如何使用分块策略生成高覆盖率测试用例：需求文档与接口文档的最佳实践

在前面分块文章中，只对需求文档的分块策略进行了设计，主要是固定长度+滑块进行分块。但在实际调试中发现，接口文档的分块会有所不同，如果采用与需求文档相同的方法，会导致接口内容切割到不同的块中，导致内容不完整，大模型返回的结果自然也不会完整。
下面详细来说明，在测试用例设计过程中，需求文档和接口文档是两类重要的输入来源。由于文档内容的长度和结构复杂性，直接处理文档可能导致信息丢失或模型生成结果不完整。本文将介绍如何为需求文档和接口文档选择合适的分块策略，重点实现针对接口文档（如 .xlsx、.yml、.json）的基于内容的分块方法，确保接口数据完整性。此外，还将说明如何选择日志文件的分块策略，并提供基于常用设计方法的提示词模板，帮助测试工程师快速生成高覆盖率的测试用例。

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1. 需求文档与接口文档的分块差异性

1.1 需求文档的特点

• 多为自然语言描述：需求文档通常包含功能说明、业务流程、边界条件等，以段落或标题为主。
• 上下文关联强：文档内容之间存在较强的逻辑关联，适合按固定长度或滑动窗口分块，保证上下文连续性。
• 分块目标：避免文本过长导致模型输入超限，同时保留逻辑连贯性。

1.2 接口文档的特点

• 结构化内容为主：接口文档以接口定义为核心，包含接口名称、请求方法、URL、参数、响应格式等。
• 接口独立性强：每个接口的定义相对独立，适合基于内容分块。
• 分块目标：确保接口定义完整，避免将接口数据拆分到不同的块中。

1.3 分块策略总结

文档类型	分块策略	理由
需求文档	固定长度分块 + 滑动窗口分块	适合长文本，保留上下文逻辑，适合自然语言描述的需求文档。
接口文档	基于内容分块	接口独立性强，分块时保证接口定义完整。
日志文件	固定长度分块	日志通常为时间序列数据，按固定长度分块便于处理和分析。

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2. 接口文档的基于内容分块实现

接口文档可能以不同格式（如 .xlsx、.yml、.json）提供，因此需要针对各类文档设计专属的分块方法，以保证接口定义的完整性。

2.1 分块目标

• 保证每个接口的定义不被拆分到不同的块中。
• 分块后每个块的大小尽可能接近模型的输入限制。

2.2 实现代码

2.2.1 处理 .xlsx 接口文档

.xlsx 文档通常包含表格形式的接口定义（包含列：接口名称、请求方法、URL、参数等）。以下代码实现基于内容分块：

import pandas as pd


def chunk_xlsx(file_path, max_chunk_size=1000):
    """
    将 .xlsx 接口文档按接口定义分块，确保接口数据完整。

    参数：
    - file_path (str): .xlsx 文件路径
    - max_chunk_size (int): 每个分块的最大字符数

    返回：
    - list: 分块后的接口定义列表
    """
    df = pd.read_excel(file_path)
    chunks = []
    current_chunk = ""
    current_size = 0

    for _, row in df.iterrows():
        row_content = row.to_json(force_ascii=False)  # 将行内容转换为 JSON 字符串
        row_size = len(row_content)

        if current_size + row_size > max_chunk_size:
            chunks.append(current_chunk)
            current_chunk = row_content
            current_size = row_size
        else:
            current_chunk += "\n" + row_content
            current_size += row_size
    if current_chunk:
        chunks.append(current_chunk)

    return chunks


if __name__ == '__main__':
    file_path = '接口文档.xlsx'
    chunk_result = chunk_xlsx(file_path)
    for chunk_ in chunk_result:
        print(chunk_)

示例excel接口文档如下图所示：

基于内容分块，可以在最大限度情况下，保证接口数据的完整性。运行效果如下图所示：

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2.2.2 处理 .yml 接口文档

.yml 文档通常以缩进格式定义接口，以下代码按接口的根级块进行分割：

import yaml

def chunk_yaml(file_path, max_chunk_size=1000):
    """
    将 .yml 接口文档按接口定义分块，确保接口数据完整。

    参数：
    - file_path (str): .yml 文件路径
    - max_chunk_size (int): 每个分块的最大字符数

    返回：
    - list: 分块后的接口定义列表
    """
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        data = yaml.safe_load(file)

    chunks = []
    current_chunk = ""
    current_size = 0
    if isinstance(data, dict):
        for key, value in data.items():
            interface_content = yaml.dump({key: value})  # 将单个接口块转为字符串
            interface_size = len(interface_content)

            if current_size + interface_size > max_chunk_size:
                chunks.append(current_chunk)
                current_chunk = interface_content
                current_size = interface_size
            else:
                current_chunk += "\n" + interface_content
                current_size += interface_size
    elif isinstance(data, list):
        for data_ in data:
            for key, value in data_.items():
                interface_content = yaml.dump({key: value}, allow_unicode=True)  # 将单个接口块转为字符串
                interface_size = len(interface_content)

                if current_size + interface_size > max_chunk_size:
                    chunks.append(current_chunk)
                    current_chunk = interface_content
                    current_size = interface_size
                else:
                    current_chunk += "\n" + interface_content
                    current_size += interface_size

    if current_chunk:
        chunks.append(current_chunk)

    return chunks

if __name__ == '__main__':
    chunk_list = chunk_yaml('test_file.yml')
    for chunk in chunk_list:
        print(chunk)
        print('------------------')

yml文件示例：

根据内容分块的结果存在接口数据被切割在不同块中，仍需优化：

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2.2.3 处理 .json 接口文档

对于 .json 接口文档，通常为接口定义的数组，可以按每个接口对象分块：

import json

def chunk_json(file_path, max_chunk_size=1000):
    """
    将 .json 接口文档按接口定义分块，确保接口数据完整。

    参数：
    - file_path (str): .json 文件路径
    - max_chunk_size (int): 每个分块的最大字符数

    返回：
    - list: 分块后的接口定义列表
    """
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        data = json.load(file)

    chunks = []
    current_chunk = ""
    current_size = 0

    for interface in data:
        interface_content = json.dumps(interface, indent=2, ensure_ascii=False)
        interface_size = len(interface_content)

        if current_size + interface_size > max_chunk_size:
            chunks.append(current_chunk)
            current_chunk = interface_content
            current_size = interface_size
        else:
            current_chunk += "\n" + interface_content
            current_size += interface_size

    if current_chunk:
        chunks.append(current_chunk)

    return chunks


if __name__ == '__main__':
    file_path = 'test345.json'
    chunk_list = chunk_json(file_path)
    for chunk_ in chunk_list:
        print('---------------------')
        print(chunk_)

json文件示例如下：

基于内容分块的结果如下，可以较好的将接口内容保留完整。

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3. 日志文件的分块策略

日志文件通常是时间序列数据，适合使用 固定长度分块 策略。以下是实现代码：

def chunk_logs(file_path, lines_per_chunk=100):
    """
    将日志文件按行进行固定长度分块。

    参数：
    - file_path (str): 日志文件路径
    - lines_per_chunk (int): 每个分块的行数

    返回：
    - list: 分块后的日志内容列表
    """
    chunks = []
    current_chunk = []

    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            current_chunk.append(line.strip())
            if len(current_chunk) >= lines_per_chunk:
                chunks.append("\n".join(current_chunk))
                current_chunk = []

    if current_chunk:
        chunks.append("\n".join(current_chunk))

    return chunks

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4. 提示词模板：基于设计方法的接口用例生成

为了设计高覆盖率的接口测试用例，以下是基于常用设计方法的提示词模板：

你是一名资深接口测试工程师，擅长通过多种测试设计方法生成高质量的接口测试用例。  
请根据提供的接口文档设计测试用例，要求如下：  

1. **正交分析法**：  
- 使用正交表生成参数组合，覆盖所有交互组合。  

2. **边界值分析**：  
- 针对接口参数，测试极值（最小值、最大值、略大于/小于边界值）。  

3. **等价类划分**：  
- 将参数划分为有效类和无效类，覆盖每个等价类。  

4. **状态转换法**：  
- 测试接口的状态变化，包括合法和非法状态转换。  

5. **输出要求**：  
- 格式：JSON  
- 字段：`case_id`, `case_name`, `priority`, `pre_condition`, `steps`, `expected_result`, `test_data`, `test_type`  
- 提供至少 5 个测试用例，覆盖正常情况、异常情况和边界情况。  

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5. 总结

1. 需求文档与接口文档的分块差异：

   • 需求文档适合固定长度分块和滑动窗口分块，保证逻辑连贯性。
   • 接口文档适合基于内容分块，确保接口定义完整。

2. 实现代码：

   • 提供了 .xlsx、.yml 和 .json 接口文档的基于内容分块代码。
   • 日志文件采用固定长度分块，便于时间序列分析。

3. 高覆盖率提示词：

   • 基于正交分析法、边界值分析等常用方法设计测试用例，确保覆盖率高。

通过本文的策略和代码，测试工程师可以更高效地处理长文档内容，设计出高质量的接口测试用例。基于分块策略的优化，将对Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出小工具进行优化。希望可以取得较好的效果~加油