在當今快節奏的軟件開發領域，自動化測試已然成為保障軟件質量的中流砥柱。傳統手動編寫測試用例的方式，非但耗時費力，還極易遺漏關鍵場景。

所幸，AI 技術的飛速發展為我們帶來了全新的解決方案。今天，就讓我們一同探索如何借助 DeepSeek 與 Python 的 pytest 框架，實現測試用例的智能生成，從而大幅提升測試效率。

一、DeepSeek+Python：自動生成測試用例分工

1.1 DeepSeek：作為自動生成測試用例的 “大腦”

DeepSeek 作為一款強大的 AI工具，它能理解軟件的功能需求，自動生成測試用例框架。就像一個經驗豐富的測試專家，能快速梳理出各種可能的測試場景。比如，對于一個用戶登錄功能，它能想到正常登錄、密碼錯誤、用戶名不存在、賬號被鎖定等多種情況，并生成相應的測試用例結構，為后續測試提供基礎。

1.2 Python：靈活實現測試的 “萬能鑰匙”

Python 作為一種功能強大且靈活的編程語言，在測試領域應用廣泛。結合 pytest 框架，它能將 DeepSeek 生成的測試用例框架轉化為可執行的測試腳本。利用pytest框架不僅能方便地組織和運行測試用例，還提供了豐富的插件和功能，像參數化測試、測試夾具等，讓測試工作更加高效和便捷。

二、具體實現步驟與代碼示例

2.1 環境搭建

首先，確保你已經安裝了 Python 環境。然后，通過 pip 安裝 pytest 和 deepseek 庫（假設 deepseek 庫已存在并可安裝）。如果要進行覆蓋率分析，還需安裝 coverage.py ，命令如下：

pip install pytest deepseek pytest-cov

2.2 使用 DeepSeek 生成基礎測試用例

以測試一個簡單的用戶登錄接口為例，假設接口地址為https://api.example.com/login，接收 JSON 格式的用戶名和密碼，返回登錄結果。代碼如下：

import pytest
from deepseek import DeepSeek  
import requests

# 初始化 DeepSeek
deepseek = DeepSeek()

def test_user_login():
    """測試用戶登錄接口"""
    # 利用 DeepSeek 生成用戶登錄接口的測試用例
    test_cases = deepseek.generate_test_cases('user_login')
    
    for case in test_cases:
        # 發送 POST 請求至登錄接口
        response = requests.post("https://api.example.com/login", json=case['input'])
        
        # 斷言響應狀態碼與預期相符
        assert response.status_code == case['expected']['status_code'], \
            f"Expected status code {case['expected']['status_code']}, but got {response.status_code}"
        
        # 斷言響應內容與預期一致
        assert response.json() == case['expected']['response'], \
            f"Expected response {case['expected']['response']}, but got {response.json()}"

2.3 擴展測試用例：自動生成邊界值測試用例

為了提高測試用例的覆蓋率，我們可以結合 Python 手動擴展一些邊界值測試用例。比如，對用戶名和密碼的長度限制進行測試：

def generate_boundary_test_cases():
    """生成用戶登錄接口的邊界值測試用例"""
    return [
        # 輸入用戶名過短、密碼過短的邊界情況
        {'input': {'username': 'a', 'password': '1'}, 'expected': {'status_code': 400, 'response': {'error': 'Invalid username or password'}}},
        
        # 輸入用戶名過長、密碼過長的邊界情況
        {'input': {'username': 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz', 'password': '1234567890'}, 'expected': {'status_code': 400, 'response': {'error': 'Username too long'}}},
        
        # 輸入正常用戶名、密碼的常規情況
        {'input': {'username': 'validUser', 'password': '123456'}, 'expected': {'status_code': 200, 'response': {'message': 'Login successful'}}}
    ]

@pytest.mark.parametrize("test_case", generate_boundary_test_cases())
def test_user_login_boundary(test_case):
    """測試用戶登錄接口的邊界值"""
    response = requests.post("https://api.example.com/login", json=test_case['input'])
    
    # 斷言響應狀態碼與預期相符
    assert response.status_code == test_case['expected']['status_code'], \
        f"Expected status code {test_case['expected']['status_code']}, but got {response.status_code}"
    
    # 斷言響應內容與預期一致
    assert response.json() == test_case['expected']['response'], \
        f"Expected response {test_case['expected']['response']}, but got {response.json()}"

2.4 用例覆蓋率分析：精準評估測試效果

為了精準評估測試用例對代碼的覆蓋程度，我們可以借助 coverage.py 這一實用工具。它能夠清晰地呈現哪些代碼路徑已被測試覆蓋，哪些尚未涉及。

# 安裝 coverage.py 及其 pytest 插件
# pip install pytest-cov

# 運行測試并生成覆蓋率報告
# pytest --cov=your_module_name tests/

def test_user_login():
    """測試用戶登錄接口"""
    test_cases = deepseek.generate_test_cases('user_login')
    for case in test_cases:
        response = requests.post("https://api.example.com/login", json=case['input'])
        assert response.status_code == case['expected']['status_code']
        assert response.json() == case['expected']['response']

if __name__ == "__main__":
    pass  # pytest 會自動發現并運行測試函數

也可以直接在在命令行運行以下命令：

pytest --cov=your_module_name tests/

其中，your_module_name是你要測試的模塊名，tests/是測試腳本所在的目錄。這會生成一份覆蓋率報告，幫助你找出哪些代碼路徑還沒有被測試覆蓋，從而針對性地補充測試用例。

3、小結

本文中內容，為了照顧新手，沒有寫太復雜的應用場景，小白也能看得懂，這個不是難點，重點是思路。要學會善用借助一系列輔助工具來提升測試工作的效率與質量的思路。

據我了解，使用 DeepSeek 與 Python 自動生成測試用例的組合方案，在一些公司實際項目中已經取得了不錯的成效。

不過，在使用過程中也有一些注意事項。雖然 DeepSeek 能生成大部分常見的測試用例，但對于一些復雜的業務邏輯和特定的場景，可能還需要手動調整和補充。而且，自動生成的測試用例也需要進行驗證，確保其準確性和有效性。

大家可以嘗試將這些方法應用到自己的項目中！如果在實踐過程中有任何問題或心得，歡迎添加老師微信交流：762357658，當然，也可以直接在評論區留言分享。