利用Apipost AI自动生成接口测试用例并批量执行

不少测试人员想了解,有没有不需要通过写代码,让AI快速生成接口测试用例和测试数据,并能够快速执行的方式?当下几个比较常用的接口测试工具,Apipost即具有这个能力,而且操作起来还很方便,完全是预期的功能效果,今天就给大家分享一下如何去实现。

一、自动生成接口测试用例

1、操作入口

  • 进入Apipost,先将你要进行测试的接口导进来(很多种导入方式,如:导入cURL、导入接口文档让Ai自动识别等方式都可以)
  • 点击你要测试的接口,在主界面选择接口用例-AI数据池
  • 选择要进行生成用例的维度(就是需要验证哪些东西,如果不太清楚,可以全部勾选,看看效果先)

2、AI生成的接口用例效果


  • 在上一步执行生成用例之后,就会自动生成各种维度的接口测试用例了

  • 每个维度都生成了多条正向、反向接口用例,包含测试目的、期望结果和多组测试数据,建议可以检查一下,如果有不需要的可以进行删除或调整

生成的部分测试数据

生成多个维度的用例

二、执行批量接口测试用例

前面把接口用例生成完成之后,我们需要进行执行测试这些用例,验证接口是否符合预期,

当然,apipost也提供了快速对多条用例进行测试的功能,操作如下:

点击**/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/json2java.html */ 应用**:点击后保存测试用例到AI数据池中,并关闭当前界面。

点击**/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/json2java.html */ 应用并测试**:点击后执行 应用 操作并开始进行接口用例测试,进入执行测试用例界面」。

1、执行测试用例

进入执行测试用例界面,显示执行进度和执行的用例总数等信息,这里可能需要等一下(特别是用例比较多的情况,不过也蛮快的)

2、查看执行详情

每一条测试数据右侧会有一个 查看执行详情 按钮,点击后将打开二级抽屉「用例执行详情」,

展示包括测试结果、日志信息等。

可以在此页面进行编辑接口相关数据,进行 简单调试 ,重新执行测试,快速定位问题等操作

生成测试报告

当所有用例都执行完成之后,页面中将显示“AI生成报告” 按钮,点击后,AI将根据当前的执行信息,自动生成该次测试的详细测试报告结果

测试报告内容包括:

测试概况:测试开始和结束时间、执行的测试用例数量等。

用例结果分析:每个测试用例的执行结果,以及智能分析结果。

测试结论:根据测试用例最终生成测试结论。

测试报告生成完成后,将自动被保存在 接口用例-测试报告 列表中,您可以随时查看或下载以供后续分析

三、将用例保存至AI用例池

apipost还支持把AI生成的用例数据都将存储在「AI用例数据池」中,方便下次进行复用等;

勾选对应的接口用例,可以通过 同步数据至常规数据池 功能将AI数据同步到常规数据池中,

进行批量执行或在自动化测试中进行引用执行。

常规数据池

同步规则: 由于数据特殊性,我们默认最小生成维度是测试数据,即一条用例测试数据将生成常规用例池的一条测试用例

 

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实,逐步运行理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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