DeepSeek测试用例生成与优化工具：基于Python的自动化测试解决方案

# AI测试用例工具 ## 一、系统架构 ### 1. 目录结构 ``` src/ ├── Home.py # 首页 ├── pages/ # 功能页面 │ ├── 01_用例生成.py # 需求分析和用例生成 │ └── 02_用例优化.py # 已有用例的优化 ├── core/ # 核心功能 │ ├── test_point.py # 测试点生成 │ ├── test_case.py # 用例生成 │ ├── test_checker.py # 用例优化 │ ├── excel.py # Excel处理 │ ├── file_processor.py # 文件处理 │ ├── prompts.py # 提示词模板 │ └── config.py # 配置管理 ├── utils/ # 工具函数 │ └── image.py # 图片处理 └── assets/ # 静态资源 └── header-logo.png # 页面图标 ``` ### 2. 系统流程 ```mermaid graph TD A[首页] --> B[用例生成] A --> C[用例优化] B --> D[上传需求文档] D --> E[选择测试类型] E --> F[生成测试点] F --> G[生成测试用例] G --> H[导出Excel] C --> I[上传Excel用例] I --> J[优化用例] J --> K[导出优化结果] ``` ## 二、功能模块 ### 1. 用例生成 - 支持格式：Markdown/Word/Text - 测试类型： - 功能测试 - 性能测试 - 安全测试 - 兼容性测试 - 可用性测试 - 安装测试 - 配置测试 - 探索性测试 - 自动化测试 - 灾难恢复测试 - 接口测试 - 本地化测试 - 负载测试 - 压力测试 - 容量测试 - 生成流程：需求分析 -> 测试点拆分 -> 用例生成 -> Excel导出 ### 2. 用例优化 - 输入：Excel格式测试用例 - 优化内容： - 用例完整性 - 步骤详细度 - 预期结果准确性 - 用例命名规范 - 输出：优化后的Excel文件 ## 三、技术实现 ### 1. 核心组件 - DifyClient：API调用封装 - TestCaseGenerator：用例生成器 - TestCaseChecker：用例优化器 - ExcelProcessor：Excel处理器 ### 2. 页面组件 - 文件上传：支持多种格式 - 进度显示：实时反馈 - 结果预览：JSON/表格展示 - 数据导出：Excel下载 ### 3. 配置管理 配置文件位于 `config/dify.json`： ```json { "base_url": "http://your-dify-server/v1", "assistants": { "requirement_analyzer": { "name": "需求分析助手", "api_key": "your-api-key" }, "test_generator": { "name": "测试用例生成助手", "api_key": "your-api-key" }, "test_checker": { "name": "测试用例优化助手", "api_key": "your-api-key" } } } ``` ### 4. 部署说明 1. 准备配置文件 - 在项目根目录创建 `config` 文件夹 - 将 `dify.json` 放入 `config` 文件夹 - 修改配置文件中的 API 地址和密钥 2. Docker部署 ```bash # 构建镜像 docker build -t testcase-generator . # 运行容器（确保配置文件已就绪） docker run -d -p 8501:8501 -v $(pwd)/config:/app/config testcase-generator ### 2. Docker Compose部署 ```bash # 启动服务 docker-compose up -d ``` ```