引言

大家好，我是六哥！今天，我要带大家走进一个令人振奋的自动化脚本开发世界。我们将一起探索如何利用DeepSeek与VS Code实现高效的自动化测试脚本，并深入剖析其中的每一个细节。

一、准备工作

首先，我们需要准备微软官方为我们提供的AI辅助插件——AI Toolkit for Visual Studio Code。这款插件集成了DeepSeek R1模型，让我们能够在VS Code中轻松地进行代码开发和测试。

二、使用AI帮助生成脚本

有了DeepSeek模型，我们可以开始新建一个Playground，让DeepSeek帮助我们生成自动化脚本。以下是我让DeepSeek生成的针对saucedemo的测试脚本的相关思考过程：

1. 项目结构确定

在POM模式下，我们的项目结构应该清晰明了，包括数据文件、页面对象、测试用例等。例如：

├── data
│   └── users.yml
├── pages
│   ├── __init__.py
│   ├── login_page.py
│   ├── products_page.py
│   └── checkout_page.py
├── tests
│   └── test_saucedemo.py
├── conftest.py
└── requirements.txt

2. 用户数据处理

用户数据存储在user.yml文件中，我们需要用pyYAML库来读取这些数据，并在测试时用pytest.mark.parametrize参数化输入不同的用户数据。

3. Page Object Model实现

每个页面都应该有自己的类，封装元素和操作。例如，LoginPage类封装了用户名、密码输入框和登录按钮等元素的操作方法。

4. 测试用例设计

测试用例应该使用pytest的参数化来覆盖不同的用户场景。例如，正常登录成功、无效密码、锁定用户等。

5. fixture设置

在conftest.py中设置Playwright的fixture，例如初始化page，创建各page对象的实例。

6. 依赖库

我们需要安装pytest、playwright和PyYAML等依赖库。

三、整合项目步骤

接下来，我们将按照以下步骤进行项目整合：

1. 检查测试场景，如登录正确用户密码登录成功、错误密码提示错误信息、锁定用户无法登录等。
2. 创建项目结构，安装依赖库，编写user.yml文件，实现各个页面的Page类，编写测试用例，处理测试中的等待和断言。
3. 关键点说明POM模式分层清晰，每个页面封装对应的操作和元素定位；使用YAML文件管理测试数据，便于维护和扩展；参数化测试支持多种异常场景；验证完整的端到端测试流程。

四、效果与结论

经过实际操作，我们发现使用DeepSeek与VS Code实现自动化脚本的开发效率得到了极大提升。最难能可贵的是，DeepSeek给出的思考过程对于我们代码实现和用例设计的要点也有极大的参考价值！

总之，通过本文的介绍，相信大家对如何利用DeepSeek与VS Code实现自动化脚本开发有了更深入的了解。希望大家都能在这个领域取得更多的成果！