彻底解放测试工程师：智能化 SQL 生成与自动化数据校验的终极解决方案

前言

测试工程师在日常工作中经常面临以下痛点：

1. SQL 查询复杂且耗时：需要手动编写 SQL 查询，获取数据库的表名、字段信息或执行数据验证，稍有疏漏就可能导致测试失败。
2. 数据校验工作量大：测试结果需要与预期值逐项比对，尤其在面对 JSON、CSV、SQL 查询结果等多格式数据时，手动校验几乎是不可能完成的任务。
3. 差异分析效率低：即使发现差异，如何快速生成清晰的差异报告以便定位问题，仍然是一大挑战。

这些工作不仅耗时耗力，还容易出错，直接影响测试效率和质量。如果有一套工具，能够自动生成 SQL 查询、快速获取数据库表结构，并实现多种数据格式的智能化对比与差异分析，是不是可以彻底解放测试工程师？

这篇文章将带你从零开始理解如何利用 Ollama 本地部署的 DeepSeek-r1:1.5b 模型，结合 Python 构建一套 智能化 SQL 生成 和 自动化数据校验 的解决方案。通过由浅入深的讲解，让你彻底掌握这套工具，并在实际工作中高效落地。

---

第一步：智能化 SQL 生成——从自然语言到查询语句

1.1 痛点分析

在测试场景中，测试工程师往往需要执行以下任务：

• 获取数据库中的表名和字段信息，用以编写测试用例或验证数据。
• 编写复杂的 SQL 查询，以验证接口返回值或数据库状态。

这些操作需要手动编写 SQL 查询，尤其在表结构复杂或查询逻辑较多时，编写 SQL 成为一项繁琐的任务。而且，不同数据库的 SQL 语法存在差异，进一步增加了工作量。

1.2 DeepSeek 的解决方案

DeepSeek 模型 可以根据自然语言描述，自动生成 SQL 查询。例如：

• 输入：“获取数据库中所有表名”
• 输出：SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public';

通过 DeepSeek，测试工程师无需手动编写 SQL，只需输入需求描述，即可快速生成符合目标数据库语法的查询语句。

---

1.3 实现代码

以下代码展示了如何使用 DeepSeek 模型生成 SQL 查询语句。

调用 DeepSeek 接口生成 SQL

import requests

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

def generate_sql_query(prompt):
    """
    调用 DeepSeek 模型生成 SQL 查询语句
    :param prompt: 自然语言描述
    :return: DeepSeek 生成的 SQL 查询语句
    """
    payload = {
   
        "model": "deepseek-r1:1.5b",
        "prompt": prompt
    }
    headers = {
   "Content-Type": "application/json"}

    try:
        response = requests.post(DEESEEK_API_URL, json=payload, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        return result.get("response", "").strip()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"调用 DeepSeek API 失败: {
     e}