结合大模型进行降本增效之——自动化测试_大模型生成自动化测试脚本是什么

软件测试中，有哪些步骤能结合大模型的AIGC和数据分析能力？

1. 生成测试用例
   利用GPT-3.5 Turbo的自然语言生成能力，让它根据需求自动生成测试用例。例如，你可以向GPT-3.5 Turbo提供关于某个功能或者页面的描述，然后让它生成相应的测试用例，包括输入、预期输出等。

2. 智能测试数据生成
   借助GPT-3.5 Turbo的文本生成能力，让它生成各种测试数据，比如随机的用户名、密码、电子邮件地址等，用于测试覆盖各种测试场景。

3. 自动化测试脚本优化
   在编写自动化测试脚本时，利用GPT-3.5 Turbo来辅助生成一些常用的测试脚本代码片段，或者根据具体场景生成特定的测试脚本逻辑。

4. 测试报告和分析
   结合GPT-3.5 Turbo的自然语言理解和生成能力，让它帮助我们分析测试报告，识别出潜在的问题点，并生成相应的分析报告。如文字分析报告，让它分析测试报告中的文字内容，提炼出关键问题、异常情况、改进建议等内容，并以文本形式输出分析结果。如图表展示，让它在测试报告中生成图表，用于可视化展示测试数据和分析结果。例如，通过生成柱状图、折线图、饼图等图表来展示测试覆盖率、通过率、失败率等数据指标，从而更直观地呈现测试结果。还有概要摘要，让它将测试报告中的关键信息进行提炼和归纳，以便快速了解整体测试情况，包括通过的测试用例数量、失败的测试用例数量、测试覆盖范围等。最后是建议和改进方案，基于对测试报告的分析，让它生成相关的建议和改进方案，帮助团队识别出问题，提供解决方案，并指导下一步的测试工作。

今天我们用第二个“智能测试数据生成”来举例子

使用免费的GPT-3.5 Turbo来生成适用于电子商务网站的虚拟用户评论。让它创建大量多样化的评论数据，用于测试产品页面的评论显示、情感分析等功能。

案例说明：

1. 准备环境
   假设有了GPT-3.5 Turbo的token，并且拥有能够调用API的工具或者代码环境。

2. 明确数据需求
   思考你想要生成的评论类型和内容。例如，你可能需要积极的、消极的、中性的评论，涉及不同种类商品的评论，如电子产品、服装、食品等。

3. 调用大模型，例如GPT-3.5 Turbo API，使用Python编写代码。确保你的请求包括以下内容：

• 提供上下文：例如商品的描述或图片链接，以便GPT-3.5 Turbo了解评论的背景。
• 指定生成数量：确定你需要生成多少条评论。
• 控制评论风格：如果你希望评论具有特定的情感色彩或者语气，可以在请求中指定。

#使用Python调用GPT-3.5 Turbo API来生成模拟用户评论
import openai

# 设置你的API密钥
api_key = 'YOUR_API_KEY'
openai.api_key = api_key

def generate_product_review(product_description):
    # 调用GPT-3.5 Turbo API生成评论
    response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",
      prompt=f"As a tech enthusiast, I recently purchased a new electronic product. Here's my review of the product: {product_description}\nReview:",
      max_tokens=100,
      n=3,  # 生成3条评论
      stop=None,  # 可以在这里指定生成评论结束的标志
    )
    
    # 解析并返回生成的评论
    reviews = [item['choices'][0]['text'].strip() for item in response['choices']]
    return reviews

# 生成评论
product_description = "This new smartphone has amazing features and a sleek design. It exceeded my expectations."
generated_reviews = generate_product_review(product_description)

# 打印生成的评论
with open('comments.yml', 'w') as file:
	for i, review in enumerate(generated_reviews):
	    print(f"Generated Review {i+1}: {review}")
	    documents = yaml.dump(review, file)
    


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4. 保存生成的评论
   将生成的评论保存到yml文件中，后续用于测试。可能还需要对生成的评论进行去重或者筛选，以确保评论的多样性和质量。

import yaml

# comments是已经生成的评论列表
with open('comments.yml', 'r') as file:
    data = yaml.safe_load(file)
	comments = data['comments']

# 去重
unique_comments = list(set(comments))

# 筛选
filtered_comments = [comment for comment in unique_comments if len(comment) > 10]  # 这里假设筛选条件是评论长度大于10

# 再次保存到YAML文件
data = {'comments': filtered_comments}

with open('new_comments.yml', 'w') as file:
    documents = yaml.dump(data, file)

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5. 应用于测试（selenium）
   将生成的评论数据应用到测试流程中，例如用于测试产品页面的评论展示功能、情感分析算法等。

# 假设你使用Selenium进行网页自动化测试
from selenium import webdriver
import time

# 模拟用户在产品页面查看评论的操作
def test_comment_display(comments):
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get("https://www.test.com/product-page")

    # 模拟用户滚动页面查看评论
    # 假设评论显示在页面底部，需要滚动到底部才能看到所有评论
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(2)  # 等待页面加载评论

    # 验证评论是否正确显示
    comment_elements = driver.find_elements_by_class_name("comment")
    displayed_comments = [element.text for element in comment_elements]

    if set(comments) == set(displayed_comments):
        print("评论展示功能测试通过！")
    else:
        print("评论展示功能测试未通过！")

    driver.quit()

# 模拟情感分析算法的测试
def test_sentiment_analysis_algorithm(comments):
    # 假设这里是调用情感分析算法的代码
    # 这里只是一个示例，假设情感分析结果是基于评论中的关键词来判断情感倾向

    positive_keywords = ["棒", "满意", "好"]
    negative_keywords = ["失望", "不好"]

    for comment in comments:
        sentiment = ""
        for word in comment.split():
            if word in positive_keywords:
                sentiment = "positive"
                break
            elif word in negative_keywords:
                sentiment = "negative"
                break

        print(f"评论 '{comment}' 的情感倾向为：{sentiment}")

# 从YAML文件中加载评论数据
import yaml

with open('comments.yml', 'r') as file:
    data = yaml.safe_load(file)

comments = data['comments']

# 应用评论数据到测试流程中
test_comment_display(comments)
test_sentiment_analysis_algorithm(comments)

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6. 监控和反馈
   在之前这个测试过程中，持续监控生成的评论数据在测试中的效果和应用情况。根据实际测试反馈，可以进一步调整生成评论的方式和内容，以满足具体的测试需求。