首页 前端知识 通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后,用 Python 调用推理并生成基于 pytest PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后,用 Python 调用推理并生成基于 pytest PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

2025-02-25 13:02:31 前端知识 前端哥 492 59 我要收藏

以下是完整的实现步骤和代码示例,详细说明了如何通过 Python 调用本地部署的 DeepSeek-r1:1.5b 模型,将功能测试用例转换为适合 pytestPage Object(PO)设计模式 的 Playwright 自动化测试脚本。


一、前提条件

  1. DeepSeek 模型本地部署

    • 通过 Ollama 部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型。
    • Ollama 提供的本地推理服务默认可通过 HTTP API 访问,地址通常为:
      http://localhost:11434/api/generate
      
  2. Python 环境准备

    • 安装以下依赖库:
      pip install requests pytest playwright jinja2
      playwright install
      
    • playwright install 用于安装 Playwright 所需的浏览器驱动。
  3. 测试用例准备

    • 功能测试用例需要以 JSON 格式提供,包括标题、描述和步骤。

二、Page Object (PO) 设计模式概述

Page Object 设计模式 是一种常见的自动化测试结构化设计方法,核心思想是将页面的元素及操作封装成一个类(页面对象),从而提高代码复用性和可维护性。

  • 页面对象层:每个页面对应一个类,负责封装页面元素和操作。
  • 测试用例层:测试用例通过调用页面对象的方法实现,清晰直观。

三、功能测试用例示例

我们将以下功能测试用例转换为 pytest PO 结构的 Playwright 自动化测试脚本。

{
   
    "id": "TC001",
    "title": "用户登录成功",
    "description": "测试用户输入正确的用户名和密码后是否可以成功登录。",
    "steps": [
        "打开登录页面 https://example.com/login",
        "输入用户名 'test_user'",
        "输入密码 'test_password'",
        "点击登录按钮",
        "验证页面跳转到用户主页"
    ]
}

四、Python 调用本地 Ollama DeepSeek 推理服务

以下代码实现了调用 DeepSeek 服务并生成 pytest PO 结构的 Playwright 测试文件。

1. 调用 DeepSeek 推理服务
import requests
import json

# 本地 Ollama DeepSeek 推理服务地址
DEESEEK_API_URL = "http://localhost:11434/api/generate"

def call_deepseek_api(test_case):
    """
    调用 DeepSeek 推理服务,将功能测试用例转换为 Playwright 脚本。
    """
    # 准备输入数据
    input_text = f"将以下功能测试用例转换为 pytest   Page Object 模式的 Playwright 测试脚本:\n"
    input_text  = f"标题: 
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