智能化 SQL 生成与数据校验自动化：测试数据对比的终极解决方案

前言

作为测试工程师，您是否经常面临以下痛点：

• 测试结果需要与预期值逐项比对，数据量大时工作量呈指数级增长。
• 数据源多样化（如 JSON 接口返回值、CSV 文件、数据库查询结果等），手动对比效率低下且容易遗漏。
• 校验逻辑复杂，难以快速找出差异，差异报告缺乏清晰的可视化。

这些问题不仅耗费精力，还容易导致测试周期延长。而这时，如果有一个可以智能化生成 SQL 查询、自动对比各类数据格式并生成差异报告的解决方案，无疑会极大提升测试效率。

本文将介绍如何利用 Python 脚本 构建一个自动化测试数据对比工具，并结合 Ollama 本地部署的 DeepSeek 模型，实现智能化 SQL 生成与多格式数据校验，帮助测试工程师将繁琐的对比工作一键完成。

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痛点分析

1. 数据校验工作量大

   • 数据对比往往需要人工逐行比对，尤其是接口返回值或数据库查询结果，容易出现疏漏。
   • 不同格式的数据源（JSON、CSV、SQL 查询结果）增加了校验复杂度。

2. 动态数据难以处理

   • 数据随时间变化（如数据库实时数据），校验需要考虑动态性，手动校验几乎不可能完成。

3. 缺乏清晰的差异报告

   • 数据比对后，无法快速形成清晰的差异报告，导致问题定位效率低下。

4. SQL 查询编写耗时

   • 当校验依赖数据库时，测试工程师需要手动编写复杂 SQL 查询，耗费大量时间。

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解决方案

我们提出一个自动化测试数据对比工具，结合 DeepSeek 模型 的智能化能力，实现以下功能：

1. 智能化 SQL 生成

   • 输入自然语言描述需求（如 “查询用户表中 ID 为 123 的用户信息”），DeepSeek 自动生成对应的 SQL 查询。

2. 多格式数据对比

   • 支持对比 JSON 数据、CSV 文件、SQL 查询结果等多种数据格式。
   • 自动标注差异项，生成详细的差异报告。

3. 差异报告生成

   • 对比结果以 HTML 或 Markdown 格式输出，清晰呈现差异项，便于快速定位问题。

以下是实现方案的详细设计及代码示例。

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工具架构设计

核心功能

1. DeepSeek 接口：智能生成 SQL 查询

   • 输入自然语言描述，调用 DeepSeek 模型生成 SQL 查询语句。

2. 数据对比模块

   • 支持多种数据源：JSON 文件、CSV 文件、数据库查询结果。
   • 自动化差异分析：对比测试结果与预期值，标注差异项。

3. 差异报告生成

   • 报告格式：生成 HTML 或 Markdown 格式报告，便于查看。
   • 差异项高亮：清晰标注差异项，支持导出报告。

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代码实现

1. DeepSeek 接口：智能生成 SQL 查询

以下代码实现了如何调用本地部署的 DeepSeek 模型，根据自然语言描述生成 SQL 查询。

import requests

# 本地 DeepSeek API 地址
DEESEEK_API_URL = "http://localhost:11434/api/generate"

def generate_sql_from_prompt(prompt):
    """
    调用 DeepSeek 模型生成 SQL 查询
    :param prompt: 自然语言描述的查询需求
    :return: 生成的 SQL 查询语句
    """
    payload = {
   
        "model": "deepseek-r1:1.5b",
        "prompt": f"生成 SQL 查询语句：{
     prompt}"
    }
    headers =