测试工程师必备！多格式接口用例结合deepseek生成工具完整实现与实战验证

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已于 2025-03-02 23:19:35 修改

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#python #deepseek

于 2025-03-02 22:17:23 首次发布

在接口测试中，测试工程师往往需要处理多种格式的文档（HAR、Swagger、Excel 等）以生成测试用例。然而，手动处理这些文档既耗时又容易出错。为了解决这一问题，本文将实现一款基于 PyQt5 的多格式接口用例生成工具，支持从文档导入到解析、推理生成、导出等全流程功能。

文章提供完整的实现代码、详细的测试用例、实用的解析策略，并验证工具的功能，确保测试工程师能够快速上手并应用于实际工作。

工具功能概述

多格式文档支持：
工具支持导入 HAR 文件、Swagger 文档（JSON/YAML 格式）、Excel 文件、Markdown 文档、JSON 文件、YAML 文件、TXT 文件，并在 GUI 界面中预览文档内容。har包案例文件已上传云盘。
文档解析与预览：
自动解析文档内容，提取接口信息（如请求地址、请求方法、请求头、请求参数、请求响应等），并以可视化方式展示解析结果。
智能推理生成用例：
结合用户输入的提示词和文档内容，调用 阿里云百炼 DeepSeek API，生成智能接口测试用例脚本。
多格式导出：
支持将生成的接口测试用例导出为 JSON、YAML、Excel、Markdown 和 Docx 格式，满足多种使用场景需求。

完整工具实现

以下是工具的完整实现代码，分为多格式解析、推理生成、导出功能等部分。代码中配有详细说明，确保逻辑清晰、功能可用。

1. HAR 文件解析

什么是 HAR 文件？

HAR（HTTP Archive）是一种记录 HTTP 请求和响应的文件格式，通常由浏览器或抓包工具（如 Chrome DevTools、Fiddler）生成。HAR 文件包含接口请求的 URL、方法、Headers、Query 参数和 Body 等信息。

HAR 文件解析代码

以下是解析 HAR 文件的代码，提取请求的 URL、方法、头部信息、参数和请求体。

def parse_har(file_path):
    """
    解析 HAR 文件，提取接口信息
    """
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        har_data = json.load(f)

    interfaces = []
    for entry in har_data.get("log", {
   }).get("entries", []):
        request = entry.get("request", {
   })
        interfaces.append({
   
            "method": request.get("method"),
            "url": request.get("url"),
            "headers": {
   header["name"]: header["value"] for header in request.get("headers", [])},
            "params": {
   param["name"]: param["value"] for param in request.get("queryString", [])},
            "body": request.get("postData", {
   }).get("text", None)
        })
    return interfaces

代码说明：

读取 HAR 文件：通过 json.load 加载 HAR 文件内容。
提取接口信息：从 entries 字段中获取请求的 URL、方法、Headers、Query 参数和 Body。
返回接口列表：以结构化的字典形式返回每个接口信息，方便后续处理。

2. Swagger 文档解析

什么是 Swagger 文档？

Swagger 文档是一种描述 RESTful API 的格式，通常以 JSON 或 YAML 形式编写，定义了接口的路径、方法、参数和响应等内容。

Swagger 文档解析代码

以下是解析 Swagger 文档的代码，提取接口路径、方法、参数和响应。

def parse_swagger(file_path):
    """
    解析 Swagger 文档，提取接口信息
    """
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        if file_path.endswith('.yaml') or file_path.endswith('.yml'):
            data = yaml.safe_load(f)
        else:
            data = json.load(f)

    interfaces = []
    paths = data.get("paths", {
   })
    for path, methods in paths.items():
        for method, details in methods.items():
            interfaces.append({
   
                "method": method.upper(),
                "url": path,
                "params": details.get("parameters", []),
                "response": details.get("responses", {
   })
            })
    return interfaces

代码说明：

读取文档：根据文件扩展名选择 yaml.safe_load 或 json.load 解析文档。
提取接口信息：从 paths 字段中获取接口路径、方法、参数和响应。
返回接口列表：结构化接口信息，便于后续操作。

3. Excel 文档解析

Excel 接口文档的常见格式

Excel 接口文档通常以表格形式记录接口信息，常见结构如下：

Method	URL	Headers	Params	Body
GET	/api/users	{“Authorization”: “token”}	{“id”: “1”}
POST	/api/users	{“Content-Type”: “json”}		{“name”: “Tom”}

Excel 文件解析代码

以下是解析 Excel 文件的代码，提取接口信息。

def parse_excel(file_path):
    """
    解析 Excel 文件，提取接口信息
    """
    workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
    sheet = workbook.active

    interfaces = []
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):  # 假设第一行为表头
        interfaces.append({
   
            "method": row[0],  # 第一列为方法
            "url": row[1],     # 第二列为 URL
            "headers": json.loads(row[2]) if row[2] else {
   },  # 第三列为 Headers
            "params": json.loads(row[3]) if row[3] else {
   },   # 第四列为 Params
            "body": json.loads(row[4]