大家好呀，我是小涵~
做测试的同学，每天都要面临一个灵魂拷问：
“去哪找点数据填进去？”
测注册接口，需要 50 个不重复的手机号。
测评论功能，需要 50 条不同长度、不同情绪的用户留言。
测搜索框，需要各种带特殊符号、SQL 注入代码的关键词。
以前我们只能手动狂按键盘：test01, test02, asdfgh...这种数据既没营养，也测不出 Bug。
今天，我教大家用 Python + DeepSeek，做一个“万能造数工厂”。
不需要找库，不需要想逻辑，想要什么数据，直接告诉 AI，Python 帮你存成 Excel！
亲测有效，小白也能跑通！
我们需要 Python 帮我们写 Excel，需要 DeepSeek 帮我们编数据。
请严格按照以下步骤操作（保姆级）：
按住键盘上的 Win + R（Mac 用户打开终端）。
2.输入 cmd 并回车，打开黑色窗口。
3.检测环境： 输入 python 回车。
如果看到 >>>，说明 Python 装好了（按 Ctrl+Z 再回车退出）。
如果没有，请去 Python 官网下载安装，记得勾选 Add Python to PATH。
4.安装工具包（关键）：
复制下面这行命令，在黑色窗口里点击右键粘贴，然后回车：
pip install pandas openai openpyxl
(💡小贴士：如果报错，试着输入 python -m pip install pandas openai openpyxl)
看到 Successfully installed 字样，第一步搞定！
我们要调用 AI，需要一个 API Key。
1.访问 DeepSeek 开放平台（官网）。
2.在“API Keys”里点击“创建 API Key”。
3.立刻复制那个 sk- 开头的字符串，保存好。（只显示一次哦！）
很多新手会卡在“建文件”这一步（改了名其实还是 txt）。
请用下面这个方法，100% 成功：
1.在电脑桌面上，打开记事本 (Notepad)。
2.复制下面的代码，粘贴到记事本里。
(注：这段代码加入了智能清洗功能，无论 AI 返回格式对不对，都能自动修复，防止报错！)
import pandas as pdfrom openai import OpenAIimport jsonimport osimport re # 正则库，专门用来从乱码中提取数据# ================= 配置区 (只改这里) =================# 1. 填入你的 DeepSeek 密钥MY_API_KEY = "sk-你的密钥填在这里"# 2. 你想要造什么数据？(用中文描述，建议先生成5-10条试试)DATA_REQUIREMENT = """请生成 5 条电商平台的用户评价数据。要求：1. 包含【用户名】、【评分】(1-5星)、【评论内容】。2. 评论内容要真实，包含好评和差评，有的要带emoji。3. 其中 1 条评论要包含特殊的生僻字或超长文本（用于测试边界）。"""# ==================================================print("🏭 造数工厂 V2.0 正在开工，请稍候...")try: # 连接 DeepSeek client = OpenAI(api_key=MY_API_KEY, base_url="https://api.deepseek.com") # 发送指令 response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个测试数据生成器。请根据用户需求，生成对应的数据列表。必须只返回一个 JSON 数组。"}, {"role": "user", "content": DATA_REQUIREMENT} ], stream=False ) # 获取 AI 的结果 ai_content = response.choices[0].message.content # === 智能提取逻辑 (防止报错) ===# 无论 AI 说什么废话，只提取 [ 和 ] 之间的内容 match = re.search(r'\[.*\]', ai_content, re.DOTALL) if match: clean_json = match.group() # 转换成表格 data_list = json.loads(clean_json) df = pd.DataFrame(data_list) # 保存为 Excel file_name = "测试数据.xlsx" df.to_excel(file_name, index=False) print("\n✅ 成功生成！") print(f"数据已保存为：{file_name}") print("="*30) print(df.head()) # 打印前几行看看else: print("❌ 失败：AI 没按套路出牌，没找到数据。请重试一次。")except Exception as e: print("\n❌ 运行出错了！请检查以下几点：") print("1. 密钥是否填对？") print("2. 是否安装了 pandas 和 openpyxl？") print(f"详细报错: {e}")
1.粘贴好代码后，点击记事本左上角的 “文件” -> “另存为”。
2.关键设置（看清楚哦）：
保存类型：选择 “所有文件 (.)”。
文件名：输入 make_data.py。
保存位置：选 桌面。
3.点击保存。现在桌面上会出现一个 Python 图标的文件，这就对了！
1.打开刚才的黑窗口（cmd）。
2.输入 cd Desktop 回车（切换到桌面）。
3.输入 python make_data.py 回车。
见证奇迹的时刻：
你会看到屏幕显示 ✅ 成功生成！。此时，你的桌面上会自动多出一个 测试数据.xlsx 文件。打开它：
这就叫“高质量测试数据”！
它不仅格式标准，而且包含了真实场景的情绪以及长文本。这些是手动敲 test1 无法模拟的。
Q1：文件图标还是记事本的样子，运行不了？
原因：没按步骤三里的“另存为”操作，文件名变成了 make_data.py.txt。
解决：删掉文件，按照步骤三，务必把保存类型选为“所有文件”。
Q2：报错 Unterminated string 或 JSONDecodeError？
原因：AI 生成的数据断开了（可能是字数太多被截断）。
解决：把代码里的 DATA_REQUIREMENT 改简单点，比如先生成 5 条试试。
Q3：报错 Authentication Fails？
原因：密钥填错了。
解决：去官网重新复制一个，确保是 sk- 开头的。
在我们的《AI测试开发实战课》中，这只是入门课。
进阶的玩法是：
1.接口自动化：用 Python 拿到这些数据，自动发送给 API 接口进行批量测试。
2.数据库灌库：一键生成 10 万条数据，直接插入数据库，做性能压测。
告别手动造数，是迈向自动化测试的起点。
有了工具，还得会用！
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