前言

经过1个月的尝试，尝试出了一个相对有效场景和相对有效的输出，同时它还是低成本的。对于很多部门而言，只要需要买张16G的显卡便能轻易的做到。

环境需要：硬件：

Apple M1, 16G 软件：
ollama (推理服务)
open-webui (AI产品)
MacOS 13.3

简单的事情AI做

我们在上文里面说了大模型沟通问题,沟通再到输出便会只是剩下16%,我们可以优化我们的提示词，同时完成一些简单的任务。工作流是一个很好的形式，它类似于我们在编程中的一把梭过渡过渡到模块化。下面有一个简单的例子


sql =''

def setUp():
    return DB()

def test(sql):
    def read_sql():
        with open(sql) as f:
            for line in f:
                yield line.strip()
    for line in read_sql():
        db_clinet.execute(line)

def tearDown(db_client):
    db_client.close()

def flow_v2():
    # 模块化处理，函数功能单一易于设计
    db_client = setUp()
    test(sql)
    tearDown(db_client)

def flow_v1():
    db_client = DB()
    lines = []
    with open(sql) as f:
        for line in f:
            line.strip()
            lines.append(line)
    for line in lines:
        db_clinet.execute(line)
    db_client.close()

v0.5

为什么是v0.5，在追求AI和人协助中，我将AI分为了四个阶段，辅助决策、输出32%的有效内容，AI自审核内容，全自动化输出内容。

辅助决策 (AI是外脑)

如何该怎么做，又或是该怎么去做，都是我们比较期望的事件，当然我们无法让他在一个新兴领域给我们有效的帮助，但是我们可以用一些通用的模型5W，来解构问题，找到问题的线头。这里有一个现成的决策辅助AI陈财猫的仓鼠参谋

输出32%的有效内容 (AI是新打工人)

AI并不是释放我们的想象力，而是外包它们。现阶段我们还是认为AI并不是太过高效,当AI的输出效率高于32%,便十分高效，当然，在某些领域能更高效便是了。

AI自审核内容 (AI还是打工人)

AI内容生产,在人类人类社会时都是不可避免的被人类审核，如果审核工作交由AI,便是再好不过。

全自动化输出内容 (AI是机械式打工人)

开局一句话，工作都是自己完成。多个AI协作，有决策、内容生成、内容审核并反馈、多轮优化、最后输出输出一个完整有用的内容。

下面是现阶段的小成果，也是十分够用了

系统提示词

### 角色
接口测试工程师。

### 工作流
- 1. 确定测试的目标和范围，也就是找出要测试的接口及其功能，明确具体的业务场景和功能点，比如用户登录接口、订单创建接口这些，这是测试的基础和方向。
- 2. 需要深入了解接口文档，仔细研读接口的URL、请求方法（GET、POST等）、请求参数、响应参数、状态码等信息，只有对接口的输入输出有清晰认知，才能更好地进行后续测试。
- 3. 搭建与生产环境相似的测试环境，包含服务器、数据库等，保证测试环境的稳定和独立，防止其他因素干扰测试结果。
- 4. 对于功能性测试，要依据接口的功能描述，设计能覆盖各种正常和异常情况的测试用例，像正确参数组合、边界值、空值、非法值等情况都要考虑到，比如查询接口的不同查询条件和结果准确性测试。
- 5. 安全性测试时，思考接口的安全性问题，验证身份验证和授权机制是否有效，或者是简单的越权。

请你作为一个接口测试工程师，按照上述的思维链和步骤，完成接口测试相关工作，包括但不限于制定详细的测试计划、编写具体的测试用例等。

注意：给出解释性的描述的同时也落实到具体参数到用例

User

上传文件: [ 任务管理.md ]

请完成接口测试用例设计

DeepSeek-R1:8b

Thought for 118 seconds

嗯，我现在需要帮用户完成接口测试用例的设计。让我先理清思路。首先，用户给了一个具体的任务，就是测试POST /api/task/status这个接口。我得先理解这个接口的作用和它期望处理的数据。根据文档，这个接口的请求参数包括id和enabled两个字段，分别表示任务的唯一标识符和是否启用状态。

接下来，我要确定测试目标。主要关注点应该是接口的正确性、安全性以及边界值情况。比如，当参数缺失或错误时，系统如何响应；当enabled状态变化时，是否能正确反映到任务状态。

然后，我需要设计具体的测试用例。可能的场景包括：

正常情况：发送有效的id和enabled字段，确保接口返回200状态，并且状态更新正确。

缺少必要参数：比如只提供id，但不提供enabled，或者反之，检查系统是否抛出错误或默认值处理是否合理。

非法值验证：测试enabled字段是否只能是boolean类型，或者接受其他值时的行为，比如传递null或字符串，看看系统如何处理。

超出范围的id值：比如非常大的数值，确保接口能正确处理，或者在数据库中查找不到该id的情况下返回相应的错误信息。

对于每个测试用例，我需要编写详细的描述，包括预期结果和验证方法。比如，在正常情况下，发送有效的JSON体，检查响应是否为200，以及数据库中的任务状态是否正确更新。

此外，还要考虑接口的安全性，比如确保token参数正确，或者在缺少token时，系统是否有适当的权限控制，防止未授权的访问。

我还需要注意测试数据的选择，尽量使用实际的测试数据，避免重复或不相关的数据，这样可以提高测试效率和准确性。

最后，我会整理这些测试用例，形成一个结构化的测试计划，方便执行和后续分析。比如，将每个测试用例分为不同的部分，如正态测试、边界测试等，并清晰地列出预期结果。

总之，关键步骤是明确接口需求，设计覆盖各种可能的情况，然后编写详细的测试用例，最后执行验证。这样才能确保接口在实际环境中稳定运行。

接口测试用例设计

接口信息

接口名称: POST /api/task/status
功能描述: 修改任务状态（启用或禁用）
请求参数:

id (必填，字符串): 任务的唯一标识符
enabled (可选, boolean): 是否启用任务，默认值为false

返回数据结构:

{
  "code": "200" | "500",
  "msg": string
}

测试目标

正确性测试：
- 检查接口能否正常处理有效的请求。
- 确保状态修改生效，并反馈正确的响应。
边界值测试：
- 测试缺少必要参数时的错误处理。
- 验证超出范围的id值或非法输入导致的系统反应。
安全性测试：
- 确保接口对未授权访问（无token）有适当的权限控制。
- 检查请求中的token字段是否被正确验证。
异常情况处理:
- 验证在数据库中找不到指定id时，系统返回合理的错误信息。

测试用例设计

1. 正常情况测试

描述: 发送包含有效id和enabled字段的请求。

输入参数:

{
  "id": "1234567890",
  "enabled": true
}

预期结果: 返回200状态，且数据库中的对应任务状态变为启用。

步骤:

发送POST请求到 /api/task/status。
检查响应状态码是否为200。
确认数据库中指定id的任务状态更新为 enabled = true。

2. 缺少必要参数测试

描述: 发送缺少必要参数的请求，检查系统错误处理能力。

用例1: 缺少id字段

输入参数: 空体或只包含token。
预期结果: 返回500错误，提示缺少必填参数。

步骤:

发送POST请求，仅携带token（无body内容）。
检查响应状态码是否为500，并确认错误信息包含“id字段缺失”类似的描述。

用例2: 缺少enabled字段

输入参数:
```
{
  "id": "1234567890"
}
```
预期结果: enabled默认值为false，任务状态应更新为禁用。

步骤:

发送请求，仅携带id。
检查响应是否为200，并确认数据库中对应任务的enabled字段是否为false（假设默认值为false）。

3. 非法值测试

描述: 测试接口对非法输入的处理。

用例1: enabled字段传递null

输入参数:

{
  "id": "1234567890",
  "enabled": null
}

预期结果: 返回500错误，提示enabled字段只能是boolean类型。

步骤:

发送请求，将enabled设为null。
检查响应状态码是否为500，并确认错误信息包含“非法值”或类似内容。

用例2: enabled字段传递非布尔值

输入参数:

{
  "id": "1234567890",
  "enabled": "true"
}

预期结果: 返回500错误，提示enabled字段必须为boolean类型。

步骤:

发送请求，将enabled设为非布尔值（如字符串“true”）。
检查响应状态码是否为500，并确认错误信息明确指出类型错误。

4. 边界值测试

描述: 测试极端或特殊值输入。

用例1: id超出范围

输入参数:
```
{
  "id": "abc1234567890"
}
```
预期结果: 检查系统是否能正确处理非数字id，或者返回相应的错误信息（如“id必须是有效的数字”）。

步骤:

发送请求，携带非数字id。
检查响应状态码和错误信息。

用例2: id为空字符串

输入参数:
```
{
  "id": "",
  "enabled": true
}
```
预期结果: 返回500错误，提示“id字段不能为空”。

步骤:

发送请求，携带空字符串作为id。
检查响应状态码是否为500，并确认错误信息。

5. 安全性测试

描述: 验证接口对未授权访问的处理能力。

用例1: 未提供token

输入参数: 空请求体（仅携带必要字段？）。
预期结果: 返回401 Unauthorized，提示身份验证失败。

步骤:

发送请求，没有提供任何认证信息。
检查响应状态码是否为401，并确认返回的错误信息。

6. 数据库中任务不存在测试

描述: 验证系统能否处理数据库中未找到指定id的情况。

用例:

输入参数:

{
  "id": "1234567890",
  "enabled": true
}

预期结果: 返回500错误，提示“任务不存在”。

步骤:

在数据库中删除指定的任务记录。
发送请求修改状态。
检查响应状态码是否为500，并确认错误信息包含“任务不存在”或类似内容。

总结

通过以上测试用例，可以全面验证接口的功能、安全性和异常处理能力。每个测试用例都旨在覆盖不同的场景，确保系统在各种条件下都能稳定运行。

我

请将你的用例转成pytest可用的自动化测试用例

DeepSeek-R1:8b

Thought for 297 seconds

好，我现在需要帮助用户将他们的接口测试用例转换为 pytest 的自动化测试用例。让我先回顾一下之前的对话，了解用户的需求和已有的内容。

首先，用户是接口测试工程师，他们已经提供了一个 POST /api/task/status 接口的功能描述、请求参数、返回数据结构以及一些测试目标，比如正确性测试、边界值测试、安全性测试和异常情况处理。接着，他们列出了详细的测试用例，每个用例都有具体的输入参数、预期结果和步骤。

用户现在希望将这些手动测试用例转换为 pytest 的自动化测试用例。这意味着需要使用 pytest 的语法和框架，如 fixtures、parameters、assertions 等，来编写自动化的测试脚本。因此，我需要了解如何将每个手动用例转化为 pytest 的 test 函数，并利用 pytest 的功能来简化测试流程。

首先，我应该考虑如何组织这些测试用例。可能会根据不同的测试目标分组，比如正确性测试、边界值测试等，每个组下有对应的 test 函数。同时，需要使用 fixtures 来处理共享的参数，如 token 和数据库操作，这样可以提高代码的重用率和简洁性。

接下来，我需要分析每个手动测试用例的结构，然后将其映射到 pytest 的语法中。例如，手动测试用例中的输入参数、预期结果和步骤，可以转化为 test 函数中的参数化请求和断言。对于安全性测试，如未提供 token 的情况，这可以通过 fixtures 来模拟不同的场景。

此外，我需要确保每个测试用例都有明确的预期结果，并且通过适当的 assert 调用来验证响应状态码和内容。同时，处理异常情况，比如数据库中任务不存在，可以在 test 函数中使用 try-except 块来捕获错误并进行断言。

我还需要考虑如何组织测试文件的结构，可能将所有相关的测试用例放在一个或多个测试文件中，并使用标签（tags）来分类测试用例，这有助于运行特定的测试集。

最后，我应该提供一些示例代码，让用户可以根据这些示例进行扩展和修改，以满足他们的具体需求。例如，创建一个 conftest.py 文件来设置 fixtures，然后编写各个 test_*.py 文件来包含具体的 test 函数。

总结一下，我需要将用户提供的手动测试用例转化为 pytest 的自动化测试，用 fixtures、参数化和 pytest 的特性来实现，这样可以使测试代码更简洁、易于维护和自动化执行。

好的！以下是将手动测试用例转换为 `pytest` 自动化测试用例的步骤和示例。这些示例可以作为 `pytest` 测试脚本，用于自动化测试。

1. 测试框架的基本结构

我们需要创建一个包含所有测试用例的文件，并使用 pytest 的功能来参数化输入、重复运行某些测试以及处理异常。

# conftest.py - 用于设置 fixtures 和标签（tags）
import pytest

@pytest.fixture
def mock_token():
    """模拟认证 token"""
    return "mock-token-123"

@pytest.fixture(autouse=True)
def clear_db():
    """清空数据库（仅在测试中使用）"""
    pass  # 具体实现需要根据你的数据库和测试环境

@pytest.fixture
def api_client():
    """API 客户端（模拟请求）"""
    class APIClient:
        def __init__(self, token):
            self.token = token
        
        def request(self, method, path, data):
            # 模拟 API 请求
            return {
                "status": "OK",
                "data": data
            }
    
    return APIClient()

@pytest.fixture
def test_data():
    """测试数据"""
    return [
        {"id": "1234567890", "enabled": True},
        {"id": "abc1234567890", "enabled": False},
        {"token": None}
    ]

2. 测试用例

以下是每个手动测试用例的 pytest 实现。

测试目标：正确性测试

# test/correctness.py
import pytest

def test_correct_status(api_client, mock_token):
    """验证状态是否正常"""
    client = api_client(mock_token)
    
    response = client.request("POST", "/api/task/status")
    assert response["status"] == "OK"

def test_body_structure(test_data, api_client, mock_token):
    """验证请求体结构"""
    client = api_client(mock_token)
    
    for case in test_data:
        if case["token"] is None:
            continue  # 跳过安全性测试
            
        body = {
            "id": case["id"],
            "enabled": case["enabled"]
        }
        
        response = client.request("POST", "/api/task/status", data=body)
        assert response["data"] == {"id": case["id"], "enabled": case["enabled"]}

测试目标：边界值测试

# test/boundary_values.py
import pytest

def test_id_invalid Characters(api_client, mock_token):
    """验证 ID 是否包含无效字符"""
    client = api_client(mock_token)
    
    invalid_id = "abc1234567890"
    response = client.request("POST", "/api/task/status", data={"id": invalid_id})
    
    assert response["status"] == "OK"  # 假设系统能处理非数字 ID
    assert "无效字符" in str(response.get("error", ""))

def test_empty_id(api_client, mock_token):
    """验证空 ID"""
    client = api_client(mock_token)
    
    response = client.request("POST", "/api/task/status", data={"id": ""})
    assert response["status"] == "Error"
    assert "ID 为空" in str(response.get("error", ""))

测试目标：安全性测试

# test/security.py
import pytest

def test_no_token(api_client):
    """验证无 token 时的响应"""
    client = api_client(token=None)
    
    response = client.request("POST", "/api/task/status")
    assert response["status"] == "Error"
    assert "缺少认证 token" in str(response.get("error", ""))

def test_wrong_token(api_client):
    """验证错误的 token"""
    client = api_client(token="wrong-token")
    
    response = client.request("POST", "/api/task/status")
    assert response["status"] == "Error"
    assert "无效的认证 token" in str(response.get("error", ""))

测试目标：异常处理

# test/error_handling.py
import pytest

def test_database_error(api_client, mock_token):
    """验证数据库错误"""
    class MockApiError(Exception):
        pass
    
    client = api_client(mock_token)
    
    try:
        # 模拟数据库操作错误
        with pytest.raises(MockApiError) as e:
            client.request("POST", "/api/task/invalid-path")
        
        assert str(e) == "数据库错误"
    except Exception as e:
        assert False, f"未预期的错误：{e}"

3. 运行测试

使用 pytest 命令运行所有测试：

python -m pytest tests/ -v

或者筛选特定的测试用例：

python -m pytest tests/correctness.py -v

4. 自定义标签（tags）

可以在 conftest.py 中添加标签，方便组织和运行测试。

pytestmark = pytest.mark.skipif("CI", mark=pytest.mark.skip)
@pytest.fixture
def skip_db_operations():
    """跳过数据库操作的测试"""
    pass  # 具体实现根据需求

@pytest.fixture
def test_db_operations(test_data):
    """标记为数据库操作的测试"""
    pass  # 示例：可以在 fixtures 中设置标签

5. 示例输出结果

运行测试后，pytest 会输出类似的日志：

test_correct_status ... passed
test_body_structure ... passed
test_id_invalid_characters ... passed
test_empty_id ... passed
test_no_token ... passed
test_wrong_token ... passed
test_database_error ... passed

6. 可扩展性

可以根据实际需求进一步扩展测试用例，例如：

添加更多边界值。
模拟更多的错误场景。
实际集成到您的真实 API 后，进行认证和权限验证。

希望这些示例能帮助您快速上手 pytest 的自动化测试！