实现思路
先把docx文件的文本内容读取处理，然后调用deepseek api把需求内容传递deepseek ，返回的csv内容生成表格文件，再处理成思维导图
完整脚本
python
# 文件名：deepseek生成testcase.py
# 作者：Administrator
# 日期：2026/1/3
# 描述：
# !/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import xmind
import openpyxl
import csv
import sys
import docx2txt
from openai import OpenAI
import time
from functools import wraps
# 读取docx文本内容
def read_docx(filename):
# 提取所有文本
text = docx2txt.process(filename)
# 方法2：使用 filter() 处理换行
result = '\n'.join(filter(lambda x: x.strip() != '', text.splitlines()))
# print(result)
return result
# 装饰器记录执行时间
def timed(func):
"""记录并显示上次执行耗时的装饰器"""
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# 1. 读取上次执行耗时
try:
with open("last_execution_time.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
last_time = float(f.read().strip())
print(f"⏱️ 上次执行耗时: {last_time:.3f}秒")
except (FileNotFoundError, ValueError):
print("⏱️ 这是第一次执行")
# 2. 执行并计时
start = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
duration = end - start
# 3. 保存本次执行耗时
with open("last_execution_time.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(str(duration))
# 4. 显示本次结果
print(f"✅ 本次执行耗时: {duration:.3f}秒")
return result
return wrapper
@timed
def api_testcase(API_KEY,res_content):
# 直接使用密钥（仅用于测试和调试）
client = OpenAI(
api_key=API_KEY, # 直接传入
base_url="https://api.deepseek.com"
)
try:
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": """你现在扮演测试工程师专家,可以根据需求内容列出基本流场景，有效无效，边界值，可靠性，兼容，性能，安全等等方面去编写测试用例；
"""},
{"role": "user", "content": f"""
根据该需求描述：{res_content}.内容生成测试用例，你用CSV格式内容输出测试用例，可参考如下我提供的测试用例格式：
以下为CSV格式内容（包含表头）：
序号,模块,用例标题,前置条件,测试步骤,预期结果
1,登录功能,登录系统+输入正确的账号密码+登录成功,用户已注册且状态正常,1. 输入已注册的账号（用户名/邮箱/手机号）;2. 输入对应的正确密码;3. 点击"登录"按钮, 1. 登录成功; 2. 跳转至系统首页或用户中心
"""},
],
stream=False
)
print("\n", response.choices[0].message.content)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
print(f"错误: {e}")
print("可能的原因:")
print("1. API密钥无效")
print("2. 网络问题")
print("3. 服务不可用")
def add_prefix_if_needed(text, prefix):
"""如果 text 没有以指定前缀开头，则自动添加"""
if not text or not prefix:
return text
text_str = str(text).strip()
if not text_str.startswith(prefix.strip()):
return f"{prefix}{text_str}"
return text_str
def safe_str(value):
"""安全转换为字符串，处理 None、数字等"""
if value in (None, 'None', ''):
return ""
return str(value).strip()
def split_lines(text):
"""将文本按换行符分割为非空行列表"""
if not text:
return []
lines = safe_str(text).split('\n')
return [line.strip() for line in lines if line.strip()]
def normalize_header(header):
"""标准化表头：去空格、转小写，便于匹配"""
return str(header).strip().lower()
def read_excel_and_generate_xmind(input_path, xmind_path):
# 确保输出目录存在
output_dir = os.path.dirname(xmind_path) or '.'
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
# 如果目标 XMind 文件已存在，先删除它（实现覆盖）
if os.path.exists(xmind_path):
os.remove(xmind_path)
print(f"🗑️ 已删除旧文件: {xmind_path}")
# 创建全新的 XMind 工作簿
xmind_wb = xmind.load(xmind_path)
sheet_xmind = xmind_wb.getPrimarySheet()
root_topic = sheet_xmind.getRootTopic()
root_topic.setTitle("测试用例")
# 判断输入文件类型
_, ext = os.path.splitext(input_path.lower())
rows = []
headers_raw = []
if ext == '.xlsx':
workbook = openpyxl.load_workbook(input_path, data_only=True)
sheet = workbook.active
all_rows = list(sheet.iter_rows(values_only=True))
if not all_rows:
raise ValueError("Excel 文件为空")
headers_raw = [cell for cell in all_rows[0]]
rows = all_rows[1:]
elif ext == '.csv':
all_rows = None
encodings_to_try = ['utf-8-sig', 'utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'cp936', 'latin1']
for enc in encodings_to_try:
try:
with open(input_path, 'r', encoding=enc, newline='') as f:
reader = csv.reader(f)
all_rows = list(reader)
print(f"✅ 使用编码 '{enc}' 成功读取 CSV 文件")
break
except (UnicodeDecodeError, LookupError):
continue
if all_rows is None:
raise ValueError(
"❌ 无法读取 CSV 文件：尝试了所有常见编码（UTF-8、GBK 等）均失败。\n"
"请检查：\n"
"1. 文件是否为真正的 CSV 文本文件（非 Excel .xls 直接改后缀）\n"
"2. 是否用 Excel 另存为「CSV UTF-8 (逗号分隔)(*.csv)」格式"
)
if not all_rows:
raise ValueError("CSV 文件为空")
headers_raw = all_rows[0]
rows = all_rows[1:]
else:
raise ValueError("仅支持 .xlsx 或 .csv 格式的输入文件（例如：测试用例.xlsx 或 测试用例.csv）")
# 构建标准化的 header 映射（支持大小写/空格不敏感）
required_fields_std = ["模块", "用例标题", "前置条件", "测试步骤", "预期结果"]
normalized_headers = [normalize_header(h) for h in headers_raw]
header_map = {} # {"模块": 列索引, ...}
# 先尝试标准字段名
for std_field in required_fields_std:
norm_key = normalize_header(std_field)
if norm_key in normalized_headers:
header_map[std_field] = normalized_headers.index(norm_key)
# 如果还有缺失，尝试别名
if len(header_map) < len(required_fields_std):
ALIASES = {
"模块": ["模块", "功能模块", "所属模块", "module"],
"用例标题": ["用例标题", "标题", "测试用例", "case title", "title"],
"前置条件": ["前置条件", "前提条件", "precondition", "pre-condition"],
"测试步骤": ["测试步骤", "步骤", "操作步骤", "steps", "step"],
"预期结果": ["预期结果", "期望结果", "expected", "result", "expected result"]
}
for std_field in required_fields_std:
if std_field in header_map:
continue
found = False
for alias in ALIASES[std_field]:
alias_norm = normalize_header(alias)
if alias_norm in normalized_headers:
header_map[std_field] = normalized_headers.index(alias_norm)
found = True
break
if not found:
available = [h for h in headers_raw if h is not None]
raise ValueError(
f"未找到必需字段 '{std_field}'。\n"
f"可用列名: {available}\n"
f"支持的别名包括: {ALIASES[std_field]}"
)
# 存储已创建的模块主题
module_topics = {}
case_count = 0
# 遍历数据行
for row_idx, row in enumerate(rows, start=2):
# 跳过完全空的行
if not any(cell is not None and str(cell).strip() for cell in row):
continue
try:
module = row[header_map["模块"]]
title = row[header_map["用例标题"]]
pre_cond = row[header_map["前置条件"]]
steps = row[header_map["测试步骤"]]
expected = row[header_map["预期结果"]]
except IndexError:
print(f"⚠️ 第 {row_idx} 行数据列数不足，跳过: {row}")
continue
if not module or not title:
continue # 跳过缺少关键字段的行
# 格式化
formatted_module = add_prefix_if_needed(module, FIELD_PREFIXES["模块"])
formatted_title = add_prefix_if_needed(title, FIELD_PREFIXES["用例标题"])
# 获取或创建模块主题
if formatted_module not in module_topics:
module_topic = root_topic.addSubTopic()
module_topic.setTitle(formatted_module)
module_topics[formatted_module] = module_topic
parent_module = module_topics[formatted_module]
case_topic = parent_module.addSubTopic()
case_topic.setTitle(formatted_title)
case_count += 1
# 前置条件
if pre_cond and safe_str(pre_cond):
formatted_pre_cond = add_prefix_if_needed(pre_cond, FIELD_PREFIXES["前置条件"])
pc_topic = case_topic.addSubTopic()
pc_topic.setTitle(formatted_pre_cond)
# 测试步骤 & 预期结果配对
step_lines = split_lines(steps)
expected_lines = split_lines(expected)
min_len = min(len(step_lines), len(expected_lines))
for i in range(min_len):
step_text = step_lines[i]
exp_text = expected_lines[i]
bz_topic = case_topic.addSubTopic()
bz_title = add_prefix_if_needed(step_text, FIELD_PREFIXES["测试步骤"])
bz_topic.setTitle(bz_title)
yq_subtopic = bz_topic.addSubTopic()
yq_title = add_prefix_if_needed(exp_text, FIELD_PREFIXES["预期结果"])
yq_subtopic.setTitle(yq_title)
# 处理剩余未配对的步骤
for i in range(min_len, len(step_lines)):
bz_topic = case_topic.addSubTopic()
bz_title = add_prefix_if_needed(step_lines[i], FIELD_PREFIXES["测试步骤"])
bz_topic.setTitle(bz_title)
# 处理剩余未配对的预期结果
for i in range(min_len, len(expected_lines)):
yq_topic = case_topic.addSubTopic()
yq_title = add_prefix_if_needed(expected_lines[i], FIELD_PREFIXES["预期结果"])
yq_topic.setTitle(yq_title)
# 保存 XMind 文件
xmind.save(xmind_wb, xmind_path)
print(f"✅ 成功生成 XMind 文件: {xmind_path}")
print(f"📊 共处理 {case_count} 条测试用例")
# 生成csv文件
def save_csv_from_string(csv_string, output_file="test_case.csv"):
"""
从CSV字符串保存为文件
"""
try:
# 检查文件是否已存在
if os.path.exists(output_file):
print(f"⚠️ 文件 '{output_file}' 已存在!")
counter = 1
while os.path.exists(f"test_case_{counter}.csv"):
counter += 1
output_file = f"test_case_{counter}.csv"
print(f"📝 将保存为新文件: {output_file}")
# 写入文件
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
f.write(csv_string.strip())
print(f"\n✅ 成功！文件已保存为: {output_file}")
print(f"📁 文件路径: {os.path.abspath(output_file)}")
print(f"📊 文件大小: {os.path.getsize(output_file)} 字节")
# 验证和显示文件内容
print(f"\n📋 文件内容验证:")
print("-" * 60)
try:
# 尝试用csv模块读取以验证格式
with open(output_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
csv_reader = csv.reader(f)
rows = list(csv_reader)
print(f"✅ 解析成功: {len(rows)} 行数据")
print(f"📊 表头字段数: {len(rows[0])}")
print(f"📝 表头: {', '.join(rows[0])}")
print(f"🔢 测试用例数: {len(rows) - 1} 个")
# 显示前几个测试用例
print(f"\n📋 前3个测试用例预览:")
for i, row in enumerate(rows[1:4], 1):
print(f" 用例{i}: {row[1]} - {row[2][:30]}...")
except Exception as e:
print(f"⚠️ CSV格式验证警告: {e}")
print("💡 建议检查CSV内容格式是否正确")
print("-" * 60)
# 显示文件内容前几行
print(f"\n📄 文件内容预览 (前10行):")
print("=" * 80)
with open(output_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
for i, line in enumerate(f):
if i < 10:
print(f"{i + 1:2d}: {line.rstrip()}")
else:
print(" ...")
break
print("=" * 80)
return True
except Exception as e:
print(f"❌ 保存文件时发生错误: {e}")
return False
def main(case_csv):
"""
主函数
"""
print("=" * 60)
print("测试用例CSV文件生成工具")
print("=" * 60)
# 显示CSV内容统计信息
lines = case_csv.strip().split('\n')
print(f"📊 CSV内容统计:")
print(f" 总行数: {len(lines)}")
print(f" 表头字段: {len(lines[0].split(','))} 个")
print(f" 测试用例数: {len(lines) - 1} 个")
# 分类统计
login_count = sum(1 for line in lines if
line.startswith('1,') or line.startswith('2,') or line.startswith('3,') or line.startswith(
'4,') or line.startswith('5,') or line.startswith('6,') or line.startswith(
'7,') or line.startswith('8,'))
register_count = sum(1 for line in lines if
line.startswith('9,') or line.startswith('10') or line.startswith('11') or line.startswith(
'12') or line.startswith('13') or line.startswith('14') or line.startswith(
'15') or line.startswith('16') or line.startswith('17'))
print(f" 登录功能用例: {login_count} 个")
print(f" 注册功能用例: {register_count} 个")
print("-" * 60)
# 询问用户是否生成文件
# choice = input("是否生成CSV文件？(y/n): ").strip().lower()
choice = 'y'
if choice == 'y':
# 可选：让用户指定文件名
# custom_name = input("请输入文件名（直接回车使用默认名称 test_case.csv）: ").strip()
custom_name = 'test_case.csv'
if custom_name:
if not custom_name.lower().endswith('.csv'):
custom_name += '.csv'
save_csv_from_string(case_csv, custom_name)
else:
save_csv_from_string(case_csv)
print("\n🎉 CSV文件生成完成！")
else:
print("取消生成文件。")
print("=" * 60)
# 删除生成文件
def delete_file(filename):
"""
删除当前脚本目录下的指定文件
参数:
filename: 要删除的文件名（可以是相对路径或绝对路径）
"""
# 获取当前脚本所在目录
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 如果传入的是绝对路径，直接使用；否则拼接为当前目录下的路径
if os.path.isabs(filename):
file_path = filename
else:
file_path = os.path.join(current_dir, filename)
# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(file_path):
print(f"文件不存在: {file_path}")
return False
# 确保是文件而不是目录
if not os.path.isfile(file_path):
print(f"这不是一个文件: {file_path}")
return False
try:
os.remove(file_path)
print(f"成功删除文件: {file_path}")
return True
except Exception as e:
print(f"删除失败: {e}")
return False
if __name__ == "__main__":
# 每次执行删除文件
start_list = ["output.csv",
"test_case.csv",
"测试用例.xmind"]
run = 1
if run == 1:
for i in start_list:
delete_file(i)
# API keys
API_KEY = "输入你的api"
# 传入需求文档,调用大模型
case_csv = api_testcase(API_KEY,
read_docx("登录功能2.docx")
)
# 生成csv文件
main(case_csv)
# 替换;修改为\n换行
input_file = 'test_case.csv'
output_file = 'output.csv'
with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as fin, \
open(output_file, 'w', encoding='utf-8', newline='') as fout:
reader = csv.reader(fin)
writer = csv.writer(fout)
for row in reader:
# 对每一列（每个单元格）进行处理：把 ; 替换为 \n
new_row = [cell.replace(';', '\n') for cell in row]
writer.writerow(new_row)
print(f"已将每个单元格中的 ';' 替换为换行符，结果保存到 {output_file}")
# ====================== 配置区（根据你的需求修改） ======================
FIELD_PREFIXES = {
"模块": "mk:", # 模块前缀
"用例标题": "tc-p1:", # 用例标题前缀
"前置条件": "pc: ", # 前置条件前缀
"测试步骤": "bz: ", # 测试步骤前缀
"预期结果": "yq: " # 预期结果前缀
}
# ======================================================================
# 支持命令行传参：python demo5.py input.xlsx output.xmind
if len(sys.argv) >= 2:
input_file = sys.argv[1]
if len(sys.argv) >= 3:
output_file = sys.argv[2]
else:
base = os.path.splitext(input_file)[0]
output_file = f"{base}.xmind"
else:
# 默认文件（你可以根据需要修改）
input_file = "output.csv" # 也可以是 "测试用例.csv"
output_file = "测试用例.xmind"
if not os.path.exists(input_file):
print(f"❌ 输入文件不存在: {input_file}")
print("请确保当前目录下有该文件，或通过命令行指定路径。")
sys.exit(1)
try:
read_excel_and_generate_xmind(input_file, output_file)
except Exception as e:
print(f"💥 程序运行出错: {e}")
sys.exit(1)实现效果
