weixin_44872675的博客

特性比喻测试场景装饰器测试用例的"外挂"自动记录执行时间、重试机制生成器懒加载的流水线处理GB级日志文件异步多线程的升级版并发执行千次API测试类型注解代码导航仪避免参数类型错误反射自动识别工具箱动态加载测试模块记住：每个高级特性都不是为了炫技，而是为了解决实际问题。就像测试工程师的工具箱，学会使用这些"武器"，你就能在自动化测试战场上无往不利！

接口并发测试是测试工程师日常工作中的重要一环，而一个直观的 GUI 工具能有效提升工作效率和体验。本篇文章将带你用 PyQt5 和 asyncio 从零实现一个美观且功能实用的接口并发测试工具。通过 PyQt5 和 asyncio，我们成功实现了一个美观实用的接口并发测试工具。在这个项目中，测试工程师可以直观地配置接口参数并分析响应结果，同时也能深入理解 Python 的异步编程原理。下面是完整的代码实现以及详细的注释，帮助你快速上手。

协程是 Python 异步编程的核心工具，理解并掌握协程是开发高效异步测试工具的基础。通过本文的案例，你应该对协程的基本用法、特点以及在测试工具中的实际应用有了深刻的认识。Python 的异步编程近年来越来越受欢迎，尤其在需要同时处理大量 I/O 请求的场景中，它展现了出色的性能。而协程是异步编程的核心，也是开发高效异步测试工具的关键技术。这篇文章将用通俗的语言带你快速入门 Python 协程，结合实际案例，帮助你理解如何利用协程开发属于自己的异步测试工具！赶快动手实践，开发属于你的异步测试工具吧！

需求文档是测试工程师日常工作的核心工具，如何快速检索需求文档中的关键信息（文本、表格、图片等），并将其转化为可供 AI 查询的知识库，是提升工作效率的重要手段。本文将通过对的处理，详细讲解如何构建一个，并通过代码实现具体操作，确保每一步都可落地。

自动抓取需求文档"界面原型"章节的UI设计图提取测试案例文档中的流程图/架构图批量导出合规文档的签章图片格式兼容性直接插入的本地图片复制粘贴的位图从其他文档链接的图片使用形状工具修饰的图片样式过滤机制文本内容包含目标关键字段落样式通过标题特征校验（字号/加粗/样式名）性能优化设计惰性加载：仅处理目标区域XML数据增量解析：遇到目标标题后开始采集，遇到下个标题停止内存复用：流式处理图片保存。

1.规则管理：通过配置模块，从不同维度对接口用例生成规则进行维护。包括基本规则和业务规则两大类，基本规则又根据具体接口结构、字段类型、必填属性等划分为多条明细规则。2.项目管理：测试经理和管理员权限的人员可以进行项目的新增、修改、删除等操作，项目创建人对项目组成员进行不同角色的赋权。成功新增项目后可以进行接口添加、用例维护、版本创建等操作。３.用例管理：用例管理模块支持用例的一键生成和手动批量维护用例。1)支持json、form-data常用的接口数据格式。

无论是 Manus 的多功能支持，还是 DeepSeek 的深度定制，两款工具都可以帮助测试工程师提高效率，解决复杂问题。根据你的实际需求选择合适的工具，并结合本文的应用建议，将 AI 测试工具落地到实际工作中，让你的职业发展更上一层楼！在申请理由中提到你的职业经验或项目背景，例如你负责过复杂的回归测试、性能测试或数据驱动测试，可以增加审核通过的几率。的功能差异，同时结合实际工作场景，分享 AI 工具的落地应用方法，帮助测试工程师高效应对测试挑战。本文将重点围绕测试工程师的工作场景，详细解析如何申请。

当需要对比V1.2和V1.3版本文档时，可同时选择两个版本的文件夹，工具会自动归类处理。《Deepseek API+Python测试用例一键生成与导出V1.0.2》在100个样本文档的测试中，该算法对三级标题的识别准确率达到98.7%。👉 面对200页的需求文档，需要提取所有包含"测试用例"的表格。集成指定获取word文档的文档，兼容部分需求文档内容在表格中。▲ 标准化输出示例：自动编号+颜色标记+冻结窗格。👉 不同版本文档的差异对比，需人工核对表格数据。▲ 工具架构图：三大核心模块协同工作。

1.页面使用PYQT5设计，用两个输入控件，最好是日期类型的控件，第一个日期控件作为开始日期，第二个日期控件作为结束日期；2.传递给数据处理函数后，这里帮我搭一个架子，具体逻辑我来实现，帮我处理通过开始日期、结束日期获取月份信息，例如开始日期为2025-01-01，则帮我处理为2025-01，结束日期也是同理；3.经过处理函数的处理后，在GUI界面下发区域进行展示，包含的表头有系统名称、版本发布周期（即开始日期-结束日期）、测试父计划名称、测试子计划名称、关联测试用例数、包含的P0级用例数；

通过通用标题判断方法，我们能够适配格式不固定的标题，动态过滤需求文档中的无用内容。结合强大的正则表达式匹配和关键词判断逻辑，工具可以高效处理多种文档结构，满足各种复杂场景需求。添加基于预先配置列表的标题过滤功能，我们能够高效跳过需求文档中指定章节或段落的内容。结合灵活的正则匹配规则和 GUI 集成，该功能可以满足用户的多样化需求，并显著提升文档清理工具的实用性和智能化水平。

在实际使用场景中，可能只需要获取需求文档中的部分内容，例如特定标题的正文部分、特定段落的表格内容，或者指定图片中的内容。为了满足这一需求，可以对文档清理工具进行优化，支持按标题提取内容、按章节提取表格和图片，并结合阿里云百炼 DeepSeek-R1 的流式 API 进行对话生成测试用例等功能。而且上个版本的小工具貌似并没有很好的将目录清洗掉，这次也一并优化。此次更新从Word 文档（.docx 文件）中智能化地去除目录，可以使用 Python 的 库。以下是一种方法，可以遍历文档中的所有段落，识别并删除目

测试开发工程师在日常工作中需要处理大量测试文档，并且这些文档需要被高效分类、清洗和管理，同时结合强大的 AI 推理能力（如 DeepSeek 模型）进行智能化处理和分析。这款工具集智能推理和结果导出为一体，功能强大，界面美观，操作简洁，帮助测试开发工程师高效管理和分析测试文档。快来体验吧，让你的测试工作更智能！由于阿里云百炼的deepseek-r1接口不支持返回json格式，代码里进行了简单的适配。本文将详细介绍这款工具的功能实现，并提供完整的源码，让测试工程师轻松实现测试文档的智能化管理与分析。

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。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。

通过 HAR 包解析与差异代码分析相结合，测试工程师可以高效生成接口测试用例并快速覆盖差异代码。本方案依托阿里百炼 API 和 pytest 框架，具有极强的落地实践性，是测试工程师提升效率、解决差异覆盖的利器。如果你正在为覆盖率发愁，不妨试试这个方法！

通过 LangChain 和 Milvus，测试工程师可以快速构建一个高效的测试知识库，支持测试资产的存储、检索和生成。本文提供了从环境搭建到代码实现的完整流程，以及提高系统落地实践效果的建议。结合 LangChain 的检索能力和 Milvus 的向量存储性能，这套方案将显著提升测试工作的效率与准确性。

总结步骤应该是：登录/注册账号→开通服务→创建API Key→保存并安全保管。每个步骤对应相应的网页引用，确保用户能够按照指引顺利获取API密钥。

在测试工程师的工作中，需求文档（通常为。

由于文档格式复杂，内容中可能包含无效信息（如页眉页脚、目录、模板注释等），如何精准清洗文档内容，构建高质量知识库，成为提升测试效率的关键。的特点，优化文本清洗流程，加强对需求文档等常见格式的精准处理，并引入用户交互机制，让用户在存储前校验清洗结果，确保知识库质量。，实现了智能测试用例生成和缺陷原因分析，将测试工程师从繁琐的文档处理中解放出来，大幅提升工作效率！，针对中文文档的特点，优化了文本清洗流程，并引入用户交互机制，确保知识库的高质量构建。基于清洗后的知识库内容，结合用户输入的模块描述生成测试用例。

通过以上方法，测试工程师可以高效清理文档并构建智能知识库，结合 LangChain 实现精准推理和智能问答。如需更复杂场景，可以扩展支持更多文档格式或知识存储方式！测试工程师日常文档种类繁多，包括需求文档、测试报告、缺陷记录、测试用例、接口文档等。为了高效地将这些文档内容清洗并纳入一个智能知识库，需要结合。模型来处理复杂的上下文、结构化数据以及非结构化数据。，实现从文档提取到清洗、存储和智能化知识管理的流程。进行文本清洗，同时引入更强大的。以下是一个完整的解决方案，整合了。

搭建RAG知识库的完整源码实现（基于Python 3.8+）：🛠️ 环境配置要求Python版本：3.8+安装依赖：（需创建包含以下内容的requirements.txt文件）：📝 核心功能说明智能分块策略：元数据增强：检索优化：📌 常见问题处理PDF解析乱码：OCR识别失败：向量化内存不足：本实现已在实际测试项目中验证，可处理日均1000+文档的自动化入库需求。建议配合Jenkins等工具实现持续知识库更新。

工具集文档分类、内容清洗、智能推理和结果导出为一体，功能强大，界面美观，操作简洁，帮助测试开发工程师高效管理和分析测试文档。快来体验吧，让你的测试工作更智能！后续可在文档分类、内容清洗等方向持续优化。测试开发工程师在日常工作中需要处理大量测试文档，并且这些文档需要被高效分类、清洗和管理，同时结合强大的 AI 推理能力（如 DeepSeek 模型）进行智能化处理和分析。本文将详细介绍这款工具的功能实现，并提供完整的源码，让测试工程师轻松实现测试文档的智能化管理与分析。的 GUI 工具，集。

测试工程师在日常工作中往往需要快速从知识库中获取关键信息，或者结合提示语让 AI 生成特定内容。测试工程师可以轻松选择知识库文件、预览内容，并根据提示语生成所需的内容。这一功能将使工具不仅仅是文件分类和整理的助手，更变身为。，将彻底解放测试工程师的生产力，快来体验吧！，大幅提升测试工程师的工作效率。，这款工具已经成为完整的。

测试工程师在管理测试资产时，需要面对多种文档格式、大量文件分类及知识库的构建任务。为了解决这些问题，我们升级了。这款工具已全面升级，成为测试工程师整理测试资产的终极利器！快来试试吧，让知识库管理进入智能化新时代！结合 DeepSeek 接口分类后，清洗的内容以 JSON 格式存储。（表格文件）格式，统一处理接口，增加灵活性。模块，实现文件的并发处理，提升性能。，不仅支持更多文档格式，还加入了。与之前版本一致，知识库结构继续按。，大幅提升处理性能和灵活性。（Markdown）和。利用 Python 的。

在测试工程师的日常工作中，将测试需求文档转为本地知识库供 AI 模型（如 DeepSeek）使用，是提高测试效率的关键步骤。然而，这些文档往往结构复杂、格式不统一，需要进行数据清洗、分块处理，提取有价值的文本内容。最终，你将学会如何通过 Python 打造一个高效、智能的知识库构建工具，让测试工程师在处理文档时轻松愉快。，不仅能提升测试工程师的效率，还能让知识库更智能、更精准，快来试试吧！

这款工具不仅降低了知识库管理的技术门槛，还能帮助测试工程师高效组织业务文档，让 AI 工具（如 DeepSeek）发挥更大价值。以下是一个支持单个文件或多个文件批量转存的 GUI 工具，测试工程师可以通过简单操作将文档录入到知识库。，让 AI 工具（如 DeepSeek）更智能地生成符合业务逻辑的测试用例，是提升测试效率的关键。最后，我们将通过一个复杂业务案例，展示如何高效管理测试知识库，让测试工程师轻松应对复杂场景。通过文档标题自动分类到对应的知识库目录中，并将内容保存为。

DeepSeek-r1:1.5b 是通过 Ollama 部署的语言模型，通常提供一个 RESTful API 供开发者使用。虽然 DeepSeek 的具体实现可能因部署环境或配置而有所不同，但常见的 API 文档结构如下。如果官方未提供详细文档，你可以通过调试接口或查看服务端源码了解其功能。以上文档提供了 DeepSeek-r1:1.5b 的核心接口说明，并结合具体场景给出了使用示例。通过合理调用这些 API，你可以快速实现基于需求文档的测试用例生成，甚至扩展到更多智能化测试任务。

这套工具不仅能切实保障测试质量，还能帮助测试团队更高效地应对复杂场景。通过需求文档和测试用例建立关联关系，利用 DeepSeek 模型自动分类和识别需求与测试内容的对应关系。，实现自动化测试覆盖率追踪与记录，助你在高压环境下保障测试质量，并为生产问题举证提供技术支撑。基于记录的测试日志，按模块、功能和需求生成覆盖率报告，量化测试范围。在测试执行过程中，实时记录测试覆盖的功能模块和需求，生成测试日志。构建简单的 GUI 界面，供测试工程师查看测试覆盖率。

这款工具不仅解决了 DeepSeek 不支持文档上传的限制，还为测试工程师和开发者提供了强大的文档处理能力。作为测试工程师或开发者，我们常常需要分析和处理 PDF 或 Word 文档中的内容，将关键信息提取出来并传递给 AI 模型进行进一步解析。是一款强大的语言模型，能够根据输入的自然语言进行推理和生成，但其原生本地部署环境并不支持直接上传文档进行解析。无论是从复杂的测试文档中提取用例，还是从产品需求文档中生成自动化测试脚本，这个小工具都能大幅提升你的工作效率。，并无缝集成本地部署的。

提高元素定位的准确性，自动生成符合 PO 模式的代码文件。无论页面结构有多复杂，这个工具都能轻松胜任，同时保证代码清晰、易扩展，适合 Python 基础较弱的测试工程师使用。这套工具不仅让测试工程师从繁琐的手工操作中解放出来，更能帮助团队构建可维护的测试代码库。以下代码演示如何爬取页面 HTML 并提取所有常见控件（如按钮、输入框等），支持基于属性优先级生成准确的定位代码。结合提取到的控件信息，自动生成符合 Page Object 设计模式的 Python 文件。本文将为你展示如何构建这样的工具，利用。

是实现可维护自动化测试的最佳实践之一，通过将页面元素和操作封装到一个独立的类中，测试代码与页面实现解耦，大幅提升代码的可读性和复用性。如果你需要快速构建高质量的测试脚本，这正是你的理想选择！利用 Python 爬虫解析 HTML，提取页面中的控件信息（如按钮、输入框等），并生成 Page Object 类。但将 Playwright 录制的脚本手动转换为 PO 模式是一个耗时的过程，尤其是复杂的页面测试场景。使用 Playwright 录制的全屏脚本作为输入，生成待转换的测试代码。，代码冗长且难以维护。

如果有一套工具，能够自动生成 SQL 查询、快速获取数据库表结构，并实现多种数据格式的智能化对比与差异分析，是不是可以彻底解放测试工程师？这些操作需要手动编写 SQL 查询，尤其在表结构复杂或查询逻辑较多时，编写 SQL 成为一项繁琐的任务。在测试过程中，我们可能需要获取表的字段信息，例如字段名和数据类型。通过 DeepSeek，测试工程师无需手动编写 SQL，只需输入需求描述，即可快速生成符合目标数据库语法的查询语句。这套工具不仅提升了测试效率，还降低了工作复杂度，是测试自动化的理想实践方案！

为测试工程师提供了一种高效的数据校验解决方案。它从数据生成到差异报告输出，全流程自动化，真正解决了测试工程师在数据对比中的实际痛点。如果您的测试工作中涉及大量数据校验，不妨试试这个工具，为您的测试流程注入智能化的力量！而这时，如果有一个可以智能化生成 SQL 查询、自动对比各类数据格式并生成差异报告的解决方案，无疑会极大提升测试效率。，实现智能化 SQL 生成与多格式数据校验，帮助测试工程师将繁琐的对比工作一键完成。以下代码实现了 JSON、CSV 和 SQL 查询结果的自动化对比，并生成差异报告。

在测试某个 API 时，您可能需要构建一个复杂的数据模型来模拟请求和响应。通过使用魔术方法，我们可以使模型更加直观。在测试某个功能时，可能需要对一组数据进行集合运算，比如合并多个测试用例的结果。在进行资源管理时，可能需要确保在测试结束后自动清理资源。通过上下文管理器，可以简化这一过程。通过合理利用魔术方法，测试工程师可以提高代码的可读性与可维护性，同时使得测试用例更为清晰和简洁。魔术方法不仅能简化对象的操作，还能增强对象的表现力，是编写高质量 Python 测试代码的重要工具。

从测试用例生成到日志分析，从自动化脚本辅助生成到问题定位，DeepSeek 几乎覆盖了测试环节的各个痛点，帮助测试工程师以更高效、更精准的方式完成工作。测试工程师需要手动编写大量的自动化测试脚本，尤其是在 Playwright、Selenium 等工具中，编写脚本不仅耗时，还容易因为业务变更导致脚本失效。在迭代开发中，需求文档和接口文档频繁更新，测试用例和脚本往往需要同步更新，增加了测试工程师的维护工作量。测试覆盖率和质量是评估测试工作的重要指标，但实际工作中，测试覆盖率往往难以量化，特别是手动测试环节。

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。

本文将介绍如何从 DOCX 文档中提取标题为“需求内容”的部分，并将其作为 DeepSeek 模型的输入，生成详细且格式化的测试用例。我们将使用 Python 编写相关脚本，并展示最终的测试用例输出格式。

借助 DeepSeek 的扩展能力，可以进一步集成到现有测试工具链中，实现全流程自动化日志分析和错误管理，显著提升测试效率和质量。本文将通过示例展示如何结合 Python 调用 DeepSeek 加速日志和错误信息分析，并探讨其扩展性及潜在的优化方向。进一步扩展，DeepSeek 还可以对日志中的错误进行分类，并推荐类似问题的解决经验。以下示例展示如何调用本地部署的 DeepSeek 模型，进行日志解析和错误分类。的强大语义推理能力，可以显著提升日志分析效率。在现代软件开发和测试过程中，

是一种常见的自动化测试结构化设计方法，核心思想是将页面的元素及操作封装成一个类（页面对象），从而提高代码复用性和可维护性。以下代码实现了调用 DeepSeek 服务并生成 pytest + PO 结构的 Playwright 测试文件。以下代码结合 DeepSeek 推理和模板生成，将功能测试用例转换为完整的 pytest + PO 文件。我们将以下功能测试用例转换为 pytest + PO 结构的 Playwright 自动化测试脚本。的 Playwright 自动化测试脚本。

的智能分析能力，可以快速定位问题、推荐相关用例和缺陷记录，同时生成涵盖测试数据、失败原因、覆盖率分析等的结构化报告。通过自动整合测试用例、执行结果、缺陷记录和覆盖率分析，DeepSeek 减少了测试工程师手工编写测试报告的时间。这套方案适用于所有需要快速生成专业测试报告的测试团队，可直接落地应用，大幅提升测试效率和质量。便于更直观地展示和分享，更贴近实际工作场景。生成后的 test_report.docx。

DeepSeek是一款运用深度学习算法实时分析和识别日志数据中的异常模式的工具。它具有自学习能力，能够不断完善其分析模型，以适应不同应用场景。通过DeepSeek，测试工程师可以快速识别系统中的潜在问题，从而提高工作效率。通过结合DeepSeek和Python，测试工程师能够高效地进行日志分析，为系统性能调优和问题定位提供强有力的支持。这种集成方法不仅简化了流程，还增强了分析的灵活性和扩展性。希望这个示例能够帮助您在实际工作中快速上手，提升工作效率。如果您有任何问题或需要进一步的探讨，请随时联系我！