闲来无事，来做个由AI 驱动的自动化测试平台【AI-Powered Test Automation Platform】
核心是AI时代的自动化测试框架，需要设计实现以下几个主要功能:
- 智能测试用例生成
- 基于机器学习模型分析代码和需求文档
- 自动生成符合业务逻辑的测试用例
- 支持动态更新测试策略
- 自动化测试执行
- 可并行执行测试用例
- 异常处理和错误报告
- 支持多种测试类型(单元测试、集成测试等)
- 智能结果分析
- 测试覆盖率分析
- 失败用例分析
- 自动生成优化建议
- REST API接口
- 支持远程调用
- 文件上传功能
- 标准化的请求/响应格式
本地化方案：
# 核心测试引擎
class AITestEngine:def __init__(self):self.test_cases = []self.ml_model = Noneself.test_results = {}def load_ml_model(self, model_path):"""加载预训练的机器学习模型"""import joblibself.ml_model = joblib.load(model_path)def generate_test_cases(self, app_code, requirements):"""基于代码分析和需求文档自动生成测试用例"""test_cases = []# 使用NLP分析需求文档requirements_features = self.extract_requirements_features(requirements)# 使用静态代码分析获取代码特征code_features = self.analyze_code_structure(app_code)# 使用ML模型生成测试用例test_scenarios = self.ml_model.predict(self.combine_features(requirements_features, code_features))for scenario in test_scenarios:test_case = self.create_test_case(scenario)test_cases.append(test_case)self.test_cases = test_casesreturn test_casesdef execute_tests(self, app_under_test):"""执行测试用例并收集结果"""for test_case in self.test_cases:try:result = test_case.execute(app_under_test)self.test_results[test_case.id] = resultexcept Exception as e:self.test_results[test_case.id] = {'status': 'failed','error': str(e)}def analyze_results(self):"""分析测试结果并生成报告"""coverage = self.calculate_coverage()failed_cases = self.get_failed_cases()recommendations = self.generate_recommendations()return {'coverage': coverage,'failed_cases': failed_cases,'recommendations': recommendations}# 测试用例管理
class TestCase:def __init__(self, id, name, steps, expected_results):self.id = idself.name = nameself.steps = stepsself.expected_results = expected_resultsdef execute(self, app):"""执行测试步骤"""results = []for step in self.steps:result = step.execute(app)results.append(result)return self.verify_results(results)def verify_results(self, actual_results):"""验证测试结果"""return {'passed': actual_results == self.expected_results,'actual': actual_results,'expected': self.expected_results}# API接口
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from pydantic import BaseModelapp = FastAPI()class TestRequest(BaseModel):app_code: strrequirements: str@app.post("/generate-tests")
async def generate_tests(request: TestRequest):engine = AITestEngine()engine.load_ml_model("path/to/model")test_cases = engine.generate_test_cases(request.app_code,request.requirements)return {"test_cases": test_cases}@app.post("/execute-tests")
async def execute_tests(app_file: UploadFile = File(...),test_cases: List[TestCase] = []
):engine = AITestEngine()engine.test_cases = test_casesengine.execute_tests(app_file)results = engine.analyze_results()return results集成OpenAI API方案
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这个版本是使用 OpenAI API 来分析代码和需求文档，生成测试用例，主要改进包括：
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OpenAI集成
- 使用GPT-4模型接口来分析需求文档和代码
- 智能提取测试点和生成测试用例
- 可配置的API密钥
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增强的分析能力
- 需求文档分析：提取功能点、输入条件、预期结果和边界情况
- 代码分析：识别公共方法、逻辑分支、异常处理和外部依赖
- 自动生成完整的测试用例描述
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结构化输出
- 使用JSON格式，确保输出的一致性
- 包含详细的测试用例信息
- 支持测试数据生成
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改进的测试执行
- 前置条件检查
- 详细的步骤执行记录
- 更完善的结果验证
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使用方法：
- 设置OpenAI API密钥
- 通过API发送代码和需求文档
- 获取生成的测试用例
- 执行测试并查看结果
import openai
from typing import List, Dict
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from pydantic import BaseModel
import jsonclass AITestEngine:def __init__(self, openai_api_key: str):self.test_cases = []self.test_results = {}openai.api_key = openai_api_keydef analyze_requirements(self, requirements: str) -> List[Dict]:"""使用GPT分析需求文档，提取关键测试点"""prompt = f"""请分析以下软件需求文档，提取需要测试的关键功能点和边界条件。对每个测试点，请提供：1. 功能描述2. 输入条件3. 预期结果4. 可能的边界情况需求文档：{requirements}请以JSON格式返回结果。"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4-turbo-preview",messages=[{"role": "user", "content": prompt}],temperature=0.7)return json.loads(response.choices[0].message.content)def analyze_code(self, code: str) -> List[Dict]:"""使用GPT分析代码结构，识别关键测试路径"""prompt = f"""请分析以下代码，识别需要测试的关键路径和组件：1. 所有公共方法及其参数2. 复杂的逻辑分支3. 异常处理路径4. 外部依赖和集成点代码：{code}请以JSON格式返回结果，包含每个测试点的：1. 方法名/组件名2. 输入参数范围3. 预期行为4. 需要模拟的依赖"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4-turbo-preview",messages=[{"role": "user", "content": prompt}],temperature=0.7)return json.loads(response.choices[0].message.content)def generate_test_cases(self, app_code: str, requirements: str) -> List[Dict]:"""基于GPT分析结果生成测试用例"""# 分析需求和代码req_analysis = self.analyze_requirements(requirements)code_analysis = self.analyze_code(app_code)# 使用GPT生成具体测试用例prompt = f"""基于以下需求分析和代码分析结果，生成详细的测试用例：需求分析：{json.dumps(req_analysis, indent=2)}代码分析：{json.dumps(code_analysis, indent=2)}请为每个测试用例提供：1. 测试用例ID和名称2. 前置条件3. 详细测试步骤4. 预期结果5. 测试数据请以JSON格式返回结果。"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4-turbo-preview",messages=[{"role": "user", "content": prompt}],temperature=0.7)test_cases = json.loads(response.choices[0].message.content)self.test_cases = [TestCase(**tc) for tc in test_cases]return test_casesclass TestCase:def __init__(self, id: str, name: str, preconditions: List[str], steps: List[Dict], expected_results: List[str], test_data: Dict):self.id = idself.name = nameself.preconditions = preconditionsself.steps = stepsself.expected_results = expected_resultsself.test_data = test_datadef execute(self, app):"""执行测试步骤"""results = []try:# 检查前置条件for condition in self.preconditions:if not self.check_condition(app, condition):raise Exception(f"前置条件不满足: {condition}")# 执行测试步骤for step in self.steps:result = self.execute_step(app, step)results.append(result)return self.verify_results(results)except Exception as e:return {'status': 'failed','error': str(e),'step_results': results}def verify_results(self, actual_results: List) -> Dict:"""验证测试结果"""verified_results = []for actual, expected in zip(actual_results, self.expected_results):verified_results.append({'actual': actual,'expected': expected,'passed': self.compare_results(actual, expected)})return {'passed': all(r['passed'] for r in verified_results),'results': verified_results}# API接口
app = FastAPI()class TestRequest(BaseModel):app_code: strrequirements