随着信息技术的快速发展，软件测试在保证软件质量和用户体验方面扮演着至关重要的角色。传统软件测试管理通常依赖于手动流程，存在效率低下、易出错等问题。本课题旨在设计并开发一个基于Python Flask框架的软件测试智能管理系统，结合人工智能基础技术，提升测试管理的自动化和智能化水平。
一、系统背景与意义
在当今软件开发周期中，测试是不可或缺的一环。测试用例设计、执行跟踪和缺陷管理往往耗费大量人力资源。通过引入人工智能技术，如自然语言处理和机器学习，系统能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并优化测试流程。这不仅可以显著减少人工干预，还能提高测试覆盖率和准确性，为软件质量保障提供有力支持。
二、系统架构与核心技术
本系统采用Python Flask作为后端Web框架，因其轻量级、灵活且易于扩展的特点。前端使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，数据库选用MySQL或SQLite存储测试数据、用户信息和日志。系统核心功能模块包括：
1. 测试用例管理：支持创建、编辑和执行测试用例，结合AI算法自动生成用例。
2. 缺陷跟踪：记录和分类缺陷，利用机器学习模型预测缺陷优先级。
3. 测试执行与报告：自动化执行测试并生成可视化报告，提供智能分析建议。
4. 用户权限管理：确保数据安全，支持多角色访问控制。
人工智能基础部分将集成开源库如Scikit-learn或TensorFlow，用于实现测试数据的智能处理，例如通过历史数据训练模型以优化测试策略。
三、开发方法与步骤
系统开发遵循敏捷开发流程，包括需求分析、设计、编码、测试和部署阶段。进行详细的需求调研，确定系统功能和非功能需求。接着，设计数据库ER图和系统架构，使用Flask搭建RESTful API接口。在编码阶段，采用模块化编程，确保代码可维护性。测试环节将包括单元测试、集成测试和用户验收测试，以验证系统的稳定性和性能。部署到云服务器或本地环境，并提供用户文档。
四、预期成果与应用价值
本系统的预期成果是一个功能完整的软件测试智能管理平台，具备用户友好的Web界面和强大的后端逻辑。其应用价值体现在：
- 提高测试效率：通过自动化减少手动操作，缩短测试周期。
- 增强智能决策：利用AI分析测试数据，辅助测试人员制定更优策略。
- 支持教育与实践：作为计算机毕业设计项目，它展示了Flask框架和AI技术的实际应用，适合高校学生学习和企业原型开发。
系统可扩展集成更多AI功能，如自动化测试脚本生成或实时监控，以适应复杂软件环境。
本课题结合了Python Flask框架和人工智能基础，旨在构建一个高效、智能的软件测试管理系统，为软件工程领域贡献创新解决方案。
