一、核心分工：DeepSeek 与 Python 的黄金组合
| 组件 | 角色 | 核心能力 |
|---|---|---|
| DeepSeek | 测试用例智能生成引擎 | 解析需求文档 → 提取功能点 → 生成基础/边界/异常用例 |
| Python(pytest) | 测试执行与扩展框架 | 将 DeepSeek 生成的用例转为可执行脚本 → 支持参数化/覆盖率分析/多环境运行 |
二、四步落地实战流程（附代码示例）
▶️ 1. 环境搭建
# 安装核心库
pip install deepseek-api pytest requests pytest-cov pandas
需申请 DeepSeek API Key
▶️ 2. 需求 → 用例自动生成
场景示例：用户登录功能测试
from deepseek import DeepSeek
# 初始化 DeepSeek 引擎
deepseek = DeepSeek(api_key="YOUR_KEY")
# 解析需求文本（支持直接输入或读取文件）
requirement = """
用户登录功能要求：
1. 输入6-20字符用户名 + 8位以上密码（含大小写数字）可登录成功
2. 密码错误时提示“认证失败”
3. 空输入提示“用户名密码不能为空”
"""
# 生成结构化测试用例
test_cases = deepseek.generate_test_cases(requirement, output_format="json")
生成用例示例（自动覆盖边界值）：
| 用例类型 | 输入数据 | 预期结果 |
|---|---|---|
| 正常流 | 用户名="DeepSeek2025", 密码="Pass123" | 登录成功，跳转首页 |
| 边界值 | 用户名="a"（5字符） | 提示“用户名长度需6-20字符” |
| 异常流 | 密码="password"（无大写数字） | 提示“密码需含大小写和数字” |
| 安全性 | 用户名="admin'--" | 拦截SQL注入，提示“非法输入” |
⚡ 扩展能力：
- 支持从 Word/PDF 提取需求（使用
python-docx库） - 导出 Excel 测试报告（用
pandas直接生成）
▶️ 3. 自动化脚本生成与执行
import pytest
import requests
# 将 DeepSeek 生成的用例转为 pytest 可执行脚本
@pytest.mark.parametrize("case", test_cases)
def test_login(case):
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"]
执行命令：
pytest --cov=login_module # 实时生成覆盖率报告
▶️ 4. 高级应用场景
金融行业合规测试
# 在提示词中植入监管要求
prompt = """
你是一名金融系统测试专家，需满足：
- 覆盖ISO 25010质量特性
- 符合证监会[2023]12号文要求
- 使用等价类划分+边界值分析法
"""
输出用例字段：
所属模块 | 用例标题 | 前置条件 | 操作步骤 | 预期结果 | 优先级 | 合规条款
RAG增强用例生成
注入历史缺陷库 → 自动生成回归测试用例
deepseek.enable_rag(
knowledge_base="historical_bugs.json"
)
三、方案优势与效果验证
| 指标 | 传统方式 | DeepSeek+Python方案 | 提升效果 |
|---|---|---|---|
| 用例生成速度 | 2小时/功能点 | 5分钟/功能点 | 24倍加速 |
| 边界用例覆盖率 | ≈60% | >95% | 提升35%+ |
| 脚本自动化率 | 需手动转脚本 | 自动生成可执行代码 | 减少80%编码 |
| 合规要求符合度 | 依赖人工检查 | 内嵌规则自动校验 | 0遗漏 |
四、企业级扩展方案
1、开源工具整合
- 使用 AutoGenTestCase 实现双模型协同（DeepSeek生成 + 通义千问评审）
- 集成到 CI/CD 流水线：自动触发每日用例回归
2、自定义规则引擎
# 在提示词中植入企业私有规范
deepseek.set_custom_rules("""
1. 必须包含性能测试场景（TPS>1000）
2. 安全测试覆盖OWASP TOP 10
""")
实践建议：
- 复杂业务场景需人工复核生成结果（如金融交易链路）
- 结合
pytest-bdd可将自然语言需求直接转为行为驱动测试 - 历史用例库越完善 → 生成质量越高（建议建立企业用例知识图谱）
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