(f"项目根目录: {project_root}")
print(f"src目录: {src_dir}")
print(f"Python路径: {sys.path}")
raise e
def run_tests(test_files: List = None) -> bool:
"""
运行测试用例并生成报告
Args:
test_files: 要运行的测试文件列表，如果为None则运行所有测试
Returns:
bool: 所有测试是否通过
"""
print("\n开始执行测试...")
# 初始化测试报告器
reporter = TestReporter()
# 如果没有指定测试文件，则运行所有测试
if test_files is None:
test_files = [f for f in os.listdir(os.path.dirname(__file__))
if f.endswith('_test.py') and f != '_automation.py']
print(f"将运行所有测试文件: {test_files}")
all_passed = True
for test_file in test_files:
test_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), test_file)
test_id = os.path.splitext(test_file)
print(f"\n执行测试文件: {test_file}")
# 记录测试执行
start_time = datetime.now()
try:
# 运行测试
result = pytest.main()
status = 'passed' if result == 0 else 'failed'
error_msg = None if result == 0 else 'Test execution failed'
if result != 0:
all_passed = False
print(f"测试执行结果: {status}")
except Exception as e:
status = 'error'
error_msg = str(e)
all_passed = False
print(f"测试执行出错: {e}")
duration = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
# 记录测试结果
reporter.add_test_result(TestResult(
test_id=test_id,
test_name=test_file,
test_type='api',
status=status,
duration=duration,
error_message=error_msg,
start_time=start_time.isoformat(),
end_time=datetime.now().isoformat()
))
# 生成并保存报告
reports_dir = os.path.join(project_root, "ai-test-generator", "test_cases", "reports")
reporter.save_report(reports_dir)
# 发送钉钉通知
print("\n准备发送测试报告...")
reporter.send_dingtalk_notification()
print(f"\n测试执行完成，{'全部通过' if all_passed else '存在失败'}")
return all_passed
if __name__ == "__main__":
# 获取命令行参数中的测试文件
test_files = sys.argv if len(sys.argv) > 1 else None
# 运行测试
success = run_tests(test_files)
# 设置退出码
sys.exit(0 if success else 1)metadata:
id: FUNC_1__20250313_155452
type: functional
feature: 1._**用户登录功能**：
generated_time: '2025-03-13T15:54:52.411287'
test_case:
title: 用户登录功能测试
description: 验证用户登录功能是否正常工作，确保用户能够通过正确的用户名和密码成功登录系统。
test_type: functional
prerequisites:
- 系统已安装并运行
- 用户已注册并拥有有效的用户名和密码
steps:
- 打开登录页面
- 输入有效的用户名
- 输入有效的密码
- 点击登录按钮
expected_results:
- 登录页面成功加载
- 用户名和密码输入框接受输入
- 登录按钮可点击
- 用户成功登录并跳转到主页
test_data:
username: testuser
password: testpassword本地简单写了个登录接口，用生成的用例跑一下，看看收集结果以及发送结果的功能
接口：
改改用例里面的url和参数：
report中的内容：
发送的wehook通知：
代码：
main.py
1 import os
2 import sys
3 from test_generator import AITestGenerator
4 from test_case_manager import TestCaseManager
5 from dotenv import load_dotenv
6
7 def read_requirements():
8 """从用户输入读取需求文档"""
9 print("\n请输入需求文档（输入完成后请按Ctrl+D或Ctrl+Z结束）：")
10 lines = []
11 try:
12 while True:
13 line = input()
14 lines.append(line)
15 except (EOFError, KeyboardInterrupt):
16 pass
17 return "\n".join(lines)
18
19 def read_requirements_from_file(file_path):
20 """从文件读取需求文档"""
21 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
22 return f.read()
23
24 def main():
25 # 加载环境变量
26 load_dotenv()
27
28 # 初始化生成器和管理器
29 generator = AITestGenerator()
30 manager = TestCaseManager()
31
32 # 解析命令行参数
33 if len(sys.argv) < 2:
34 print("用法: python main.py <command> ")
35 print("命令:")
36 print("generate <requirements_file>- 从需求文件生成测试用例")
37 print("generate - 从用户输入生成测试用例")
38 print("run - 执行测试用例")
39 print("选项:")
40 print("type: functional 或 api")
41 print("feature: 特定功能名称")
42 return
43
44 command = sys.argv
45
46 if command == "generate":
47 # 获取需求文档
48 if len(sys.argv) > 2:
49 # 从文件读取需求
50 requirements = read_requirements_from_file(sys.argv)
51 else:
52 # 从用户输入读取需求
53 requirements = read_requirements()
54
55 if not requirements.strip():
56 print("错误：需求文档不能为空")
57 return
58
59 # 分析需求
60 print("\n正在分析需求文档...")
61 features = generator.analyze_requirements(requirements)
62
63 print("\n提取的功能点：")
64 for i, feature in enumerate(features, 1):
65 print(f"{i}. {feature}")
66
67 # 为每个功能点生成测试用例
68 test_types = ['functional', 'api', 'automation']
69 for feature in features:
70 feature_name = feature.strip().lower().replace(' ', '_')
71
72 for test_type in test_types:
73 print(f"\n正在生成 {test_type} 测试用例，功能点：{feature}")
74 test_case = generator.generate_test_cases(feature, test_type)
75
76 # 保存测试用例
77 if test_type == 'functional':
78 # 保存为YAML文件
79 file_path = manager.save_functional_test(test_case.dict(), feature_name)
80 print(f"功能测试用例已保存到: {file_path}")
81
82 elif test_type == 'api':
83 # 保存为Python测试文件和JSON数据文件
84 case_path, data_path = manager.save_api_test(test_case.dict(), feature_name)
85 print(f"API测试用例已保存到: {case_path}")
86 print(f"API测试数据已保存到: {data_path}")
87
88 elif test_type == 'automation':
89 # 生成自动化测试代码
90 automation_code = generator.generate_automation_code(test_case)
91 # 保存自动化测试代码
92 file_path = os.path.join(manager.api_cases_dir, f"{feature_name}_automation.py")
93 with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
94 f.write(automation_code)
95 print(f"自动化测试代码已保存到: {file_path}")
96
97 print("\n所有测试用例生成完成！")
98 print("\n您可以在以下目录找到生成的测试用例：")
99 print(f"功能测试用例: {manager.functional_dir}")
100 print(f"API测试用例: {manager.api_cases_dir}")
101 print(f"API测试数据: {manager.api_data_dir}")
102
103 elif command == "run":
104 # 执行测试用例
105 test_type = sys.argv if len(sys.argv) > 2 else None
106 feature = sys.argv if len(sys.argv) > 3 else None
107
108 print(f"\n开始执行测试{'（' + test_type + '）' if test_type else ''}")
109 if feature:
110 print(f"功能点: {feature}")
111
112 success = manager.execute_tests(test_type, feature)
113
114 print("\n测试执行完成！")
115 print(f"测试{'全部通过' if success else '存在失败'}")
116 print(f"详细报告已保存至: {manager.reports_dir}")
117
118 else:
119 print(f"未知命令: {command}")
120 return
121
122 if __name__ == "__main__":
123 main() View Codetest_case_manager.py
1 import os
2 import sys
3 from test_generator import AITestGenerator
4 from test_case_manager import TestCaseManager
5 from dotenv import load_dotenv
6
7 def read_requirements():
8 """从用户输入读取需求文档"""
9 print("\n请输入需求文档（输入完成后请按Ctrl+D或Ctrl+Z结束）：")
10 lines = []
11 try:
12 while True:
13 line = input()
14 lines.append(line)
15 except (EOFError, KeyboardInterrupt):
16 pass
17 return "\n".join(lines)
18
19 def read_requirements_from_file(file_path):
20 """从文件读取需求文档"""
21 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
22 return f.read()
23
24 def main():
25 # 加载环境变量
26 load_dotenv()
27
28 # 初始化生成器和管理器
29 generator = AITestGenerator()
30 manager = TestCaseManager()
31
32 # 解析命令行参数
33 if len(sys.argv) < 2:
34 print("用法: python main.py <command> ")
35 print("命令:")
36 print("generate <requirements_file>- 从需求文件生成测试用例")
37 print("generate - 从用户输入生成测试用例")
38 print("run - 执行测试用例")
39 print("选项:")
40 print("type: functional 或 api")
41 print("feature: 特定功能名称")
42 return
43
44 command = sys.argv
45
46 if command == "generate":
47 # 获取需求文档
48 if len(sys.argv) > 2:
49 # 从文件读取需求
50 requirements = read_requirements_from_file(sys.argv)
51 else:
52 # 从用户输入读取需求
53 requirements = read_requirements()
54
55 if not requirements.strip():
56 print("错误：需求文档不能为空")
57 return
58
59 # 分析需求
60 print("\n正在分析需求文档...")
61 features = generator.analyze_requirements(requirements)
62
63 print("\n提取的功能点：")
64 for i, feature in enumerate(features, 1):
65 print(f"{i}. {feature}")
66
67 # 为每个功能点生成测试用例
68 test_types = ['functional', 'api', 'automation']
69 for feature in features:
70 feature_name = feature.strip().lower().replace(' ', '_')
71
72 for test_type in test_types:
73 print(f"\n正在生成 {test_type} 测试用例，功能点：{feature}")
74 test_case = generator.generate_test_cases(feature, test_type)
75
76 # 保存测试用例
77 if test_type == 'functional':
78 # 保存为YAML文件
79 file_path = manager.save_functional_test(test_case.dict(), feature_name)
80 print(f"功能测试用例已保存到: {file_path}")
81
82 elif test_type == 'api':
83 # 保存为Python测试文件和JSON数据文件
84 case_path, data_path = manager.save_api_test(test_case.dict(), feature_name)
85 print(f"API测试用例已保存到: {case_path}")
86 print(f"API测试数据已保存到: {data_path}")
87
88 elif test_type == 'automation':
89 # 生成自动化测试代码
90 automation_code = generator.generate_automation_code(test_case)
91 # 保存自动化测试代码
92 file_path = os.path.join(manager.api_cases_dir, f"{feature_name}_automation.py")
93 with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
94 f.write(automation_code)
95 print(f"自动化测试代码已保存到: {file_path}")
96
97 print("\n所有测试用例生成完成！")
98 print("\n您可以在以下目录找到生成的测试用例：")
99 print(f"功能测试用例: {manager.functional_dir}")
100 print(f"API测试用例: {manager.api_cases_dir}")
101 print(f"API测试数据: {manager.api_data_dir}")
102
103 elif command == "run":
104 # 执行测试用例
105 test_type = sys.argv if len(sys.argv) > 2 else None
106 feature = sys.argv if len(sys.argv) > 3 else None
107
108 print(f"\n开始执行测试{'（' + test_type + '）' if test_type else ''}")
109 if feature:
110 print(f"功能点: {feature}")
111
112 success = manager.execute_tests(test_type, feature)
113
114 print("\n测试执行完成！")
115 print(f"测试{'全部通过' if success else '存在失败'}")
116 print(f"详细报告已保存至: {manager.reports_dir}")
117
118 else:
119 print(f"未知命令: {command}")
120 return
121
122 if __name__ == "__main__":
123 main() View Codetest_generator.py
1 import os2 import sys3 import time4 import json5 import re6 from typing import List, Dict7 import requests8 import httpx9 from dotenv import load_dotenv 10 from pydantic import BaseModel 1112 class TestCase(BaseModel): 13 """测试用例模型""" 14 title: str 15 description: str 16 test_type: str# 'functional', 'api', 'automation' 17 prerequisites: List 18 steps: List 19 expected_results: List 20 test_data: Dict 2122 class AITestGenerator: 23 def __init__(self): 24 load_dotenv() 25 self.api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY") 26 if not self.api_key: 27 print("错误: 未找到DEEPSEEK_API_KEY环境变量。请确保.env文件中包含有效的API密钥。") 28 sys.exit(1) 29 30 self.url = "https://api.deepseek.com/chat/completions" 31 self.headers = { 32 "Content-Type": "application/json", 33 "Authorization": f"Bearer {self.api_key}" 34 } 35 print("成功初始化DeepSeek API配置") 36 37 def _format_json_prompt(self, content: str) -> str: 38 """格式化提示词，确保AI生成标准JSON格式响应""" 39 return f"""请严格按照以下JSON格式生成响应： 40 {{ 41 "title": "测试用例标题", 42 "description": "测试用例描述", 43 "test_type": "api", 44 "prerequisites": ["前置条件1", "前置条件2"], 45 "steps": ["步骤1", "步骤2"], 46 "expected_results": ["预期结果1", "预期结果2"], 47 "test_data": {{ 48 "key1": "value1", 49 "key2": "value2" 50 }} 51 }} 5253 请基于以下内容生成测试用例（请确保生成的是合法的JSON格式）： 54 {content}""" 5556 def _extract_json_from_text(self, text: str) -> str: 57 """从文本中提取JSON部分""" 58 # 查找第一个 { 和最后一个 } 之间的内容 59 json_match = re.search(r'({[\s\S]*})', text) 60 if json_match: 61 return json_match.group(1) 62 return text 6364 def _clean_json_string(self, json_str: str) -> str: 65 """清理和修复常见的JSON格式问题""" 66 # 移除可能导致解析错误的Unicode字符 67 json_str = json_str.encode('utf-8', 'ignore').decode('utf-8') 68 69 # 修复常见的格式问题 70 json_str = re.sub(r'(?来源：程序园用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！
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