基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行-开发者社区

在前面的章节中，分别介绍了 Web、App、接口自动化测试用例的生成。但是在前文中实现的效果均为在控制台打印自动化测试的用例。用例需要手动粘贴，调整之后再执行。

那么其实这个手动粘贴、执行的过程，也是可以直接通过人工智能完成的。

from langchain_core.tools import tool from pydantic.v1 import BaseModel, Field class PythonFileInput(BaseModel): # 定义参数的描述 filename: str = Field(description="filename") source_code: str = Field(description="source code data") class PytestFileName(BaseModel): # 定义参数的描述 filename: str = Field(description="The name of the file to be executed") @tool(args_schema=PythonFileInput) def write_file(filename, source_code): """ Generate python files based on input source code """ with open(filename, "w") as f: f.write(source_code) @tool(args_schema=PytestFileName) def execute_test_file(filename): """ Pass in the file name, execute the test case and return the execution result """ import subprocess # 使用subprocess模块执行pytest命令 result = subprocess.run(['pytest', filename], capture_output=True, text=True) # 检查pytest的执行结果 if result.returncode == 0: print("测试运行成功！") else: print("测试运行失败：") print(result.stdout) return result.stdout

通过 AGENT 实现需求

1、首先封装 Agent，绑定工具，输入提示词。在示例中，是在 LangChain 官方提供的 structured-chat-agent提示词基础之上修改的提示词，添加了一个code变量。目的是为了后面 code 可以由其他的 chain 的执行结果而来。

# 注意：需要再原提示词的基础上添加 {code} 变量 # prompt = hub.pull("hwchase17/structured-chat-agent") llm = ChatOpenAI() agent1 = create_structured_chat_agent(llm, tools_all, prompt) agent_executor = AgentExecutor( agent=agent1, tools=tools_all, verbose=True, return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True) if __name__ == '__main__': agent_executor.invoke({"input": "请根据以上源码生成文件", "code": """def test_demo(): return True"""})

由以上的步骤，即可生成一个源码文件：

1、在生成源码文件后，可以继续补充提示词，要求Agent 执行对应的测试用例：

if __name__ == '__main__': agent_executor.invoke({"input": """ 请根据以下步骤完成我让你完成操作，没有完成所有步骤不能停止: 1. 先根据以上源码生成文件。 2. 根据上一步生成的源码文件，进行执行测试用例操作，并返回终的执行结果 """, "code": """def test_demo(): return True"""})

到这里，通过 Agent 就能自动生成测试用例文件，执行测试用例了。

与其他的场景结合
在前面的章节中，已经实现了自动生成接口自动化测试用例的操作。可以直接与前面的操作结合，自动生成接口自动化测试用例，并执行测试用用例。

注意：load_case 如何实现在前面章节：《基于LangChain手工测试用例转接口自动化测试生成工具》，已有对应讲解

# load_case 的返回结果是接口的自动化测试用例 chain = ( RunnablePassthrough.assign(code=load_case) | agent1 ) agent_executor = AgentExecutor( agent=chain, tools=tools_all, verbose=True, return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True) if __name__ == '__main__': agent_executor.invoke({"input": """ 请根据以下步骤完成我让你完成操作，没有完成所有步骤不能停止: 1. 先根据以上源码生成文件。 2. 根据上一步生成的源码文件，进行执行测试用例操作，并返回终的执行结果 """})

执行之后，即可在控制台看到生成的接口自动化测试用例的执行记录。