手把手教你用AI打造一个「接口测试用例自动生成助手」(附完整代码)

{  "path": "/api/login",  "method": "POST",  "parameters": {    "username": "string, 必填",    "password": "string, 必填, 长度6-20"  },  "response": {    "200": {"token": "string"}  }}

import pytestimport requestsdef test_login_success():    url = "http://example.com/api/login"    payload = {"username": "testuser", "password": "12345678"}    resp = requests.post(url, json=payload)    assert resp.status_code == 200    assert "token" in resp.json()def test_login_missing_password():    url = "http://example.com/api/login"    payload = {"username": "testuser"}    resp = requests.post(url, json=payload)    assert resp.status_code == 400

pip install openai requests pytest

import osimport refrom openai import OpenAI# ========== 配置区 ==========# 请替换成你自己的 API KeyAPI_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"BASE_URL = "https://api.openai.com/v1"   # 国内用户需使用代理或替换成国内模型地址MODEL = "gpt-3.5-turbo"                 # 或 gpt-4# ==========================client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)def generate_test_cases(api_description: str) -> str:    """    调用大模型，根据接口描述生成 pytest 测试用例代码    :param api_description: 接口描述文本 (支持 JSON / 自然语言)    :return: 生成的 Python 代码字符串    """    prompt = f"""你是一个资深的接口自动化测试工程师。请根据以下接口描述，生成完整的 pytest 测试用例代码。要求：- 使用 requests 库发送请求- 包含至少3个测试用例：正常场景、异常场景、边界场景- 每个测试用例要有明确的断言（状态码、返回字段）- 代码要可以直接复制运行接口描述如下：{api_description}只输出 Python 代码，不要多余的解释。"""    try:        response = client.chat.completions.create(            model=MODEL,            messages=[                {"role": "system", "content": "你是专业的测试开发工程师，只输出可执行的Python代码。"},                {"role": "user", "content": prompt}            ],            temperature=0.3,   # 降低随机性，保证输出稳定        )        code = response.choices[0].message.content        # 去掉 markdown 代码块标记（如果模型加了）        code = re.sub(r'```python\n?|```\n?', '', code)        return code.strip()    except Exception as e:        print(f"调用AI生成失败: {e}")        return ""def save_test_file(code: str, filename: str = "test_generated.py"):    """保存生成的代码到文件"""    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:        f.write(code)    print(f"✅ 测试用例已保存到 {filename}")if __name__ == "__main__":    # 示例接口描述（你可以替换成自己的接口文档）    api_desc = """    接口路径: POST /api/user/register    请求体 (JSON):    {        "username": "字符串，必填，3-20位",        "email": "邮箱格式，必填",        "password": "字符串，必填，6-20位"    }    响应:    成功 200: {"code":0, "message": "success", "user_id": 123}    失败 400: {"code": 1001, "message": "用户名已存在"}    失败 422: {"code": 1002, "message": "参数校验失败"}    """    print("🚀 正在生成测试用例，请稍候...")    test_code = generate_test_cases(api_desc)    if test_code:        save_test_file(test_code)        print("\n生成的代码如下：\n")        print(test_code)        # 可选：立即运行生成的测试（需确保依赖已安装）        run = input("\n是否立即执行生成的测试？（y/n）: ").strip().lower()        if run == 'y':            os.system("pytest test_generated.py -v")    else:        print("❌ 生成失败，请检查网络或API Key")‍

import json, requests# 拉取Swagger文档swagger_url = "http://your-api.com/v2/api-docs"doc = requests.get(swagger_url).json()# 提取每个接口的path、method、参数for path, methods in doc['paths'].items():    for method, detail in methods.items():        description = f"{method.upper()}{path}\n参数：{detail.get('parameters', [])}\n响应：{detail.get('responses', {})}"        test_code = generate_test_cases(description)        save_test_file(test_code, f"test_{path.replace('/', '_')}.py")

用国产模型替换，只需改BASE_URL和MODEL。以智谱AI为例：API_KEY = "你的智谱API Key"BASE_URL = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"MODEL = "glm-4-flash"其他模型（通义千问、文心一言）同理，参照官方文档改endpoint。

import subprocessresult = subprocess.run(["python", "-m", "py_compile", "test_generated.py"], capture_output=True)if result.returncode != 0:    # 把错误信息重新发给AI修正    fix_prompt = f"代码有语法错误，请修正：\n{result.stderr.decode()}"

优化你的Prompt，增加细节，例如：“请覆盖边界值：username长度为3和20，密码包含特殊字符”。