测开工程师必看：快速实现一套自动化测试+性能测试框架

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42183962/article/details/143210308

闲来无事，来做个由AI 驱动的自动化测试平台【AI-Powered Test Automation Platform】

核心是AI时代的自动化测试框架，需要设计实现以下几个主要功能:

智能测试用例生成

基于机器学习模型分析代码和需求文档
自动生成符合业务逻辑的测试用例
支持动态更新测试策略

自动化测试执行

可并行执行测试用例
异常处理和错误报告
支持多种测试类型(单元测试、集成测试等)

智能结果分析

测试覆盖率分析
失败用例分析
自动生成优化建议

REST API接口

支持远程调用
文件上传功能
标准化的请求/响应格式

本地化方案：

# 核心测试引擎
class AITestEngine:
    def __init__(self):
        self.test_cases = []
        self.ml_model = None
        self.test_results = {
   }
        
    def load_ml_model(self, model_path):
        """加载预训练的机器学习模型"""
        import joblib
        self.ml_model = joblib.load(model_path)
        
    def generate_test_cases(self, app_code, requirements):
        """基于代码分析和需求文档自动生成测试用例"""
        test_cases = []
        
        # 使用NLP分析需求文档
        requirements_features = self.extract_requirements_features(requirements)
        
        # 使用静态代码分析获取代码特征
        code_features = self.analyze_code_structure(app_code)
        
        # 使用ML模型生成测试用例
        test_scenarios = self.ml_model.predict(
            self.combine_features(requirements_features, code_features)
        )
        
        for scenario in test_scenarios:
            test_case = self.create_test_case(scenario)
            test_cases.append(test_case)
            
        self.test_cases = test_cases
        return test_cases
    
    def execute_tests(self, app_under_test):
        """执行测试用例并收集结果"""
        for test_case in self.test_cases:
            try:
                result = test_case.execute(app_under_test)
                self.test_results[test_case.id] = result
            except Exception as e:
                self.test_results[test_case.id] = {
   
                    'status': 'failed',
                    'error': str(e)
                }
                
    def analyze_results(self):
        """分析测试结果并生成报告"""
        coverage = self.calculate_coverage()
        failed_cases = self.get_failed_cases()
        recommendations = self.generate_recommendations()
        
        return {
   
            'coverage': coverage,
            'failed_cases': failed_cases,
            'recommendations': recommendations
        }

# 测试用例管理
class TestCase:
    def __init__(self, id, name, steps, expected_results):
        self.id = id
        self.name = name
        self.steps = steps
        self.expected_results = expected_results
        
    def execute(self, app):
        """执行测试步骤"""
        results = []
        for step in self.steps:
            result = step.execute(app)
            results.append(result)
        return self.verify_results(results)
    
    def verify_results(self, actual_results):
        """验证测试结果"""
        return {
   
            'passed': actual_results == self.expected_results,
            'actual': actual_results,
            'expected': self.expected_results
        }

# API接口
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class TestRequest(BaseModel):
    app_code: str
    requirements: str
    
@app.post("/generate-tests")
async def generate_tests(request: TestRequest):
    engine = AITestEngine()
    engine.load_ml_model("path/to/model")
    test_cases = engine.generate_test_cases(
        request.app_code,
        request.requirements
    )
    return {
   "test_cases": test_cases}

@app.post("/execute-tests")
async def execute_tests(
    app_file: UploadFile = File(...),
    test_cases: List[TestCase] = []
):
    engine = AITestEngine()
    engine.test_cases = test_cases
    engine.execute_tests(app_file)
    results = engine.analyze_results()
    return results

集成OpenAI API方案

这个版本是使用 OpenAI API 来分析代码和需求文档，生成测试用例，主要改进包括：
1. OpenAI集成
  - 使用GPT-4模型接口来分析需求文档和代码
  - 智能提取测试点和生成测试用例
  - 可配置的API密钥
2. 增强的分析能力
  - 需求文档分析：提取功能点、输入条件、预期结果和边界情况
  - 代码分析：识别公共方法、逻辑分支、异常处理和外部依赖
  - 自动生成完整的测试用例描述
3. 结构化输出
  - 使用JSON格式，确保输出的一致性
  - 包含详细的测试用例信息
  - 支持测试数据生成
4. 改进的测试执行
  - 前置条件检查
  - 详细的步骤执行记录
  - 更完善的结果验证

使用方法：

设置OpenAI API密钥
通过API发送代码和需求文档
获取生成的测试用例
执行测试并查看结果

import openai
from typing import List, Dict
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from pydantic import BaseModel
import json

class AITestEngine:
    def __init__(self, openai_api_key: str):
        self.test_cases = []
        self.test_results = {
   }
        openai.api_key = openai_api_key
        
    def analyze_requirements(self, requirements: str) -> List[Dict]:
        """使用GPT分析需求文档，提取关键测试点"""
        prompt = f"""
        请分析以下软件需求文档，提取需要测试的关键功能点和边界条件。
        对每个测试点，请提供：
        1. 功能描述
        2. 输入条件
        3. 预期结果
        4. 可能的边界情况
        
        需求文档：
        {
     requirements}
        
        请以JSON格式返回结果。
        """
        
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4-turbo-preview",
            messages=[
                {
   "role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.7
        )
        
        return json.loads(response.choices[0].message.content)

    def analyze_code(self, code: str) -> List[Dict]:
        """使用GPT分析代码结构，识别关键测试路径"""
        prompt = f"""
        请分析以下代码，识别需要测试的关键路径和组件：
        1. 所有公共方法及其参数
        2. 复杂的逻辑分支
        3. 异常处理路径
        4. 外部依赖和集成点
        
        代码：
        {
     code}
        
        请以JSON格式返回结果，包含每个测试点的：
        1. 方法名/组件名
        2. 输入参数范围
        3. 预期行为
        4. 需要模拟的依赖
        """
        
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4-turbo-preview",
            messages=[
                {
   "role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.7
        )
        
        return json.loads(response.choices[0].message.content)

    def generate_test_cases(self, app_code: str, requirements: str) -> List[Dict]:
        """基于GPT分析结果生成测试用例"""
        # 分析需求和代码
        req_analysis = self.analyze_requirements(requirements)
        code_analysis = self.analyze_code(app_code)
        
        # 使用GPT生成具体测试用例
        prompt = f"""
        基于以下需求分析和代码分析结果，生成详细的测试用例：
        
        需求分析：
        {
     json.dumps(req_analysis, indent=2)}
        
        代码分析：
        {
     json.dumps(code_analysis, indent=2)}
        
        请为每个测试用例提供：
        1. 测试用例ID和名称
        2. 前置条件
        3. 详细测试步骤
        4. 预期结果
        5. 测试数据
        
        请以JSON格式返回结果。
        """
        
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4-turbo-preview",
            messages=[
                {
   "role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.7
        )
        
        test_cases = json.loads(response.choices[0].message.content)
        self.test_cases = [TestCase(**tc) for tc in test_cases]
        return test_cases

class TestCase:
    def __init__(self, id: str, name: str, preconditions: List[str], 
                 steps: List[Dict], expected_results: List[str], test_data: Dict):
        self.id = id
        self.name = name
        self.preconditions = preconditions
        self.steps = steps
        self.expected_results = expected_results
        self.test_data = test_data
        
    def execute(self, app):
        """执行测试步骤"""
        results = []
        try:
            # 检查前置条件
            for condition in self.preconditions:
                if not self.check_condition(app, condition):
                    raise Exception(f"前置条件不满足: {
     condition}")
            
            # 执行测试步骤
            for step in self.steps:
                result = self.execute_step(app, step)
                results.append(result)
                
            return self.verify_results(results)
        except Exception as e:
            return {
   
                'status': 'failed',
                'error': str(e),
                'step_results': results
            }
    
    def verify_results(self, actual_results: List) -> Dict:
        """验证测试结果"""
        verified_results = []
        for actual, expected in zip(actual_results, self.expected_results):
            verified_results.append({
   
                'actual': actual,
                'expected': expected,
                'passed': self.compare_results(actual, expected)
            })
        
        return {
   
            'passed': all(r['passed'] for r in verified_results),
            'results': verified_results
        }

# API接口
app = FastAPI()

class TestRequest(BaseModel):
    app_code: str
    requirements