BAT测试专家对web测试和APP测试的总结

App测试与Web测试在功能测试上有相似之处,但在系统结构差异下,侧重点不同。Web测试关注功能、界面、链接、性能、兼容性和安全性。App测试则涉及安装卸载、运行、更新、兼容性、弱网络、中断冲突、压力测试和前后台切换等多个方面,尤其强调用户体验和设备适应性。

单纯从功能测试的层面上来讲的话,App 测试、Web 测试在流程和功能测试上是没有区别的,但由于系统结构方面存在差异(web 项目,b/s 架构;app 项目,c/s 结构)在测试中还是有不同的侧重点内容,下面整理了一些内容供大家学习与参考。

WEB测试重点

1.功能测试:

所实现的功能是否和需求一致;

2.界面测试:

界面是否美观,风格是否一致,文字内容是否正确;

3.链接测试:

打开链接速度是否合理;是否链接到正确的页面;是否有空白页面;

4.性能测试:

系统能支持多少用户同时在线;超过这些用户数,系统会给出什么样的反映;

5.兼容性测试:

项目在不 同操作系统,不同浏览器上功能是否能正常使用;

6.安全性测试:

用户的登录名和密码在传输过程中是否是加密传输的;

用户长时间未操作页面,session会话是否会过期,要求用户重新登录;

 

日志文件cookies里的用户名和密码是否是加密的;

登录次数和登录设备是否有限制,是否支持一个账号多个设备登录;

<think>好的,用户想了解如何使用Python大模型构建一个简易教学系统的具体步骤。首先,我需要明确用户的需求,可能他们希望有一个分步指南,适合不同技术背景的人理解。接下来,我应该考虑大模型的应用场景,比如问答系统或教学辅助工具。 根据引用[2],创建Python项目的基本步骤包括设置项目结构、虚拟环境、安装依赖等,所以这部分需要详细说明。然后,结合引用[3][4],大模型的核心在于语言理解生成,以及如何通过提示工程优化交互。因此,系统设计可能分为用户界面、模型交互、数据处理等模块。 用户可能对如何调用大模型的API不太清楚,所以需要具体说明使用如OpenAI的API,并给出代码示例。同时,引用[4]提到提示工程的重要性,可能需要举例说明如何设计提示语以提高回答质量。此外,错误处理扩展功能也是用户可能关心的点,比如处理超时或添加评估模块。 还要注意用户的技术水平,可能需要避免过于复杂的术语,用简单明了的步骤代码示例。最后,确保引用相关文献,如引用[2]的项目设置引用[3]的模型应用,来增强回答的可信度。需要检查步骤是否逻辑清晰,代码是否可运行,以及是否涵盖了用户可能遇到的问题。</think>### 使用Python结合大型语言模型构建简易教学系统的实现步骤 #### 一、项目基础搭建 1. **创建虚拟环境**(引用[2]) ```bash python -m venv edu_llm_env source edu_llm_env/bin/activate # Linux/Mac edu_llm_env\Scripts\activate.bat # Windows ``` 2. **安装核心依赖** ```bash pip install openai python-dotx fastapi uvicorn # 包含API交互Web框架 ``` #### 二、系统架构设计 ``` 教学系统 ├── web_interface/ # 前端交互 ├── llm_core/ # 大模型交互模块 │ ├── api_handler.py │ └── prompt_engineer.py ├── data/ # 教学资料存储 ├── config.py # API密钥等配置 └── main.py # 主程序入口 ``` #### 三、核心功能实现 1. **大模型接口封装**(引用[3]) ```python import openai from dotenv import load_dotenv class LLMTeacher: def __init__(self): load_dotenv() self.client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')) def generate_answer(self, question, subject="math"): response = self.client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{ "role": "system", "content": f"你是一个{subject}科目教学专家,用简明易懂的中文解释概念,包含公式时使用TeX" }, { "role": "user", "content": question }] ) return response.choices[0].message.content ``` 2. **提示词工程优化**(引用[4]) ```python # prompt_engineer.py def format_prompt(question, grade_level): teaching_style = { "primary": "使用比喻生活实例,避免专业术语", "high": "包含公式推导学科术语", "college": "强调理论证明前沿应用" } return f"{teaching_style[grade_level]}。问题:{question}" ``` #### 四、教学交互实现 ```python # main.py from fastapi import FastAPI app = FastAPI() teacher = LLMTeacher() @app.post("/teach") async def teaching_endpoint(question: str, subject: str = "math"): try: answer = teacher.generate_answer(question, subject) return {"question": question, "answer": answer} except Exception as e: return {"error": f"教学系统异常:{str(e)}"} ``` #### 五、系统部署运行 ```bash uvicorn main:app --reload # 启动Web服务 ``` 访问 `http://localhost:8000/docs` 即可测试API接口
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小赖同学啊

感谢上帝的投喂

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值