1、数据驱动介绍:
@ddt.ddt(类装饰器,申明当前类使用ddt框架)
@ddt.data(函数装饰器,用于给测试用例传递数据),支持传python所有数据类型:数字(int,long,float,compix),字符串,列表1ist,元组tuple,集合,编写阅读数据文件的函数、@data入口参数加*读取
@ddt.unpack(函致装饰器,将传输的数据包解包),一般作用于元组tuple和列表list、字典(参数名字和个数需要与字典的键保持一致)(数组、字符串不需要)
@ddt.file_data(函数装饰器,可直接读取yaml/json文件)
2、数据驱动和关键驱动的区别:
Data-Driven Tests(DDT)即数据驱动测试,可以实现不同数据运行同一个测试用例。ddt本质其实就是装饰器,一组数据一个场景。
关键字驱动(核心:把业务逻相封装成关键字login,只需要调用login。)
3、混合驱动模式(关键字驱动+数据驱动)
4、在进行数据驱动测试实战:需要在测试类上使用@ddt.ddt装饰器,在测试用例上使用@ddt.data装饰器。
(1)单一参数:导包——写一个参数(列表、数字、字符串)-----设置@ddt.data装饰器写入参数名----方法中写入形参*data----调用参数内容
(2)多参数的数据驱动测试(一个测试参数中含多个元素):导包——设置@ddt装饰器——设置@unpack解包——写入参数——形参传递——调用
(3)txt文件传参
(4)json文件传参
(5)yaml文件传参
(6)xlsx文件传参
注意:Python中传递可变参数:*代表顺序阅读列表类型,**代表顺序阅读对象(字典)类型,点击阅读可变参数部分可了解相关机制
# 1、单一参数的数据驱动 # 前置步骤: # 使用语句import unittest导入测试框架 # 使用语句from ddt import ddt, data导入单一参数的数据驱动需要的包 # 示例会执行三次test,参数分别为'666','777','888' import ddt import unittest @ddt.ddt # 设置@ddt装饰器 class BasicTestCase(unittest.TestCase): @ddt.data('666', '777', '888') # 设置@data装饰器,并将传入参数写进括号 def test(self, *data): # test入口设置形参 print('数据驱动的number:', data) # 程序会执行三次测试,入口参数分别为666、777、888 # 2、多参数的数据驱动 # 在单一参数包的基础上,额外导入一个unpack的包,from ddt import ddt, data, unpack # 步骤:导包——设置@ddt装饰器——设置@unpack解包——写入参数——形参传递——调用 import ddt import unittest Testdata = [ {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}}, {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}}, {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}}, {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}}, ] @ddt.ddt class BasicTestCase(unittest.TestCase): #方式一:直接将列表放到data @ddt.data(['张三', '18'], ['李四', '19']) # 设置@data装饰器,并将同一组参数写进中括号[] @ddt.unpack # 设置@unpack装饰器顺序解包,缺少解包则相当于name = ['张三', '18'] def test(self, name, age): print('姓名:', name, '年龄:', age) # 程序会执行两次测试,入口参数分别为['张三', '18'],['李四', '19'] #方式二:写一个列表后,使用*访问列表到data @ddt.data(*Testdata) @ddt.unpack # 设置@unpack装饰器顺序解包 def test_DataDriver(self, *Data): #print('DDT数据驱动实战演示:', Data) res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password']) self.assertEqual(res, Testdata['excepted']) #3、 txt文件接收参数 # 新建num文件,txt格式 # (1)单一参数按行存储777,888,999 # (2)多参数txt文件 # dict文件内容(参数列表)(按行存储): # 张三,18 # 李四,19 # 编辑阅读数据文件的函数 # 记住读取文件一定要设置编码方式,否则读取的汉字可能出现乱码!!!!!! import ddt import unittest def read_num(): lis = [] # 以列表形式存储数据,以便传入@data区域 with open('num.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: # 以只读'r',编码方式为'utf-8'的方式,打开文件'num',并命名为file for line in file.readlines(): # 循环按行读取文件的每一行 lis.append(line.strip('\n')) #单一参数,每读完一行将此行数据加入列表元素,记得元素要删除'/n'换行符!!! #lis.append(line.strip('\n').split(',')) # 多参驱动,删除换行符,根据,分割后,列表为['张三,18', '李四,19', '王五,20'] return lis # 将列表返回,作为@data接收的内容 @ddt.ddt class BasicTestCase(unittest.TestCase): @ddt.data(*read_num()) # 入口参数设定为read_num(),因为返回值是列表,所以加*表示逐个读取列表元素 #txt表格有多少个值,设置多少个接收参数的形参 def test(self, name,age): print('数据驱动的number:', name,age) # 4、JSON文件传参:数据分离 # 多参数——json文件 # 步骤和单一参数类似,仅需加入@unpack装饰器以及多参数传参入口 # dict文件内容(参数列表)(非规范json文件格式): # 单一参数:["666","777","888"] # 多个参数:[["张三", "18"], ["李四", "19"], ["王五", "20"]] # 注意json文件格式字符串用双引号 import ddt import unittest import json def read_dict_json(): return json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8')) # 使用json包读取json文件,并作为返回值返回 @ddt.ddt class BasicTestCase(unittest.TestCase): @ddt.data(*read_dict_json()) @ddt.unpack # 使用@unpack装饰器解包 def test(self, name, age): # 因为是非规范json格式,所以形参名无限制,下文会解释规范json格式 print('姓名:', name, '年龄:', age) # 4、JSON文件传参:数据分离 # json文件三种形式: # (1)单一参数:["666","777","888"] # (2)多个参数:[["张三", "18"], ["李四", "19"], ["王五", "20"]] # (3)JSON格式读取,每一组参数以对象形式存储: # [ # {"name":"张三", "age":"18"}, # {"name":"李四", "age":"19"}, # {"name":"王五", "age":"20"} # ] # 单一参数时无需使用unpack,多参数需要使用unpack解包,注意json文件格式字符串用双引号 import ddt import unittest import json #方式1:非正式json格式使用 def read_dict_json(): return json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8')) # 使用json包读取json文件,并作为返回值返回 #方式2:JSON格式读取,提取已读完后的json文件(字典形式),通过遍历获取元素,并返回 def read_dict_json(): lis = [] dic = json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8')) # 此处加上遍历获取语句,下文yaml格式有实例,方法一样 for item in dic: lis.append(item) return lis @ddt.ddt class BasicTestCase(unittest.TestCase): @ddt.data(*read_dict_json()) @ddt.unpack # 使用@unpack装饰器解包 def test(self, name, age): # 因为是非规范json格式,所以形参名无限制,下文会解释规范json格式 print('姓名:', name, '年龄:', age) #5、多参数yaml # 以对象形式存储yml数据(字典) # yaml格式文件内容 # - # name: 张三 # age: 18 # - # name: 李四 # age: 19 # - # name: 王五 # age: 20 # '-'号之后一定要打空格!!! # ':'号之后一定要打空格!!! # 入口参数与数据参数key命名统一即可导入 import ddt import unittest import yaml @ddt.ddt class BasicTestCase(unittest.TestCase): #方式1:形参入口和数据参数key命名统一 @ddt.file_data('./data/dict.yml') def test(self, name, age): # 设置入口参数名字与数据参数命名相同即可 print('姓名是:', name, '年龄为:', age) #方式2:入口参数与数据参数命名不统一 @ddt.file_data('./data/dict.yml') def test(self, **cdata): # Python中可变参数传递的知识:**按对象顺序执行 print('姓名是:', cdata['name'], '年龄为:', cdata['age']) # 通过对象访问语法即可调用
例子如下:
方式一:测试数据直接写成列表形式,使用ddt.data(*Data)传值
##2.12.2 DDT在自动化测试中的应用(传列表) import ddt import unittest # 给4条测试数据 Testdata = [ {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}}, {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}}, {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}}, {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}}, ] @ddt.ddt class TestModules(unittest.TestCase): def setUp(self): print('testcase beaning....') def tearDown(self): print('testcase ending.....') @ddt.data(*Data) def test_DataDriver(self,Data): #print('DDT数据驱动实战演示:',Testdata) res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password']) self.assertEqual(res, Testdata['excepted']) if __name__ == '__main__': unittest.main()
方式二:数据写到方法形式readData(),使用ddt.data(*readData())传值
import ddt import unittest # 给4条测试数据 def readData(): Testdata = [ {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}}, {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}}, {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}}, {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}}, ] return TestData @ddt.ddt class TestModules(unittest.TestCase): def setUp(self): print('testcase beaning....') def tearDown(self): print('testcase ending.....') @ddt.data(*readData()) def test_DataDriver(self,Data): #print('DDT数据驱动实战演示:',Testdata) res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password']) self.assertEqual(res, Testdata['excepted']) if __name__ == '__main__': unittest.main()
以上就是Python Unittest ddt数据驱动如何实现的详细内容,转载自php中文网
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