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import inspect
from openai import OpenAI

# 引入deepseek api
client = OpenAI(api_key="<your_deepseek_api_key>", base_url="https://api.deepseek.com")


# 被测函数，计算BMI
def calculate_bmi(weight, height):
    if height <= 0 or weight <= 0:
        raise ValueError("身高、体重必须大于0")
    bmi = weight / (height ** 2)
    if bmi < 18.5:
        return "竹竿！"
    elif 18.5 <= bmi < 24.9:
        return "正常人"
    elif 25 <= bmi < 29.9:
        return "壮士！"
    else:
        return "肥宅！"

# 通过inspect获取函数源代码
function_code = inspect.getsource(calculate_bmi)

# 根据获取的代码，定义提示词
the_prompt = f"""
请针对以下代码生成基于pytest框架的测试用例：{function_code}
尽可能使用参数化测试，包含各种异常场景

"""

# 调用deepseek api 使用V3模型，获取返回
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a python testing assistant"},
        {"role": "user", "content": the_prompt},
    ],
    max_tokens=1024,  
	temperature=0.7
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

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为了测试 `calculate_bmi` 函数，我们可以使用 `pytest` 框架，并结合 `pytest.mark.parametrize` 来实现参数化测试。以下是一个完整的测试用例，涵盖了正常情况和异常情况。

 ```python
import pytest

# 导入要测试的函数
from your_module import calculate_bmi

# 正常情况的测试用例
@pytest.mark.parametrize("weight, height, expected", [
    (60, 1.75, "正常人"),  # 正常BMI
    (50, 1.75, "竹竿！"),  # 低BMI
    (80, 1.75, "壮士！"),  # 高BMI
    (100, 1.75, "肥宅！"),  # 超高BMI
])
def test_calculate_bmi_normal(weight, height, expected):
    assert calculate_bmi(weight, height) == expected

# 异常情况的测试用例
@pytest.mark.parametrize("weight, height, expected_exception", [
    (0, 1.75, ValueError),  # 体重为0
    (60, 0, ValueError),    # 身高为0
    (-10, 1.75, ValueError), # 体重为负数
    (60, -1.75, ValueError), # 身高为负数
])
def test_calculate_bmi_exceptions(weight, height, expected_exception):
    with pytest.raises(expected_exception):
        calculate_bmi(weight, height)
` ``

### 解释：
1. **正常情况测试**：
   - 使用 `pytest.mark.parametrize` 来测试不同的体重和身高组合，验证函数返回的BMI分类是否正确。
   - 测试用例包括正常BMI、低BMI、高BMI和超高BMI的情况。

2. **异常情况测试**：
   - 测试函数在输入无效值（如体重或身高为0或负数）时是否抛出 `ValueError` 异常。
   - 使用 `pytest.raises` 来捕获预期的异常。

### 运行测试：
确保你已经安装了 `pytest`，然后在终端中运行以下命令来执行测试：

```bash
pytest test_bmi.py
` ``

### 注意：
- `your_module` 是包含 `calculate_bmi` 函数的模块名，请根据实际情况替换。
- 测试文件通常命名为 `test_*.py` 或 `*_test.py`，以便 `pytest` 自动识别并运行测试。

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# 用户配置  
run_tests = True  # 配置是否运行测试  
  
# 如果需要运行测试，则将测试用例写入文件并执行  
if run_tests:  
    # 创建测试文件  
    test_file_name = "test_calculate_bmi.py"  
    with open(test_file_name, "w",encoding="utf-8") as test_file:  
        test_file.write(f"import pytest\n\n")  
        test_file.write(f"from ai_test import calculate_bmi\n\n")  
  
        pattern = r'```python([\s\S]*?)```\n'  
        test_code = re.findall(pattern, test_cases, re.DOTALL)  
        test_file.write(test_code[0])  
  
  
    # 使用pytest执行测试  
    result = subprocess.run(["pytest", test_file_name], capture_output=True, text=True)  
  
    # 输出测试结果  
    print("测试结果:")  
    print(result.stdout)  
    print("错误信息:")  
    print(result.stderr)  
  
    # 可选：删除测试文件  
    # os.remove(test_file_name)