CodeGeeX支持四种Pytest测试生成方式：一、VS Code右键菜单触发；二、函数前加注释指令+快捷键；三、Jupyter中用%%codegeex pytest魔法命令；四、调用API并传JSON参数指定覆盖维度。
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如果您希望使用CodeGeeX为现有Python函数自动生成符合Pytest规范的单元测试代码，则需明确目标函数签名、预期行为及典型输入输出场景。以下是实现该任务的多种具体操作方式：
一、在VS Code中通过右键菜单触发测试生成
CodeGeeX插件集成于VS Code后，支持基于光标所在函数上下文实时生成对应测试用例。该方法依赖插件对函数结构的静态分析能力，适用于已定义完整函数体且无严重语法错误的代码文件。
1、打开包含待测函数的.py文件，在编辑器中将光标置于函数def行任意位置。
2、右键点击，从上下文菜单中选择“CodeGeeX: Generate Unit Test”选项。
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3、等待插件响应，生成的Pytest测试函数将自动插入当前文件末尾或新标签页中，函数名以test_开头并关联原函数名。
4、检查生成内容是否覆盖边界值、异常路径及常见输入组合，必要时手动补全assert断言语句。
二、使用代码注释指令显式调用生成
通过在函数上方添加特定格式的注释指令，可主动引导CodeGeeX识别生成意图并限定输出风格。此方式对测试用例命名规则、fixture使用及参数化需求具有更强控制力。
1、在目标函数前一行插入注释：# @codegeex generate pytest test。
2、确保该注释与def语句之间无空行，且函数本身未被装饰器包裹（如@staticmethod需临时移除）。
3、按下快捷键Ctrl+Enter（Windows/Linux）或Cmd+Enter（macOS），触发CodeGeeX推理流程。
CodeGeeX 2.21.0是智谱AI推出的AI编程助手版本，对Inline Chat功能进行了重大优化，包括UI设计升级、支持流式输出以提升响应速度，并新增“查看思路”按钮以便理解代码原理。同时，该版本在编辑器中新增CodeLens控件，支持一键“解释”代码或“添加注释”。目前该工具对个人开发者免费开放。
4、生成结果将以独立def test_*函数形式返回，含import pytest语句及标准断言结构，不包含冗余print或调试代码。
三、在Jupyter Notebook中利用Cell Magic命令生成
当Python逻辑以Notebook Cell形式组织时，可通过自定义Magic命令调用CodeGeeX模型接口，直接产出可运行的Pytest测试Cell。该方法适合数据处理类函数的快速验证场景。
1、在待测函数所在Cell下方新建一个Code Cell。
2、输入魔法命令：%%codegeex pytest --target my_module.my_function，其中my_module.my_function为绝对导入路径。
3、执行该Cell，CodeGeeX将解析目标函数AST并生成含多个@pytest.mark.parametrize装饰器的测试集合。
4、生成的Cell自动启用pytest.main()调用，运行后立即显示pass/fail状态，无需额外配置pytest.ini。
四、通过API请求体指定测试覆盖维度
对于需要精确控制测试数据分布的场景，可构造JSON格式请求体调用CodeGeeX开放API，显式声明输入类型、异常模拟条件与断言粒度。该方式绕过IDE限制，适用于CI流水线集成。
1、构建POST请求体，包含字段："function_code"（原始函数源码字符串）、"test_coverage"（枚举值：basic / edge / exception）。
2、设置HTTP Header中Content-Type为application/json，并携带有效API Key。
3、向https://api.codegeex.cn/v1/testgen端点发送请求，响应体中"generated_test"字段即为完整Pytest代码块。
4、提取响应中的代码段，保存为test_*.py文件，确保其位于pytest可发现的目录结构中（如tests/子目录）。
