利用人工智能 ChatGPT 自动生成自动化测试脚本

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简介

• 自动化测试脚本可以模拟用户与应用程序的交互，例如点击按钮、输入数据、导航到不同的页面等等，以验证应用程序的正确性、性能和稳定性。

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• 自动化测试在回归测试、冒烟测试等测试流程中都可以极大的起到节省时间、节省人力的作用，所以目前自动化测试工程师，也是一个非常炙手可热的岗位。
• 在编写自动化测试的过程中，ChatGPT 可以作为一个非常好用的工具，极大提升编写效率。

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实践演练

• 在使用 ChatGPT 编写自动化测试脚本的时候，提示词最好明确相关的技术栈，这样可以在生成的脚本基础之上做对应的修改。

• 提示词：请帮我编写一个接口自动化测试脚本，要求使用 pytest + requests 。只需要对响应状态码完成断言即可。

• ChatGPT的响应信息为：

  import pytest
  import requests
  
  # 定义测试用例
  def test_api_response_status_code():
      # 设置API端点
      api_url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"
  
      # 发送GET请求
      response = requests.get(api_url)
  
      # 检查响应状态码是否为200 OK
      assert response.status_code == 200
  
  # 运行测试
  if __name__ == "__main__":
      pytest.main(["-v", "test_api.py"])
  

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• 提示词：请帮我编写一个 Web 自动化测试脚本，要求使用 pytest + playwright。

• ChatGPT的响应信息为：

  import pytest
  from playwright.sync_api import sync_playwright
  
  # 定义测试用例
  def test_web_page_title():
      with sync_playwright() as p:
          browser = p.chromium.launch()
          page = browser.new_page()
  
          # 打开网页
          page.goto("https://example.com")
  
          # 获取页面标题
          title = page.title()
  
          # 检查页面标题是否包含"Example Domain"
          assert "Example Domain" in title
  
          # 关闭浏览器
          browser.close()
  
  # 运行测试
  if __name__ == "__main__":
      pytest.main(["-v", "test_web.py"])
  

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• 请结合 harmcrest 优化断言。

• ChatGPT的响应信息为：

import pytest
from playwright.sync_api import sync_playwright
from hamcrest import assert_that, contains_string

# 定义测试用例
def test_web_page_title():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch()
        page = browser.new_page()

        # 打开网页
        page.goto("https://example.com")

        # 获取页面标题
        title = page.title()

        # 使用Hamcrest断言检查页面标题是否包含"Example Domain"
        assert_that(title, contains_string("Example Domain"))

        # 关闭浏览器
        browser.close()

# 运行测试
if __name__ == "__main__":
    pytest.main(["-v", "test_web.py"])

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总结

1. 写清楚需求：在要求ChatGPT编写自动化测试脚本的时候，需要给它明确使用的技术栈，方便基于脚本做修改。

2. 将复杂的任务拆分为更简单的子任务/系统地测试变化：通过多次提问，进一步修正ChatGPT的回复，直到满足需求。

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