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ollama本地部署的deepseek解析接口文档，结合Python生成pytest+yml的框架用例

• 25-03-07 18:42
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blog.csdn.net

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前言

在接口测试中，测试工程师通常需要根据开发提供的接口文档手动编写测试用例。这种方式不仅耗时，还容易遗漏边界场景。通过 DeepSeek 模型的语义理解能力，可以自动从接口文档中生成详细的接口测试用例，并结合 pytest 和 YAML 测试框架，打造一套高效、易于维护、可扩展的接口测试解决方案。

本篇文章以实战为核心，展示如何通过 DeepSeek 辅助生成接口测试用例，并结合 pytest 和 YAML 框架实现落地化的接口测试框架。

---

目标

1. 快速生成接口测试用例：
   • 根据开发提供的接口文档，自动生成接口测试用例，覆盖正常场景、异常场景和边界值。
2. 构建 pytest + YAML 测试框架：
   • 通过 YAML 文件定义测试数据，实现测试数据与代码分离。
3. 具备实战价值：
   • 支持动态用例生成，易扩展，适合不同项目场景。
4. 实现自动化测试：
   • 自动调用接口并校验返回值，生成详细的测试报告。

---

方案设计

1. DeepSeek 的作用

通过本地部署的 DeepSeek 模型，解析输入的接口文档，生成接口测试用例。DeepSeek 的具体作用包括：

• 语义理解：自动提取接口文档中的参数、方法、请求示例和响应示例。
• 用例生成：生成包括正常、异常、边界值等场景的接口测试用例。

2. pytest + YAML 测试框架

• 测试数据驱动：测试用例和测试数据存储在 YAML 文件中，代码只需读取并执行，降低维护成本。
• 高复用性：通过 pytest 的参数化功能，动态加载 YAML 文件中的用例。
• 易扩展：支持多接口、多用例的管理和执行。

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接口文档示例

以下是开发提供的接口文档示例（api_doc.md）：

### 接口：用户登录
- URL: `/api/v1/login`
- 方法: `POST`
- 请求参数:
  - `username` (string): 用户名，必填
  - `password` (string): 密码，必填
- 响应示例:
  ```json
  {
      "status": "success",
      "data": {
          "user_id": 12345,
          "token": "abc123"
      }
  }
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接口：获取用户信息

• URL: /api/v1/user
• 方法: GET
• 请求参数:
  • user_id (integer): 用户 ID，必填
  • token (string): 访问令牌，必填
• 响应示例:

  {
      "status": "success",
      "data": {
          "user_id": 12345,
          "username": "test_user",
          "email": "[email protected]"
      }
  }
   class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}">

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## **通过 DeepSeek 生成接口测试用例**

### **调用 DeepSeek 推理服务**

以下代码使用 DeepSeek 模型解析接口文档并生成接口测试用例。

```python
import requests

# 本地 Ollama DeepSeek 推理服务地址
DEESEEK_API_URL = "http://localhost:11434/api/generate"

def generate_test_cases_from_docs(api_doc_path):
    """
    调用 DeepSeek，根据接口文档生成测试用例
    """
    with open(api_doc_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        api_doc = f.read()

    # 构造 DeepSeek 请求
    payload = {
        "model": "deepseek-r1:1.5b",
        "prompt": f"根据以下接口文档生成接口测试用例（包含正常场景、异常场景和边界值）：\n\n{api_doc}"
    }
    headers = {"Content-Type": "application/json"}

    try:
        # 调用 DeepSeek API
        response = requests.post(DEESEEK_API_URL, json=payload, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        return result.get("response", "")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"调用 DeepSeek API 失败: {e}")
        return None

# 示例接口文档路径
api_doc_path = "api_doc.md"
generated_test_cases = generate_test_cases_from_docs(api_doc_path)

# 保存生成的测试用例到 YAML 文件
if generated_test_cases:
    with open("test_cases.yml", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(generated_test_cases)
    print("测试用例已生成并保存到 test_cases.yml")
else:
    print("未能生成测试用例，请检查 DeepSeek 服务状态或输入文档格式。")
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生成的 YAML 测试用例

DeepSeek 生成的 test_cases.yml 文件示例如下：

- api: /api/v1/login
  method: POST
  test_cases:
    - name: 正常登录
      request:
        username: test_user
        password: test_password
      expected_response:
        status: success
    - name: 用户名为空
      request:
        username: ""
        password: test_password
      expected_response:
        status: error
        error_message: "用户名不能为空"
    - name: 密码为空
      request:
        username: test_user
        password: ""
      expected_response:
        status: error
        error_message: "密码不能为空"

- api: /api/v1/user
  method: GET
  test_cases:
    - name: 正常获取用户信息
      request:
        user_id: 12345
        token: valid_token
      expected_response:
        status: success
        data:
          user_id: 12345
          username: test_user
          email: [email protected]
    - name: 用户 ID 无效
      request:
        user_id: -1
        token: valid_token
      expected_response:
        status: error
        error_message: "用户 ID 无效"
    - name: Token 无效
      request:
        user_id: 12345
        token: invalid_token
      expected_response:
        status: error
        error_message: "Token 无效"
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基于 pytest + YAML 实现测试框架

1. 测试框架代码

以下是基于 pytest 和 YAML 的接口测试框架代码：

import pytest
import requests
import yaml

# 加载 YAML 测试用例
def load_test_cases(file_path):
    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        return yaml.safe_load(f)

# 测试数据驱动
test_cases = load_test_cases("test_cases.yml")

@pytest.mark.parametrize("api_test", test_cases)
def test_api(api_test):
    """
    使用 pytest 执行接口测试
    """
    base_url = "http://localhost:8000"  # 替换为实际的接口服务地址

    # 遍历接口的测试用例
    for case in api_test["test_cases"]:
        name = case["name"]  # 测试用例名称
        request_data = case["request"]  # 请求数据
        expected_response = case["expected_response"]  # 期望响应

        # 打印测试用例名称
        print(f"执行测试用例: {name}")

        # 根据方法调用接口
        if api_test["method"] == "POST":
            response = requests.post(base_url + api_test["api"], json=request_data)
        elif api_test["method"] == "GET":
            response = requests.get(base_url + api_test["api"], params=request_data)
        else:
            pytest.fail(f"未支持的 HTTP 方法: {api_test['method']}")

        # 验证响应
        assert response.status_code == 200, f"HTTP 状态码错误: {response.status_code}"
        actual_response = response.json()
        for key, value in expected_response.items():
            assert actual_response.get(key) == value, f"响应字段 {key} 校验失败，期望: {value}，实际: {actual_response.get(key)}"
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2. 运行测试

运行以下命令执行测试：

pytest -v test_api.py
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框架优势与扩展性

1. 测试数据驱动：

   • 测试数据存储在 YAML 文件中，便于维护和扩展。
   • 修改测试用例无需修改代码，降低维护成本。

2. 支持多接口多用例：

   • YAML 文件可以包含多个接口的测试用例，框架会自动加载并执行。

3. 易于扩展：

   • 可以扩展支持更多 HTTP 方法（如 PUT、DELETE）。
   • 集成到 CI/CD 流程中，实现自动化接口测试。

4. 异常场景覆盖：

   • 通过 DeepSeek 自动生成异常场景测试用例，覆盖更多边界值。

总结

通过 DeepSeek 和 pytest + YAML 框架，测试工程师可以快速生成并执行接口测试用例，显著提升测试效率和用例覆盖率。本方案兼具实用性与扩展性，适用于各类接口测试场景，让测试工程师耳目一新，真正实现测试自动化的落地。

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