基于ChatGLM3-6B-128K的自动化测试：生成与执行测试用例

1.

引言

在软件开发过程中，测试环节往往是最耗时且最容易出错的阶段之一。

传统的测试用例编写需要大量人工投入，特别是面对复杂的业务逻辑和庞大的代码库时，测试覆盖率往往难以保证。

而随着代码规模的不断扩大，人工测试的效率瓶颈日益明显。

ChatGLM3-6B-128K作为一款支持超长上下文处理的大语言模型，为我们提供了一个全新的解决方案。

它不仅能够理解复杂的代码逻辑，还能生成高质量的测试用例，甚至协助执行测试任务。

本文将带你探索如何利用这一强大工具，实现自动化测试的全面升级。

2.

ChatGLM3-6B-128K的技术优势

2.1

超长上下文处理能力

ChatGLM3-6B-128K最突出的特点是其128K

token的超长上下文处理能力。

这意味着它能够一次性处理约9万汉字或相当于120页A4纸的纯文本内容。

对于测试场景而言，这种能力至关重要：

• 完整代码理解：能够一次性读入大型代码文件，理解完整的业务逻辑
• 跨文件分析：可以同时分析多个相关文件，捕捉模块间的交互关系
• 上下文保持：在生成测试用例时不会丢失重要的代码上下文信息

2.2

代码理解与生成能力

基于ChatGLM3-6B的强大基础，该模型在代码相关任务上表现出色：

• 语义理解：能够准确理解代码的功能和业务逻辑
• 测试模式识别：识别常见的测试模式和最佳实践
• 多样化生成：支持生成单元测试、集成测试、边界测试等多种测试类型

3.

环境准备与模型部署

首先需要部署ChatGLM3-6B-128K模型。

推荐使用Ollama进行快速部署：

#
安装Ollama
代码分析与理解
将待测试的代码提供给模型，让其进行深度分析：
import
requests
analyze_code_for_testing(code_content):
"""
请分析以下代码，并为其生成测试用例：
{code_content}
"http://localhost:11434/api/chat",
json={
response.json()["message"]["content"]
3.2.2
测试用例生成
基于代码分析结果，生成具体的测试用例：
def
generate_test_cases(code_analysis):
"""
根据以下代码分析，生成具体的测试用例代码：
{code_analysis}
"http://localhost:11434/api/chat",
json={
response.json()["message"]["content"]
3.3
自动化测试执行
生成的测试用例可以直接集成到CI/CD流程中：
import
subprocess
test_file="test_generated.py"):
"""
result.stderr
3.3.2
测试结果分析与优化
基于测试结果，让模型提供优化建议：
def
analyze_test_results(test_code,
test_output,
"http://localhost:11434/api/chat",
json={
response.json()["message"]["content"]
4.
实际应用案例
4.1
API接口测试
假设我们有一个用户管理API，需要生成全面的测试用例：
#
用户服务代码示例
user_data.get('username'):
raise
len(user_data.get('password',
''))
ValueError("用户ID必须为正整数")
return
"test_user"}
使用ChatGLM3生成的测试用例：
import
pytest
"""测试正常创建用户"""
user_data
user_service.create_user(user_data)
assert
test_create_user_missing_username(self,
user_service):
"""测试缺少用户名的异常情况"""
user_data
user_service.create_user(user_data)
def
test_create_user_short_password(self,
user_service):
"""测试密码过短的异常情况"""
user_data
user_service.create_user(user_data)
4.2
案例二：复杂业务逻辑测试
对于复杂的业务逻辑，ChatGLM3能够生成涵盖多种场景的测试用例：
#
订单处理服务示例
self._require_approval(order_data)
>
self._apply_bulk_discount(order_data)
return
self._finalize_order(order_data)
模型生成的测试用例会覆盖各种边界情况和大额订单场景。
5.
提示词工程优化
为了获得更好的测试用例生成效果，需要精心设计提示词：
def
create_test_generation_prompt(code_content,
test_framework="pytest"):
"""
你是一个资深的软件测试工程师，请为以下代码生成高质量的测试用例：
{code_content}
"""
5.2
测试覆盖率提升
通过多轮交互不断提升测试覆盖率：
def
improve_test_coverage(original_code,
existing_tests,
总结
基于ChatGLM3-6B-128K的自动化测试方案为软件开发测试带来了革命性的变化。
通过利用其强大的代码理解能力和超长上下文处理特性，我们能够实现：
高效测试生成：快速生成高质量、全面的测试用例
智能测试优化：基于测试结果不断优化测试策略
全面覆盖保障：确保关键业务逻辑得到充分测试
持续质量改进：集成到CI/CD流程中实现持续测试
实际应用表明，这种方案能够显著提升测试效率，减少人工测试的工作量，同时提高测试覆盖率和软件质量。
随着模型的不断进化，我们有理由相信AI辅助的自动化测试将成为软件开发的标准实践。
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