python接口自动化测试 - 数据驱动DDT模块的简单使用

DDT简单介绍

名称：Data-Driven Tests，数据驱动测试
作用：由外部数据集合来驱动测试用例的执行
核心的思想：数据和测试代码分离
应用场景：一组外部数据来执行相同的操作
优点：当测试数据发生大量变化的情况下，测试代码可以保持不变
实际项目：excel存储测试数据，ddt读取测试数据到单元测试框架（测试用例中），输出到html报告

什么是数据驱动

就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。说的直白些，就是参数化的应用

DDT基础使用（一）：传递基础数据类型

# 导入ddt库下所有内容

from ddt import *

# 在测试类前必须首先声明使用 ddt

@ddt

class imoocTest(unittest.TestCase):

    # int

    @data(1, 2, 3, 4)

    def test_int(self, i):

        print("test_int：", i)

    # str

    @data("", "", "")

    def test_str(self, str):

        print("test_str：", str)

测试结果

test_int： 1

test_int： 2

test_int： 3

test_int： 4

test_str： 1

test_str： 2

test_str： 3

包含知识点

想使用DDT首先要在单元测试类上面加上 @ddt

DDT基础使用（二）：传递一个复杂的数据结构

from ddt import *

# 在测试类前必须首先声明使用 ddt

@ddt

class imoocTest(unittest.TestCase):

    tuples = ((1, 2, 3), (1, 2, 3))

    lists = [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]

    # 元组

    @data((1, 2, 3), (1, 2, 3))

    def test_tuple(self, n):

        print("test_tuple", n)

    # 列表

    @data([1, 2, 3], [1, 2, 3])

    @unpack

    def test_list(self, n1, n2, n3):

        print("test_list", n1, n2, n3)

    # 元组2

    @data(*tuples)

    def test_tuples(self, n):

        print("test_tuples", n)

    # 列表2

    @data(*lists)

    @unpack

    def test_lists(self, n1, n2, n3):

        print("test_lists", n1, n2, n3)

    # 字典

    @data({'value1': 1, 'value2': 2}, {'value1': 1, 'value2': 2})

    @unpack

    def test_dict(self, value1, value2):

        print("test_dict", value1, value2)

测试结果

test_dict 1 2

test_dict 1 2

test_list 1 2 3

test_list 1 2 3

test_lists 1 2 3

test_lists 1 2 3

test_tuple (1, 2, 3)

test_tuple (1, 2, 3)

test_tuples (1, 2, 3)

test_tuples (1, 2, 3)

包含知识点

@unpack ：当传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表，添加 @unpack 之后， ddt 会自动把元组或者列表对应到多个参数上。字典也可以这样处理
当没有加unpack时，test_case方法的参数只能填一个；如元组的例子
当你加了unpack时，传递的数据量需要一致；如列表例子中，每个列表我都固定传了三个数据，当你多传或少传时会报错，而test_case方法的参数也要写三个，需要匹配上
当传的数据是字典类型时，要注意每个字典的key都要一致，test_case的参数的命名也要一致；如字典的例子，两个字典的key都是value1和value2，而方法的参数也是
当传的数据是通过变量的方式，如元组2、列表2，变量前需要加上*

DDT基础使用（三）：传递json文件

json文件

{

  "first": [

    {

      "isRememberMe": "True",

      "password": "",

      "username": "root"

    },

    ""

  ],

  "second": [

    "{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}",

    ""

  ],

  "third": [

    1,

    2

  ],

  "four": ""

}

单元测试类

from ddt import *

# 在测试类前必须首先声明使用 ddt

@ddt

class imoocTest(unittest.TestCase):

    @file_data('F:/test/config/testddt.json')

    def test_json(self, data):

        print(data)

测试结果

[{'isRememberMe': 'True', 'password': '', 'username': 'root'}, '']

["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", '']

[1, 2, 3, 4]

123123

DDT基础使用（四）：传递Yaml文件

yaml文件

unsorted_list:

  - 10

  - 15

  - 12

sorted_list: [ 15, 12, 50 ]

单元测试类

from ddt import *

# 在测试类前必须首先声明使用 ddt

@ddt

class imoocTest(unittest.TestCase):

    @file_data('F:/test/config/testddt.yaml')

    def test4(self, data):

        print("yaml", data)

测试结果

yaml [10, 15, 12]

yaml [15, 12, 50]

巴特西

python接口自动化测试 - 数据驱动DDT模块的简单使用

DDT简单介绍

什么是数据驱动

DDT基础使用（一）：传递基础数据类型

测试结果

包含知识点

DDT基础使用（二）：传递一个复杂的数据结构

测试结果

包含知识点

DDT基础使用（三）：传递json文件

json文件

单元测试类

测试结果

DDT基础使用（四）：传递Yaml文件

yaml文件

单元测试类

测试结果

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