【deepseek用例生成平台-31】批量优化需求最后实现

上节课，我在test文件中成功测试了 多线程优化的demo。本节课就来合并到项目实际的AIapi.py中把。

本节难点：

在django的views.py中使用class，并把AIsend_begin_set_play和AIsend_begin_set俩个函数都放进class中。通过接口调用。

原来是这样的：

参考Demo是这样的：

改造后应该是这样的：进粉丝群要源码吧~

而对应的views.py也需要改这里：（需要先对class实例化）

因为我的接口已经欠费(看来各位粉丝们学习很热情，我deepseek实践大赛全国第一的3000块钱奖金充进去几天就用没了... 所以各位学习者千万不要泄露自己的bot_app_key哦~，实际上接口很便宜了，几块钱可以玩很久的 )，所以这里我只能写个假的返回来验证今天的代码了：

测试结果如下：

可以看到，已经按照不同的用例设计方法，对拆分的功能点进行重新分类了哦~

最后我们再回顾下，整个需求优化的部分：

对原始需求进行分解 → 子功能点

对子功能点再按照适应的用例设计方法进行分类 → 分类后的最终列表。

下一节，我们就要用这些最终的分解分类后的列表，进行实际的用例生成了哦~

虽然整个过程耗费的tokens极大，但效果也确实远超直接跟AI模型问用例方法。