基于 ChatGPT 自动化测试项目生成方案
在软件开发中，自动化测试是一项非常重要的任务，自动化测试可以提高测试效率和测试覆盖率，但是编写测试用例和测试代码仍然需要一定的技能和经验。本文提出了一种基于 AIGC 技术的自动化测试生成解决方案，该方案结合 ChatGPT 和现有主流测试框架，根据用户提供的需求和约束自动生成测试项目、测试用例和测试代码。从而让测试人员可以更加专注于测试结果的分析和验证，而不需要花费大量时间编写测试用例和测试代码。
1. 背景描述
在软件开发中，自动化测试是一项非常重要的任务，自动化测试可以提高测试效率和测试覆盖率，但是编写测试用例和测试代码仍然需要一定的技能和经验。本文提出了一种基于 AIGC 技术的自动化测试生成解决方案，该方案结合 ChatGPT 和现有主流测试框架，根据用户提供的需求和约束自动生成测试项目、测试用例和测试代码。从而让测试人员可以更加专注于测试结果的分析和验证，而不需要花费大量时间编写测试用例和测试代码。
1.1 AI 生成测试用例简介
AI 生成测试用例是一种利用人工智能技术（例如 ChatGPT）自动生成测试用例的方法。该方法可以根据用户提供的需求和规则，自动生成测试用例，包括输入数据和期望输出。这些测试用例可以用于各种类型的软件测试，例如单元测试、集成测试，系统测试，UI 测试、性能测试和安全测试等。
AI 生成测试用例的基本流程如下：
收集软件的需求和规则，例如输入参数的类型和范围、期望输出的格式和内容等。
利用人工智能技术（例如机器学习算法）生成测试用例。生成测试用例的过程通常包括以下几个步骤：根据需求和规则生成输入数据，包括正常情况和异常情况。利用人工智能技术生成期望输出，包括正确的输出和错误的输出。根据需求和规则生成测试用例的描述和标签，方便测试人员进行测试结果的分析和验证。
将生成的测试用例保存到测试用例管理系统中，并进行必要的修改和优化。测试人员可以根据需要添加额外的测试用例，或者删除不必要的测试用例。
根据生成的测试用例编写测试代码，并进行必要的调试和优化。测试代码可以用各种测试框架（例如 pytest、unittest）编写，以实现自动化测试。
AI 测试用例生成的优势在于，它可以大大减少测试人员的工作量，提高测试效率和覆盖率。同时，它还可以生成更加全面和准确的测试用例，从而降低漏测和误测的风险。
1.2 AI 测试用例转换代码简介
将 AI 生成的测试用例转换为测试代码的过程通常需要遵循以下步骤：
确定测试框架：选择适合测试框架，例如 Selenium、TestNG、pytest、unittest 等。
根据测试用例生成测试代码脚手架：根据测试框架的要求，将测试用例转换为测试代码结构，包括测试用例的描述、测试环境配置信息、测试数据、期望输出等。
编写测试代码实现：在完成测试脚手架设计基础上，根据 AI 生成的测试用例集自动转换为测试代码。
运行测试代码：运行生成的测试代码，检查测试结果是否符合预期。
优化测试代码：根据测试结果进行必要的修改和优化，以提高测试效率和覆盖率。
需要注意的是，AI 生成的测试用例可能存在一定的误差和不完整性，因此在将测试用例转换为测试代码时，需要进行必要的人工检查和修改，以确保测试代码的正确性和完整性。同时，还需要根据被测软件的实际情况进行必要的调整和优化，以提高测试效果。
以下是一个将 AI 生成的测试用例转换为 pytest 自动化测试代码示例：
在这个示例代码中，我们使用 pytest 测试框架将一个 AI 生成的接口测试用例转换为了测试代码，包括自动生成测试代码上下文，实现测试数据初始化和自动清理；同时可以结合用户需求自动拓展生成符合 RESTful 规范的接口生命周期管理 CRUD)测试用例和代码，最后验证了结果是否符合期望输出。
2 AI 自动化测试项目生成实践
本文提出了一种利用 AI 生成自动化测试项目的方案，该方案的设计目标是通过 ChatGPT 根据用户输入的 API 文档，从零到一构建完整的自动化测试体系，以辅助开发、测试和交付等人员进行自动化测试，提高测试质量和效率。
2.1 AI 生成测试项目设计
AI 自动化测试项目生成设计实现方案
技术选型
ChatGPT3.5： AIGC 模型
Pytest
Python
Mysql
Django
2.2 脚手架构建测试项目
本文开发了一种基于 pytest 框架快速构建自动化测试项目脚手架工具，集成了各种实用的第三方包和自动化测试设计思想，快速实现自动化项目落地。该工具预置了项目结构和代码，支持一键创建自动化测试项目。项目开发及测试人员结合 AIGC 技术重点围绕自身业务罗辑生成测试用例，并基于 ChatGPT 将测试用例转换为测试代码，即可实现自动化测试从零到一的构建。
Pytest 脚手架自动生成测试项目基本结构
2.3 AI 驱动测试数据生成
AI 数据驱动测试技术是一种利用人工智能技术和数据驱动算法进行软件测试的技术。它通过收集和分析软件系统的运行数据，自动发现和生成测试用例，从而提高测试效率和覆盖率。
AI 数据驱动测试技术通常包括以下步骤：
数据收集：收集软件系统的运行数据，包括用户行为、系统日志、性能指标等。
数据分析：对收集的数据进行分析和挖掘，发现潜在的问题和异常情况。
测试用例生成：根据分析结果自动生成测试用例，包括输入数据、期望输出等。
测试执行：运行自动生成的测试用例，检查测试结果是否符合预期。
测试反馈：根据测试结果和分析数据，提供测试反馈和建议，以帮助开发人员修复问题和优化系统。
AI 数据驱动测试技术可以帮助测试人员更快地发现和解决问题，提高测试效率和覆盖率。它还可以帮助开发人员更好地了解系统的运行情况，优化系统性能和用户体验。
基于 Pairwise/All-Pairs 算法组合测试 FUZZ⽣成数据集合如下：
利用 Pytest 脚手架可自动生成关联的组合用例fuzz-net-create-cases并能够自动生成测试代码
2.4 AI 生成测试用例和代码
本文利用 ChatGPT 驱动测试数据生成，根据测试数据生成测试用例，然后将生成的测试用例经过 ChatGPT 转化为符合 Pytest 测试框架规范的测试代码，并通过 Pytest 脚手架执行自动化测试和生成测试报告。
利用 pytest 触发执行组合测试示例如下所示
2.5 测试平台集成 ChatGPT 测试项目
测试平台集成 ChatGPT 测试项目的意义在于，可以极大地提高测试效率和准确性。传统的手工测试需要耗费大量的人力和时间，而低代码测试平台可以通过简单的拖拽和配置方式创建、执行测试用例、生成测试报表，从而辅助测试人员进行项目质量分析，大大降低了测试的门槛和难度，同时提高自动化测试的覆盖范围和准确性。通过集成 ChatGPT 生成的测试项目，企业可以更快速地检测和解决潜在的问题，提高应用系统的稳定性和用户体验，为企业的数字化转型提供有力的支持。
CEP（Cloud Ease Test Platform）是基于云计算 QA 团队在测试工具化、标准化和 AI 智能化方面的长期技术积淀下开发的自动化测试平台。该平台集成了现有测试工具和 ChatGPT 测试项目，并采用模块化的方式进行精准测试，提供测试执行、数据分析、测试报告、测试计划等一站式测试服务，有效支撑业务质量保障工作的开展。平台支持功能列表如下
支持单个接口测试和基于场景的接口测试用例，用例可串联、并发执行。
支持性能测试和异常测试。
支持测试数据与测试用例分离，可根据环境设置不同测试数据，不同环境数据互不影响。
支持定时任务功能，可设置定时任务自动执行接口用例。
提供智能化测试分析和生成测试报告功能。
支持权限管理，根据用户权限不同，避免普通用户随意变更敏感信息造成数据损坏。
该平台集成 ChatGPT 生成测试用例，具备测试报告生成、测试数据分析等能力。目前已经弹性计算、云网络、商业化项目等方面应用。
3. 总结
本文介绍了一种利用 AIGC 技术(ChatGPT)和主流测试框架(Pytest)生成自动化测试项目的方案。该方案利用自研 Pytest 脚手架和 AI 驱动技术生成测试数据，根据测试数据生成测试用例，并将生成的测试用例经过 ChatGPT 转化为符合 Pytest 测试框架规范的测试代码，并通过 Pytest 脚手架执行自动化测试和生成测试报告。
该项目的主要流程包括数据收集、数据分析、测试用例生成、代码生成、测试执行和测试反馈等步骤。其中，数据收集和数据分析是关键步骤，通过对软件系统的代码、文档和运行数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的问题和异常情况，从而生成更加全面和有效的测试用例和代码。
在该项目中，ChatGPT 扮演了重要的角色，它可以根据输入的数据和模型，自动生成符合要求的测试用例和代码，从而提高测试效率和覆盖率。同时，Pytest 测试框架和脚手架也是该项目的重要组成部分，它们可以执行自动生成的测试代码，生成测试报告，并提供测试反馈和建议，以帮助开发人员修复问题和优化系统。
4 参考
https://platform.openai.com/overview
https://openapi.apifox.cn/
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【李开亮】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/6b3f5db09859f42c315ec5f40】。文章转载请联系作者。
脚踏实地，仰望星空 2020-06-22 加入
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