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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。
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。 |
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 pddef 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 = 0for _, 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_contentcurrent_size = row_sizeelse:current_chunk += "\n" + row_contentcurrent_size += row_sizeif current_chunk:chunks.append(current_chunk)return chunksif __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：
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 yamldef 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 = 0if 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_contentcurrent_size = interface_sizeelse:current_chunk += "\n" + interface_contentcurrent_size += interface_sizeelif 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_contentcurrent_size = interface_sizeelse:current_chunk += "\n" + interface_contentcurrent_size += interface_sizeif current_chunk:chunks.append(current_chunk)return chunksif __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：
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 jsondef 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 = 0for 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_contentcurrent_size = interface_sizeelse:current_chunk += "\n" + interface_contentcurrent_size += interface_sizeif current_chunk:chunks.append(current_chunk)return chunksif __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。
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
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。
5. 总结
-
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。
-
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。
- 提供了
-
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