一种基于大语言模型的Python程序测试用例生成方法

本发明归属于传统软件工程中的测试用例生成领域，公开一种基于大语言模型的Python程序测试用例生成方法。该方法能够自动生成并优化Python程序的单元测试用例，包括：利用项目依赖结构扫描和AST抽象语法树提取公共基础上下文及函数信息，构建精确的提示词模板；对大语言模型生成的测试用例进行语法、运行逻辑和覆盖率的验证；针对失败的测试用例，设计新的提示词模板和迭代流程，以自动迭代改进，并设定最大迭代次数以确保效率；最终输出经过优化的高质量成功测试用例集，以提高测试效率和减少人力物力浪费。