Deepseek API+Python自动化测试：接口文档生成用例全流程指南

一、技术背景与版本特性解析

Deepseek API+Python V1.0.4 是针对接口测试场景优化的自动化工具，其核心价值在于解决传统测试用例编写的三大痛点：

1. 人工转换效率低：手动从接口文档提取参数、路径、请求体等信息耗时且易错
2. 用例覆盖不全：边界值、异常场景需额外设计，增加维护成本
3. 版本同步困难：接口变更后需同步修改文档与测试用例

该版本实现三大突破：

• 智能解析引擎：支持Swagger、OpenAPI 3.0、YAPI等主流文档格式
• 动态用例生成：基于参数类型自动生成正常值、边界值、非法值测试数据
• 多格式导出：支持JSON、Excel、Python unittest/pytest代码三种输出形式

二、环境准备与依赖安装

1. 基础环境配置

# Python环境要求（建议3.8+）
python --version
# 虚拟环境创建（推荐）
python -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate  # Linux/Mac
.\deepseek_env\Scripts\activate  # Windows

2. 依赖包安装

pip install deepseek-api==1.0.4 requests openpyxl pytest

关键依赖说明：

• deepseek-api：官方提供的测试用例生成库
• openpyxl：Excel导出支持
• pytest：测试框架集成

三、核心功能实现详解

1. 接口文档解析

from deepseek_api import DocumentParser
# 示例：解析Swagger文档
parser = DocumentParser(
    doc_type="swagger",
    url="https://api.example.com/v2/api-docs"
)
api_info = parser.parse()  # 返回包含所有接口信息的字典

关键参数说明：

• doc_type：支持swagger/openapi/yapi/markdown
• url/file_path：文档地址或本地路径
• auth：可选认证信息（如API Key）

2. 测试用例智能生成

from deepseek_api import TestCaseGenerator
generator = TestCaseGenerator(
    api_info=api_info,
    test_level="full"  # 生成级别：smoke/medium/full
)
# 生成单个接口用例
user_create_cases = generator.generate(
    path="/api/users",
    method="POST",
    param_rules={  # 自定义参数规则
        "age": {"min": 0, "max": 120, "invalid": [-1, 200]}
    }
)
# 批量生成所有接口用例
all_cases = generator.generate_all()

生成策略解析：

• 正常值：根据参数类型生成典型值（如字符串取”test”，数字取中值）
• 边界值：数值类型自动生成min-1, min, min+1, max-1, max, max+1
• 异常值：空值、超长字符串、非法格式等

3. 多格式导出实现

Excel导出（适合手动执行）

from deepseek_api import ExcelExporter
exporter = ExcelExporter(
    cases=all_cases,
    template_path="custom_template.xlsx"  # 可选自定义模板
)
exporter.export("test_cases.xlsx")

Excel结构说明：
| 接口路径 | 方法 | 参数名 | 参数值 | 预期结果 | 优先级 |
|————-|———|————|————|—————|————|
| /api/users | POST | name | “John” | 200 | 高 |

Python代码导出（适合自动化）

from deepseek_api import CodeExporter
exporter = CodeExporter(
    cases=all_cases,
    framework="pytest",  # 支持unittest/pytest
    base_url="https://api.example.com"
)
exporter.export("test_api.py")

生成的pytest代码示例：

import pytest
import requests
class TestUserAPI:
    @pytest.mark.parametrize("name,age,expected_status", [
        ("Alice", 25, 200),
        ("", 25, 400),  # 空姓名
        ("A"*101, 25, 400)  # 超长姓名
    ])
    def test_create_user(self, name, age, expected_status):
        data = {"name": name, "age": age}
        response = requests.post("/api/users", json=data)
        assert response.status_code == expected_status

四、高级场景适配策略

1. 认证接口处理

# 在TestCaseGenerator中配置认证
generator = TestCaseGenerator(
    api_info=api_info,
    auth_config={
        "type": "bearer",
        "token": "your_jwt_token"
    }
)

2. 动态参数依赖

# 示例：第二个接口依赖第一个接口的返回ID
cases = [
    {  # 创建用户
        "path": "/api/users",
        "method": "POST",
        "output_param": "user_id"  # 提取返回中的user_id
    },
    {  # 查询用户
        "path": "/api/users/{user_id}",
        "method": "GET",
        "input_mapping": {"user_id": "previous_output.user_id"}
    }
]

3. 性能测试用例生成

# 生成并发测试用例
performance_cases = generator.generate(
    path="/api/heavy",
    method="GET",
    performance_config={
        "concurrency": [10, 50, 100],
        "duration": 60  # 秒
    }
)

五、版本优化与最佳实践

1. V1.0.4改进点

• 解析速度提升40%（通过异步IO优化）
• 新增Markdown文档支持
• 修复参数类型推断错误问题

2. 企业级应用建议

1. CI/CD集成：

   # GitLab CI示例
   test_api:
   stage: test
   script:
    - pip install deepseek-api==1.0.4
    - python generate_cases.py
    - pytest test_api.py -v

2. 用例维护策略：

• 每周自动运行文档解析，对比新旧用例差异
• 建立用例标签体系（P0/P1/P2）

1. 数据安全处理：

   # 敏感数据脱敏
   generator = TestCaseGenerator(
    api_info=api_info,
    mask_config={
        "phone": {"pattern": r"1\d{10}", "replace": "138****0000"},
        "email": {"pattern": r"@", "replace": "@***.com"}
    }
   )

六、常见问题解决方案

Q1：解析Swagger文档报错”Unrecognized field”

• 原因：文档版本不兼容
• 解决：指定doc_version="2.0"参数

Q2：生成的用例覆盖不全

• 检查param_rules配置是否覆盖所有特殊场景
• 增加test_level="full"参数

Q3：Excel导出乱码

• 确保安装openpyxl最新版
• 在代码中添加编码指定：

  with open("test_cases.xlsx", "wb", encoding="utf-8") as f:
    f.write(exporter.get_bytes())

七、未来版本展望

V1.1.0规划功能：

1. 支持GraphQL接口
2. 增加测试数据管理平台
3. 实现用例执行结果自动回写文档

通过本教程的实践，测试团队可将用例编写时间从人均8小时/接口缩短至2小时以内，同时保证100%的接口关键路径覆盖。建议开发者从核心接口开始试点，逐步扩展至全量接口测试。