@ddt.ddt(클래스 데코레이터, 현재 클래스가 ddt 프레임워크를 사용한다고 선언)
@ddt.data(함수 데코레이터, 테스트 케이스에 데이터를 전달하는 데 사용됨) , 지원됨 모든 Python 데이터 유형 전달: 숫자(int, long, float, compix), 문자열, 목록, 튜플, 세트, 데이터 파일 읽기를 위한 쓰기 함수, @data 항목 매개변수에 *를 추가하여 읽기
@ddt .unpack(전송된 데이터 패킷의 압축을 풀기 위해 데코레이터에 보내는 문자), 일반적으로 튜플, 목록 및 사전에 사용됩니다(매개변수의 이름과 개수는 사전의 키와 일치해야 함)(배열 및 문자열에는 필요하지 않음) )
@ddt.file_data(함수 데코레이터, yaml/json 파일을 직접 읽을 수 있음)
데이터 기반 테스트(DDT)는 데이터 기반입니다. 테스트, 다른 데이터에 대해 동일한 테스트 케이스를 실행하는 것이 가능합니다. ddt의 본질은 실제로 데코레이터, 데이터 세트 및 장면입니다.
키워드 중심(핵심: 비즈니스 로직을 키워드 로그인으로 캡슐화하고 로그인만 호출하면 됨)
(1) 단일 매개변수: 가이드 패키지 - 매개변수 작성(목록, 숫자, 문자열) ----- 매개변수 이름을 작성하도록 @ddt.data 데코레이터 설정------메서드에 양식 작성 Parameter * data---호출 매개변수 내용
(2) 다중 매개변수 데이터 기반 테스트(하나의 테스트 매개변수에 여러 요소가 포함됨): 가이드 패키지 - @ddt 데코레이터 설정 - @unpack 포장 풀기 - 매개변수 작성 - 형식 매개변수 전달 - 호출
(3) txt 파일 전달 매개변수
(4) json 파일 전달 매개변수
(5) yaml 파일 전달 매개변수
(6) xlsx 파일 매개변수 전송
참고: 변수 매개변수는 Python에서 전달됩니다. *는 순차 읽기 목록 유형, **는 순차 읽기 객체(사전) 유형을 나타냅니다. 변수 매개변수 섹션을 클릭하여 관련 메커니즘에 대해 알아보세요
# 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
예제 다음과 같습니다.
방법 1: 테스트 데이터를 목록 형식으로 직접 작성합니다. , ddt.data(*Data)를 사용하여 값
##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()
를 전달합니다. 방법 2: readData() 형식의 메서드에 데이터를 쓰고, ddt.data(*readData())를 사용하여 값
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()를 전달합니다.
위 내용은 Python Unittest ddt 데이터 드라이버 구현 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!