ollama本地部署的deepseek解析接口文档，结合Python生成pytest+yml的框架用例

前言

在接口测试中，测试工程师通常需要根据开发提供的接口文档手动编写测试用例。这种方式不仅耗时，还容易遗漏边界场景。通过 DeepSeek 模型的语义理解能力，可以自动从接口文档中生成详细的接口测试用例，并结合 pytest 和 YAML 测试框架，打造一套高效、易于维护、可扩展的接口测试解决方案。

本篇文章以实战为核心，展示如何通过 DeepSeek 辅助生成接口测试用例，并结合 pytest 和 YAML 框架实现落地化的接口测试框架。

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目标

1. 快速生成接口测试用例：
   • 根据开发提供的接口文档，自动生成接口测试用例，覆盖正常场景、异常场景和边界值。
2. 构建 pytest + YAML 测试框架：
   • 通过 YAML 文件定义测试数据，实现测试数据与代码分离。
3. 具备实战价值：
   • 支持动态用例生成，易扩展，适合不同项目场景。
4. 实现自动化测试：
   • 自动调用接口并校验返回值，生成详细的测试报告。

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方案设计

1. DeepSeek 的作用

通过本地部署的 DeepSeek 模型，解析输入的接口文档，生成接口测试用例。DeepSeek 的具体作用包括：

• 语义理解：自动提取接口文档中的参数、方法、请求示例和响应示例。
• 用例生成：生成包括正常、异常、边界值等场景的接口测试用例。

2. pytest + YAML 测试框架

• 测试数据驱动：测试用例和测试数据存储在 YAML 文件中，代码只需读取并执行，降低维护成本。
• 高复用性：通过 pytest 的参数化功能，动态加载 YAML 文件中的用例。
• 易扩展：支持多接口、多用例的管理和执行。

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接口文档示例

以下是开发提供的接口文档示例（api_doc.md）：

### 接口：用户登录
- URL: `/api/v1/login`
- 方法: `POST`
- 请求参数:
  - `username` (string): 用户名，必填
  - `password` (string): 密码，必填
- 响应示例:
  ```json
  {
      "status": "success",
      "data": {
          "user_id": 12345,
          "token": "abc123"
      }
  }

接口：获取用户信息

• URL: /api/v1/user
• 方法: GET
• 请求参数:
  • user_id (integer): 用户 ID，必填
  • token (string): 访问令牌，必填
• 响应示例:

  {
       
      "status": "success",
      "data": {
       
          "user_id": 12345,
          "username": "test_user",
          "email": "test_user@example.com"
      }
  }
  

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## **通过 DeepSeek 生成接口测试用例**

### **调用 DeepSeek 推理服务**

以下代码使用 DeepSeek 模型解析接口文档并生成接口测试用例。

```python
import requests

# 本地 Ollama DeepSeek 推理服务地址
DEESEEK_API_URL = "http://localhost:11434/api/generate"

def generate_test_cases_from_docs(api_doc_path):
    """
    调用 DeepSeek，根据接口文档生成测试用例
    """
    with open(api_doc_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        api_doc = f.read()

    # 构造 DeepSeek 请求
    payload = {
        "model": "deepseek-r1:1.5b",
        "prompt": f"根据以下接口文档生成接口测试用例ÿ