接口自动化测试用例是一个老生常谈的问题，在未引入人工智能之前，也有非常多的生成方案，比如如下所示，通过har生成接口自动化测试用例：

但是以上的生成方式依然是有一些弊端，比如 har 本身虽然能表述一定的接口信息和业务信息，但是毕竟无法用来表述全部的应用场景与用例场景。而大部分的应用场景和用例场景，均是通过自然语言进行描述的。而解析自然语言，则是大语言模型擅长做的事情。

实践演练

需求说明

以下内容为3条接口测试用例：

测试模块	测试标题	测试步骤	预期结果
接口功能	正常情况下的请求	发送一个正常的GET请求	响应状态码为 200 ，并返回请求者的IP地址
接口功能	非法请求方法	发送一个非GET请求，如POST或者PUT	响应状态码为 405
接口功能	无效的请求路径	发送一个不存在的路径	响应状态码为404

以下为一个获取ip接口的har文件：

• 接口Har文件(需要可留言领取)

实现原理

接下来，将通过这两个数据文件自动生成对应的测试用例。

通过功能用例生成测试脚本

在这个过程中，测试用例本身是自然语言，自然语言的解析与处理本身就是大模型非常擅长的工作。而可以通过 LangChain 简化整个的实现的过程。

编写的提示词模版信息如下所示：

template = """``你是一个自动化测试工程师，精通的技术栈为 Python pytest requests库``以下是这个接口的具体信息，``   ``{context}``   ``Question: {input}"""``   

通过功能测试用例生成的自动化测试脚本如下所示：

#1. Test case: 正常情况下的请求``import pytest``import requests``   ``def test_normal_request():`    `url = 'http://example.com/normal_request'`    `response = requests.get(url)`    `assert response.status_code == 200`    `assert response.json()['ip_address'] == 'requester_ip'``#2. Test case: 非法请求方法``import pytest``import requests``def test_invalid_request_method():`    `url = 'http://example.com/invalid_request_method'`    `response = requests.post(url)`    `assert response.status_code == 405``# 3. Test case: 无效的请求路径``import pytest``import requests``def test_invalid_request_path():`    `url = 'http://example.com/invalid_request_path'`    `response = requests.get(url)`    `assert response.status_code == 404``   

当然，在此过程中可以很明显的发现，自动生成的用例是没有任何的接口信息的。原因是我们给到的数据里面就是没有接口信息的。

填充接口数据

接下来，将读取har文件中的接口数据信息，和脚本进行结合。

提示词模版如下：

template = """`    `你是一个自动化测试工程师，你非常熟悉requests库`    `{context}`    `Question:``    请根据传入的接口信息提取request中的 ip 、 url 、method、json。`    `key值为前面提到的字段，如果没有则无需添加。如果有则提取对应的value。`    `要求返回的格式为json格式``"""

生成结果如下：

{`  `"ip": "182.92.156.22",`  `"url": "https://httpbin.ceshiren.com/ip",`  `"method": "GET"``}

完整代码

再将以上的过程结合之后，完整版的代码如下所示

from langchain_community.chat_models.openai import ChatOpenAI``from langchain_community.document_loaders.text import TextLoader``from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser, StrOutputParser``from langchain_core.prompts import PromptTemplate``from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough``from utils.langchain_debug import langchain_debug``   ``langchain_debug()``llm = ChatOpenAI()``   ``   ``def get_by_filename(filename):`    `info = TextLoader(f'./data/{filename}')`    `return info.load()``   ``   ``def get_case_data(_):`    `template = """`        `你是一个自动化测试工程师，你非常熟悉requests库`        `{context}`        `Question: {input}`        `请根据传入的接口信息提取request中的 ip 、 url 、method、json。`        `key值为前面提到的字段，如果没有则无需添加。如果有则提取对应的value。`        `要求返回的格式为json格式`        `"""`    `prompt = PromptTemplate.from_template(template=template, )`    `data_chain = (`            `RunnablePassthrough.assign(context=lambda x: get_by_filename("ip.har"), )`            `| prompt`            `| llm`            `| JsonOutputParser()`    `)`    `return data_chain``   ``   ``def get_case():`    `"""`    `通过大模型生成测试数据。`    `:return:`    `"""`    `template = """`        `你是一个自动化测试工程师，精通的技术栈为 Python pytest requests库`        `以下是这个接口的具体信息，你的``   `        `{context}``   `        `请求的参数信息将输入一个字典，输入的内容为`        `{req}``   `        `Question: {input}"""`    `# 模板提示，输出 json 格式的回答`    `prompt = PromptTemplate.from_template(`        `template=template, )`    `chain = (`            `RunnablePassthrough.`            `assign(context=lambda x: get_by_filename("获取ip测试用例.md"),`                   `req=get_case_data)`            `| prompt`            `| llm`            `| StrOutputParser()`    `)``   `    `input_template = """`    `根据每条测试用例的测试步骤，生成对应的测试数据信息，`    `每条测试用例要求都有一条对应的单独的pytest函数`    `"""`    `print(chain.invoke({"input": input_template}))``   ``   ``if __name__ == '__main__':`    `get_case()

总结

1. 掌握接口自动化测试用例生成的原理。

2. 了解如何通过大语言模型生成接口自动化测试脚本与数据。

3. 掌握通过LangChain生成完整版接口自动化测试用例的方法。

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到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

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• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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• Transformer结构简介
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