测试提效之AI 辅助生成测试用例：具体案例与代码实现

AI 技术在自动化测试中的应用日益成熟，尤其是在测试用例生成方面，能够大幅提升测试工程师的效率。通过 AI 模型（如 OpenAI GPT 系列），我们可以根据代码逻辑、接口定义或需求描述，快速生成高质量的测试用例。

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1. AI 辅助生成测试用例的场景

1.1 单元测试生成

根据代码逻辑，AI 可以自动生成单元测试，包括正常路径、边界条件和异常场景。

1.2 接口测试用例生成

通过接口的 API 文档或定义，AI 自动生成请求参数和预期响应。

1.3 功能测试用例生成

根据需求文档，AI 可以生成功能测试用例，包括操作步骤和预期结果。

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2. 示例 1：根据函数代码生成单元测试

我们以一个简单的数学函数为例，展示如何使用 AI 自动生成测试用例。

函数代码

def calculate_discount(price, discount_percentage):
    """
    计算折扣后的价格。
    :param price: 原价
    :param discount_percentage: 折扣百分比 (0-100)
    :return: 折扣后的价格
    """
    if price < 0:
        raise ValueError("价格不能为负数")
    if not (0 <= discount_percentage <= 100):
        raise ValueError("折扣百分比必须在 0 到 100 之间")
    return price * (1 - discount_percentage / 100)

AI 自动生成单元测试

利用 OpenAI GPT 或类似模型，通过输入代码生成测试用例。

代码实现：调用 OpenAI API 自动生成测试用例

import openai

# 调用 OpenAI API
def generate_test_case(function_code):
    prompt = f"以下是一个 Python 函数代码，请为其生成单元测试用例：\n\n{function_code}\n\n测试用例："
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    function_code = """
    def calculate_discount(price, discount_percentage):
        \"\"\"
        计算折扣后的价格。
        :param price: 原价
        :param discount_percentage: 折扣百分比 (0-100)
        :return: 折扣后的价格
        \"\"\"
        if price < 0:
            raise ValueError("价格不能为负数")
        if not (0 <= discount_percentage <= 100):
            raise ValueError("折扣百分比必须在 0 到 100 之间")
        return price * (1 - discount_percentage / 100)
    """
    
    test_case = generate_test_case(function_code)
    print(test_case)

AI 输出的测试用例

import pytest
from my_module import calculate_discount

def test_calculate_discount():
    # 正常场景
    assert calculate_discount(100, 10) == 90
    assert calculate_discount(200, 50) == 100
    assert calculate_discount(0, 0) == 0

    # 边界场景
    assert calculate_discount(100, 0) == 100  # 无折扣
    assert calculate_discount(100, 100) == 0  # 全部折扣

    # 异常场景
    with pytest.raises(ValueError, match="价格不能为负数"):
        calculate_discount(-100, 10)
    with pytest.raises(ValueError, match="折扣百分比必须在 0 到 100 之间"):
        calculate_discount(100, 110)
    with pytest.raises(ValueError, match="折扣百分比必须在 0 到 100 之间"):
        calculate_discount(100, -10)

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3. 示例 2：根据接口文档生成测试用例

假设我们有一个用户登录接口，其定义如下：

接口定义

• URL: /api/login
• Method: POST
• Request Body:

  {
      "username": "string",
      "password": "string"
  }
  

• Response:

  {
      "status": "success",
      "token": "string"
  }
  

  • 错误场景：返回 {"status": "error", "message": "Invalid credentials"}

AI 自动生成接口测试用例

我们可以通过输入接口定义，利用 AI 自动生成测试用例代码。

代码实现：调用 OpenAI API

def generate_api_test(api_definition):
    prompt = f"以下是一个接口定义，请为其生成接口测试用例：\n\n{api_definition}\n\n测试用例："
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    api_definition = """
    URL: /api/login
    Method: POST
    Request Body:
    {
        "username": "string",
        "password": "string"
    }
    Response:
    {
        "status": "success",
        "token": "string"
    }
    Error Response:
    {
        "status": "error",
        "message": "Invalid credentials"
    }
    """
    
    test_case = generate_api_test(api_definition)
    print(test_case)

AI 输出的接口测试用例

import requests

def test_login_api():
    url = "http://localhost:5000/api/login"

    # 正常场景
    response = requests.post(url, json={"username": "admin", "password": "123456"})
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()["status"] == "success"
    assert "token" in response.json()

    # 错误场景：用户名或密码错误
    response = requests.post(url, json={"username": "admin", "password": "wrong_password"})
    assert response.status_code == 401
    assert response.json()["status"] == "error"
    assert response.json()["message"] == "Invalid credentials"

    # 错误场景：缺少字段
    response = requests.post(url, json={"username": "admin"})
    assert response.status_code == 400  # 假设未提供密码会返回 400

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4. 示例 3：根据需求文档生成功能测试用例

假设以下是一个需求描述：

需求描述

功能点：用户可以通过登录页面登录系统。

• 用户名和密码必须输入完整，否则提示“用户名或密码不能为空”。
• 用户名或密码错误时，提示“用户名或密码错误”。
• 登录成功后，跳转到主页并显示“欢迎，{用户名}”。

AI 自动生成功能测试用例

生成代码

def generate_functional_test(requirement):
    prompt = f"以下是一个功能需求，请为其生成功能测试用例：\n\n{requirement}\n\n测试用例："
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    requirement = """
    用户可以通过登录页面登录系统。
    - 用户名和密码必须输入完整，否则提示“用户名或密码不能为空”。
    - 用户名或密码错误时，提示“用户名或密码错误”。
    - 登录成功后，跳转到主页并显示“欢迎，{用户名}”。
    """
    
    test_case = generate_functional_test(requirement)
    print(test_case)

AI 输出的功能测试用例

def test_login_functionality():
    # 场景 1：用户名和密码为空
    assert login("", "") == "用户名或密码不能为空"
    
    # 场景 2：用户名为空
    assert login("", "password123") == "用户名或密码不能为空"
    
    # 场景 3：密码为空
    assert login("admin", "") == "用户名或密码不能为空"
    
    # 场景 4：用户名或密码错误
    assert login("admin", "wrongpassword") == "用户名或密码错误"
    
    # 场景 5：登录成功
    result = login("admin", "correctpassword")
    assert result == "欢迎，admin"

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5. 总结与扩展

通过 AI 辅助生成测试用例，我们可以显著提升测试效率和覆盖率，尤其在以下场景中效果尤为突出：

1. 大规模代码库的单元测试补全：快速补充未覆盖的代码逻辑。
2. 复杂接口的测试用例生成：覆盖多种参数组合和异常场景。
3. 需求驱动的测试用例编写：减少人工分析需求的时间。

扩展方向

1. 集成到 CI/CD 流程：结合 AI 自动生成测试用例，并在每次代码提交后执行，确保高覆盖率。
2. 结合测试覆盖率工具：与覆盖率统计工具联动，仅补充未覆盖的代码部分。
3. 领域定制化：对 AI 模型进行领域定制（如金融、医疗），生成更符合业务需求的测试用例。

通过 AI 的强大能力，测试团队可以实现从“被动定位问题”到“主动提升质量”的转型，加速开发测试一体化进程！