AI 1 分钟生成接口自动化脚本,接口测试从此不用手写代码(实战)

AI 1 分钟生成接口自动化脚本,接口测试从此不用手写代码(实战)

大家好,继续分享 AI + 测试 实战。
接口自动化是测试必学,但很多人卡在:

  • 不会写请求
  • 不会加断言
  • 不会处理 Headers、参数

今天用AI + Python + Requests 实战,
把需求说清楚,AI 直接给你可运行代码。


一、你只需要给 AI 发一句话

帮我写一段 Python + requests 接口自动化脚本,
调用一个 GET 请求:https://httpbin.org/get
带请求头、带参数、做状态码断言、返回值断言,
代码加详细注释,适合新手直接运行。

AI 立刻给你完整代码,我帮你整理好了:


二、AI 生成的接口自动化代码(可直接运行)

import requests # 接口地址 url = "https://httpbin.org/get" # 请求头 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Content-Type": "application/json" } # 请求参数 params = { "name": "test", "age": 20 } try: # 发送 GET 请求 response = requests.get(url, headers=headers, params=params) # 1. 断言状态码 assert response.status_code == 200, "状态码异常" # 转成 json res_json = response.json() # 2. 断言返回结果 assert res_json["args"]["name"] == "test", "返回参数异常" assert res_json["args"]["age"] == "20", "返回参数异常" print("接口自动化执行成功!") print("返回结果:", res_json) except Exception as e: print("执行失败:", e)

三、AI 还能帮你做这些接口测试工作

  1. 生成 POST、PUT、DELETE 各种请求
  2. 自动生成 Headers、Token、Cookie
  3. 自动生成 数据驱动、Excel 读取、日志输出
  4. 自动生成 接口测试用例
  5. 自动帮你 排查接口报错

以前写一套接口脚本要半小时,
现在用 AI,1 分钟搞定


四、新手必看:3 个 AI 写接口脚本技巧

  1. 告诉 AI:语言 + 库(Python + requests)
  2. 告诉 AI:请求方式 + 地址 + 参数
  3. 让 AI:加注释 + 加断言 + 加异常处理

万能模板(直接复制用):

帮我写 Python + requests 接口自动化脚本,
请求地址:xxx
请求方式:xxx
请求参数:xxx
带请求头、带断言、带异常处理,代码加注释。


五、总结

AI 时代,接口自动化已经从“手写代码”变成“指挥 AI”

  • 新手:用 AI 快速入门,不怕不会写
  • 老手:用 AI 提效,少加班
  • 未来:会用 AI 的测试,才更有竞争力

后面我会持续更新:

  • AI + App 自动化
  • AI + 性能测试
  • 自动化框架实战
  • 测试面试 & 简历优化

关注我,带你用 AI 做更值钱的测试工程师。

Read more

微信小程序AR开发终极指南:从困境到突破的实战方案

你是否曾经在小程序AR开发中遇到这样的困境?设备兼容性差、3D模型加载卡顿、手势交互响应迟钝,明明功能都实现了,用户体验却始终达不到理想状态。这些问题不仅耗费大量调试时间,更让产品上线充满不确定性。 【免费下载链接】WeiXinMPSDKJeffreySu/WeiXinMPSDK: 是一个微信小程序的开发工具包,它可以方便开发者快速开发微信小程序。适合用于微信小程序的开发,特别是对于需要使用微信小程序开发工具包的场景。特点是微信小程序开发工具包、方便快速开发。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WeiXinMPSDK 让我们一起来看看,如何通过WeiXinMPSDK快速解决这些痛点,打造流畅的AR体验。 开发困境破局:三大常见问题与解决方案 问题一:环境配置复杂,一步到位配置法 传统AR开发需要分别配置摄像头权限、传感器接口、渲染引擎,过程繁琐易出错。通过WeiXinMPSDK的集成环境,我们可以实现一键配置: // 核心代码:AR环境快速初始化 const arConfig = { camera: { position: '

Neo4j下载安装教程手把手演示(Windows、MacOS、Linux等平台安装包&官方文档、查询语言文档&均附下载链接)

Neo4j下载安装教程手把手演示(Windows、MacOS、Linux等平台安装包&官方文档、查询语言文档&均附下载链接)

目录 * Neo4j 简介 * Neo4j 下载 * Neo4j 安装(演示为Windows10环境) * 配置环境变量 * 启动和访问 * 参考文档下载 Neo4j 简介 最近正好做项目需要用到知识图谱,记录一下。 Neo4j 是一个高性能、基于图形数据库的 NoSQL 数据库,支持复杂的关系建模和查询,使用 Cypher 语言进行查询操作。它广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。 官方网站: https://neo4j.com Neo4j 下载 方式①: * Windows * Linux/MacOS * Red Hat Linux * Debian/Ubuntu 访问官网:Neo4j 下载页面 方式②:离线下载安装包,点击即下(推荐!!!): Neo4j

多模态大模型核心原理与实战:从Stable Diffusion到Sora全面解析

多模态大模型核心原理与实战:从Stable Diffusion到Sora全面解析

多模态大模型通过Embedding、信息融合与任务学习处理多源数据。Stable Diffusion利用CLIP和UNet实现文本到图像生成,Sora扩展到视频领域,加入时空切块和一致性模块保证连贯性。大模型赋能推荐系统实现个性化内容生成,如GeneRec和PMG。工程实践中需关注模型瘦身、流式训练及多层级评估体系,平衡效率与正确性。 多模态大模型的基本原理 多模态大模型的整体架构,与纯文本大模型没本质区别,都要经原始数据的 Embedding、信息融合与目标任务学习及微调等过程。 5阶段模型训练: (1) 理解数据并将其 Embedding化。 (2)多模态 Embedding 对齐。 (3)多模态信息交互与融合。 (4)多任务学习。 (5)多模态微调。 Stable Diffusion(稳定扩散模型) (1)文本编码器:负责把输入的 Prompt 映射到 Embedding 空间。 (2)图像信息生成器:负责在 Embedding 空间把文本 Embedding 转换成包含这些文本信息的图像 Embedding。 (3)