python 基于DDT實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動測試
DDT(Date Driver Test),所謂數(shù)據(jù)驅(qū)動測試,簡單來說就是由數(shù)據(jù)的改變從而驅(qū)動自動化測試的執(zhí)行,最終引起測試結(jié)果的改變。通過使用數(shù)據(jù)驅(qū)動測試的方法,可以在需要驗(yàn)證多組數(shù)據(jù)測試場景中,使用外部數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)對輸入輸出與期望值的參數(shù)化,避免在測試中使用硬編碼的數(shù)據(jù),也就是測試數(shù)據(jù)和用例腳本代碼分離。
DDT它其實(shí)就是一個裝飾器,它會根據(jù)你傳遞進(jìn)來的數(shù)據(jù)來決定要生成幾個測試用例。
🎈使用的意義
1.代碼復(fù)用率高:一個測試邏輯只需要寫一次,可以多條測試數(shù)據(jù)復(fù)用,同時提高測試腳本的編寫效率。
2.異常排查效率高:根據(jù)測試數(shù)據(jù),每條數(shù)據(jù)生成一條測試用例,用例相互分離,一條失敗的情況下不會影響其他測試用例。
3.代碼可維護(hù)性高:簡潔明了的測試框架,利于其他同事閱讀,提高代碼的可維護(hù)性。
安裝及導(dǎo)入 cmd命令行執(zhí)行安裝:pip install ddt
直接導(dǎo)入到模塊:import ddt,或?qū)刖唧w的裝飾器:from ddt import ddt, data, unpack
使用詳解 🎈三個要點(diǎn):
@ddt:裝飾測試類 @data:裝飾測試用例 @unpack:裝飾測試用例 要使用ddt的前提是要有測試用例類,然后用@ddt去裝飾測試用例類,用@data(測試數(shù)據(jù))去裝飾測試用例,如下登錄接口例子:
from ddt import ddt, datafrom common.read_excel import ReadExcelfrom common.my_logger import log@ddt # 裝飾登錄測試用例類,聲明使用ddtclass LoginTestCase(unittest.TestCase): excel = ReadExcel('cases.xlsx', 'login') cases = excel.read_data() @data(*cases)# 裝飾測試用例 def test_login(self, case): case_data = eval(case['data']) expected = eval(case['expected']) case_id = case['case_id'] result = login_check(*case_data) response = self.http.send(url=url, method=method, json=data, headers=headers) result = response.json() try: self.assertEqual(expected['code'], result['code']) self.assertEqual((expected['msg']), result['msg']) except AssertionError as e: log.info('用例:{}--->執(zhí)行未通過'.format(case['title'])) print('預(yù)期結(jié)果:{}'.format(expected)) print('實(shí)際結(jié)果:{}'.format(result)) raise e else: log.info('用例:{}--->執(zhí)行通過'.format(case['title']))if __name__ == ’__main__’: unittest.main()
@ddt它做的事情其實(shí)就等同于這句代碼:LoginTestCase = ddt(LoginTestCase),把具體的類名傳給ddt,告訴ddt是這個測試用例類要使用數(shù)據(jù)驅(qū)動。
@data做的事情就是把測試數(shù)據(jù)作為一個參數(shù)傳遞給測試用例,一個數(shù)據(jù)對應(yīng)生成一條測試用例,如果data里面有多個數(shù)據(jù)那么就對應(yīng)生成多條測試用例。如果data里放的類似是元組、列表等這樣的序列類型的數(shù)據(jù),data會把他們當(dāng)成是一個整體,即一個測試數(shù)據(jù)。
如果想一次傳遞多個參數(shù)給測試用例,需要自行在腳本中對數(shù)據(jù)進(jìn)行分解或者使用@unpack分解數(shù)據(jù)。如上例子中的測試用例,只使用了一個參數(shù),但這個參數(shù)case是一個字典,字典中已經(jīng)包含多個數(shù)據(jù),直接用key獲取對應(yīng)的值即可。@unpack則是可以把序列類型的數(shù)據(jù)拆分為多個,以多個參數(shù)傳給測試用例,但測試用例也需要定義同等數(shù)量的參數(shù)來接收。
上面例子的測試數(shù)據(jù)cases來源是使用了openpyxl來讀取excel中的測試數(shù)據(jù)的,關(guān)于openpyxl可以看我這個系列的另外一篇隨筆。這里直接說明cases其實(shí)就是像下面這樣的一個列表:
cases = [{’case_id’: 1, ’title’: ’正常登錄’, ’data’: ’('test', 'Test1234')’, ’expected’: ’{'code': 0, 'msg': '登錄成功'}’}, {’case_id’: 2, ’title’: ’密碼錯誤’, ’data’: ’('test', '123')’, ’expected’: ’{'code': 1, 'msg': '賬號或密碼不正確'}’}, {’case_id’: 3, ’title’: ’賬戶名錯誤’, ’data’: ’('test11', 'Test1234')’, ’expected’: ’{'code': 1, 'msg': '賬號或密碼不正確'}’}]# *解包后,一個字典就是一個測試用例數(shù)據(jù)# 如第一個字典:{’case_id’: 1, ’title’: ’正常登錄’, ’data’: ’('test', 'Test1234')’, ’expected’: ’{'code': 0, 'msg': '登錄成功'}’}
通過*解包,它的數(shù)據(jù)就是3個字典,每次給測試用例傳入1個字典,而這個字典里就存放了一條完整的登錄接口測試用例的測試數(shù)據(jù),包括用例id、用例標(biāo)題、測試的賬號密碼、期望返回的結(jié)果。
🎈小結(jié):
@data(a,b):a和b各運(yùn)行一次用例 @data(*(a,b):a和b各運(yùn)行一次用例,使用*解包,相當(dāng)于@data(a,b) @data([a,d],[c,d])如果沒有@unpack[a,b]、[c,d]都會被當(dāng)成一個參數(shù)傳入用例,即用[a,b]運(yùn)行一次,用[c,d]運(yùn)行一次; 如果有@unpack,[a,b]會被分解開,一次傳遞兩個參數(shù)給用例,用例需要定義兩個參數(shù)接收 @unpack可適用元組、列表或字典,但當(dāng)傳入的是字典時,字典的key和用例定義的參數(shù)名需要保持一致
關(guān)鍵代碼:@file_data,傳遞文件(json/yaml)
擴(kuò)展 關(guān)鍵代碼:@file_data,傳遞文件(json/yaml)
# 傳遞json'''json文件數(shù)據(jù){'token':123456,'actionName': 'api.login','content': {'user': 'miki','pwd': 'Test123'}}''''''yaml文件test_list: - 11 - 22 - 12sorted_list: [ 11, 12, 22 ]'''from ddt import *@ddt# 聲明使用ddtclass TestFile(unittest.TestCase): @file_data(’D:/test/test.json’) def test_json(self, json_data): print(json_data) @file_data(’D:/test/test.yaml’) def test_yaml(self, yaml_data): print('yaml', yaml_data)
以上就是python 基于DDT實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動測試的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動測試的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章!
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