DDT ddt 是第三方模块,需安装, pip install ddt DDT包含的装饰器 包含一个类装饰器@ddt和两个方法装饰器@data和@file_data 通常情况下,@data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有多个数据,以元组,列表,字典等数据,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据. @data([a,b],[c,d]) 那么[a,b]和[c,d]各运行一次用例 @data([a,b],[c,d]) 如果没有@unpack,那么[a,b]当成

一.Python数据驱动工具ddt 1.  安装 ddt pip install ddt DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写 资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 2.  DDT的使用 (1)   ddt.ddt: 装饰类,也就是继承自TestCase的类 (2)   ddt.data: 装饰测试方法.参数是一系列的值. (3)   ddt.file_data: 装饰测试方法.参数是文件名.文件可以是json 或者 yaml类型. 注

背景 python 的unittest 没有自带数据驱动功能. 所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成. DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写. 资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 使用方法 dd.ddt: 装饰类,也就是继承自TestCase的类. ddt.data: 装饰测试方法.参数是一系列的值. ddt.file_data: 装饰测试方法.参数是文件名.文件可以是json 或者 yaml

准备工作: pip install ddt 知识点: 一,数据驱动和代码驱动: 数据驱动的意思是  根据你提供的数据来测试的  比如 ATP框架 需要excel里面的测试用例 代码驱动是必须得写代码 它才能测试 比如说unittest 二,使用数据驱动框架的意义:- 代码复用率高.同一测试逻辑编写一次,可以被多条测试数据复用,提高了测试代码的复用率,同时可以提高测试脚本的编写效率.- 异常排查效率高.测试框架依据测试数据,每条数据生成一条测试用例,用例执行过程相互隔离,在其中一条失败的情况下,不

自动化领域的两种驱动,对象驱动与数据驱动 数据驱动:测试数据的改变引起执行结果的改变 叫 数据驱动 关键字驱动:测试对象名字的改变起引起测试结果的改变 叫 关键字驱动 1 .读取文件参数化   以百度表搜索为例,我们可以通过脚本循环执行,读取一文件中不同的内容来完成自动化工作,也就是说我们每次取的文件里的搜索关键字不同,而每次百度搜索的的结果不同,这也是数据驱动的本质. 代码如下:d:\abc\data.txtbaidu_read_data.py #coding=utf-8 from selen

一数据驱动测试的含义: 在百度百科上的解释是: 数据驱动测试,即黑盒测试(Black-box Testing),又称为功能测试,是把测试对象看作一个黑盒子.利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产品的功能,不需测试软件产品的内部结构和处理过程.数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求,也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件. 在微软网站上的解释是: 数据驱动的单元测试是为数据源中的每一行重复运行的一种单元测试. 数据驱动的单元测试的常用情况是使用多个输入值测试 API

在开始之前,我们先来明确一下什么是数据驱动,在百度百科中数据驱动的解释是:数据驱动测试,即黑盒测试(Black-box Testing),又称为功能测试,是把测试对象看作一个黑盒子.利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产品的功能,不需测试软件产品的内部结构和处理过程.数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求,也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件.     这说的是什么?为什么我完全不懂!!!咱们来分析一下. 利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产品的功能,不

#!/usr/bin/env/python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/12/15 15:27 # @Author : ChenAdong # @Email : aiswell@foxmail.com import unittest import ddt lst = [1, 2, 3] dic = {"userName": "chen"} tur = (1, 2, 3) s = {1, 2, 3} @ddt.ddt

# -*- coding:utf-8 -*- ''' @project: jiaxy @author: Jimmy @file: study_ddt.py @ide: PyCharm Community Edition @time: 2018-12-06 14:48 @blog: https://www.cnblogs.com/gotesting/ ''' ''' study_ddt : data driver test , 数据驱动测试 1. 结合单元测试去执行用例 2. 装饰器 3. 安装:

DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data(直接输入测试数据),file_data(可以从json或者yaml中获取测试数据) 实例代码: import ddt import unittest test_data1 = [{"username": "zhangsan", "pwd": "zhangsan"}, {"username": "lisi", "pwd"

#循环读取csv文件中的数据,可以作为用户名,密码等使用from selenium import webdriverimport csv#获取csv文件中password列with open(r'C:\bbs\data\logindata.csv','r',encoding='utf-8') as csvfile:    text=csv.DictReader(csvfile)    pwd=[row['password'] for row in text]#获取csv文件中username列w

#循环读取txt文件中的数据,可以作为用户名,密码等使用from selenium import webdriver #创建两个列表user=[]pwd=[]f=open(r'C:\bbs\data\user_info.txt','r',encoding='utf-8') #for 循环for i in range(3): #单行读取txt中的数据    text=f.readline() #分隔数据,    t1=text.split(',')[1]    t2=text.split(',')

import ddtimport unittest """ddt模块包含了一个类的装饰器ddt和两个方法的装饰器: data:包含多个你想要传给测试用例的参数: file_data:会从json或yaml中加载数据: 通常data中包含的每一个值都会作为一个单独的参数传给测试方法,如果这些值是用元组或者列表传进来的,可以用unpack方法将其自动分解成多个参数."""test_data2 = [{"a": "1&qu

来自: 戴铭 2010-08-31 17:52:31 newthreading - safer concurrency for Python 安全并发(1回应) http://www.starming.com/index.php?action=plugin&v=wave&tpl=union&ac=viewgrouppost&gid=73&tid=7607 几个 Google App Engine 开源的Blog程序 http://www.starming.com/i

在测试接口时,一个接口会先写好测试用例,这个用例主要针对功能,传入参时考虑到各种场景,正常的,异常的,如:参数缺省,参数传一个六位数字写用例时考虑边界情况等. 一个接口设计用例时有可能会十几条到几十条都有可能,多个接口就有很多了,这时候我们可以考虑到自动化测试接口. 采用数据驱动方式,把数据写在excel表格中,代码做封装,用数据驱动测试,两部分相互独立.python中用ddt模块来做数据驱动,代码简单好维护,调试也方便. 自己写的框架,结构如下: common:公共层,放读取表格数据,发送re

数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据.可以将测试脚本与测试数据分离,使得测试脚本在不同数据集合下高度复用.不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖,还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作. 下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库,结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试. ddt库包含一组类和方法用于实现数据驱动测试.可以将

在接口自动化测试中,往往一个接口的用例需要考虑 正确的.错误的.异常的.边界值等诸多情况,然后你需要写很多个同样代码,参数不同的用例.如果测试接口很多,不但需要写大量的代码,测试数据和代码柔合在一起,可维护性也会变的很差.数据驱动可以完美的将代码和测试数据分开,将代码进行分装,提高复用性,测试数据维护在本地文件或数据库. 使用python做接口自动化,首要任务是搭建一个自动化测试框架,其中unittest+ddt是一个不错的选择,下文主要介绍ddt在unittest下的使用. ddt包含两个方法

1.环境准备: python3.6 requests xlrd openpyxl HTMLTestRunner_api 2.目前实现的功能: 封装requests请求方法 在excel填写接口请求参数 运行完后,重新生成一个excel报告,结果写入excel 用unittest+ddt数据驱动模式执行 HTMLTestRunner生成可视化的html报告 对于没有关联的单个接口请求是可以批量执行的,需要登录的话写到setUpclass里的session里保持cookies token关联的不能实

可以参考 python+requests接口自动化完整项目设计源码(一)https://www.cnblogs.com/111testing/p/9612671.html 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/8628812.html 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/tag/python接口自动化/ 原文地址https://www.cnblogs.com/yoyoketang/ 原文地址https://ww

1.Business:公共业务模块,如登录模块,可以把登录模块进行封装供调用 ------login_business.py from Page_Object.Common_Page.login_page import Login_Page from HTMLReport import logger import time def login(driver, username, password): """ 登录业务 :param driver:浏览器驱动 :param us

一步一步搭建数据驱动测试框架的过程和总结 跟吴老学了搭建自动化数据驱动的框架后,我在自己练习的时候,尝试从简单的程序进行一点一点的扩展和优化,到实现这个数据驱动的框架. 先说一下搭建自动化测试框架的目的: 一个是实现一个功能的自动化运行,不用每次手动的去执行一些重复性的工作,用自动化程序来代替人工,提高效率,例如回归测试的反复执行. 二是通过把数据和对数据的操作进行封装,减少重复代码的书写,以及测试数据和程序的分离,使自动化测试人员不用过多关注代码, 维护好数据就可以进行有效的自动化测试执行,可