使用AI驱动的编码自动化生成测试数据

使用AI驱动的编码自动化生成测试数据

目录

1. 引言
2. 业务需求
   • 2.1 放贷申请条件
   • 2.2 年收入对贷款的影响
3. 测试案例编写
   • 3.1 UAP Studio
   • 3.2 测试数据生成器
4. 使用 OpenAI 和 UiPath Studio 进行测试数据生成
   • 4.1 流程概述
   • 4.2 示例项目演示
5. 测试数据结果分析
   • 5.1 导入数据到 Excel
6. 结论
7. 参考资料

引言 🌟

我们的开发人员最近为 UI Bank 网页应用程序实现了一个新功能。该功能要求用户能够通过 UI Bank 网页应用程序申请贷款。根据其验收标准，申请贷款时需要满足特定的条件。如果申请人年龄小于 18 岁或大于 80 岁，则不会收到贷款报价。根据申请人的年收入不同，将提供不同的贷款额度。我们作为测试工程师被要求为该场景创建测试用例。

业务需求

2.1 放贷申请条件

根据需求，申请贷款需要满足以下条件：

• 年龄：申请人年龄应在 18-80 岁之间，否则贷款报价将无效。
• 年收入：贷款额度取决于申请人的年收入。年收入越高，贷款额度越高。

2.2 年收入对贷款的影响

申请人的年收入对贷款额度会产生直接影响。根据收入水平的不同，贷款额度将发生变化。如下所示：

• 低收入：年收入低于 10,000 元的申请人，贷款额度为 x 元。
• 中等收入：年收入介于 10,000 元和 50,000 元之间的申请人，贷款额度为 y 元。
• 高收入：年收入高于 50,000 元的申请人，贷款额度为 z 元。

测试案例编写

为了测试申请贷款的流程，我们使用 UAP Studio 创建了自动化测试用例，并对其进行了编码。该测试用例涵盖了从界面导航到贷款申请流程并检查贷款利率是否符合预期结果的流程。

在测试案例之前，我们先准备了一组测试数据，用于填充表单和触发各种测试场景。这些测试数据是通过我们的测试数据生成器来生成的。通过使用 UiPath Studio 和 OpenAI 进行编码自动化，我们开发了一个测试数据生成器，以满足额外的验收标准和测试需求。

使用 OpenAI 和 UiPath Studio 进行测试数据生成

4.1 流程概述

测试数据生成流程如下：

1. 用户首先打开测试数据生成器界面，并选择要生成测试数据的测试用例。
2. 用户可以提供额外的上下文信息，以使生成的测试数据更符合具体的测试场景需求。
3. 测试数据生成器使用 UiPath Studio 进行处理，并根据用户提供的信息生成一个请求。
4. 生成的请求通过 UiPath 的 OpenAI 连接器发送给 OpenAI 进行处理。
5. OpenAI 收到请求后，使用机器学习模型分析请求，然后返回生成的测试数据结果。
6. 生成的测试数据结果将存储在 Excel 中，供测试人员使用。

4.2 示例项目演示

我们创建了一个示例项目，以演示测试数据生成的过程。首先，我们启动测试数据生成器界面，并选择要为其生成测试数据的测试用例。然后，我们可以提供额外的上下文信息，以使生成的测试数据更符合特定的测试场景需求。最后，点击生成测试数据按钮，等待数据生成的确认。

数据生成成功后，我们可以在 Excel 中打开生成的测试数据。测试数据包含了我们提供的所有上下文信息，并为所有参数提供了有效的测试数据。

测试数据结果分析

我们成功生成了满足需求的测试数据，并将其导入到 Excel 表格中。生成的测试数据包含了所有上下文信息，并按照我们所需求的方式提供了不同的城市名称、年收入和年龄数据。

这样，我们可以使用生成的测试数据来执行贷款申请流程的测试，并验证在各种情况下是否符合预期的结果。

结论 ✨

通过使用 OpenAI 和 UiPath Studio，我们能够轻松地生成测试数据，以满足各种测试场景的需求。测试数据生成器的自动化流程使得测试人员可以快速生成符合特定上下文要求的测试数据，加快了测试的速度和效率。

通过生成的测试数据，测试人员可以更加全面地检查和验证系统的功能和性能，并确保系统能够正确地响应各种条件和情况。

参考资料

• UiPath Studio 官方文档
• OpenAI 文档