1、資料驅動介紹:
@ddt.ddt(類別裝飾器,申明目前類別使用ddt框架)
@ ddt.data(函數裝飾器,用於給測試案例傳遞資料),支援傳python所有資料類型:數字(int,long,float,compix),字串,列表1ist,元組tuple,集合,編寫閱讀數據檔案的函數、@data入口參數加*讀取
@ddt.unpack(函致裝飾器,將傳輸的資料包解包),一般作用於元組tuple和清單list、字典(參數名字和個數需要與字典的鍵保持一致)(陣列、字串不需要)
@ddt.file_data(函數裝飾器,可直接讀取取yaml/json檔案)
2、資料驅動與關鍵驅動的差異:
Data-Driven Tests(DDT)即資料驅動測試,可以實作不同數據運行同一個測試用例。 ddt本質其實就是裝飾器,一組資料一個場景。
關鍵字驅動(核心:把業務邏相封裝成關鍵字login,只需要呼叫login。)
#3、混合驅動模式(關鍵字驅動資料驅動)
#4 、在進行資料驅動測試實戰:需要在測試類別上使用@ddt.ddt裝飾器,在測試案例上使用@ddt.data裝飾器。
(1)單一參數:導包——寫一個參數(列表、數字、字串)-----設定@ddt.data裝飾器寫入參數名----方法中寫入形參*data----呼叫參數內容
(2)多參數的資料驅動測試(一個測試參數包含多個元素):導包——設定@ddt裝飾器——設定@unpack解包——寫入參數——形參傳遞——呼叫
(3)txt檔案傳入
#(4 )json檔案傳參
(5)yaml檔案傳參
(6)xlsx檔案傳參
注意:Python中傳遞可變參數:*代表順序閱讀清單類型,**代表順序閱讀物件(字典)類型,點選閱讀可變參數部分可了解相關機制
# 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
範例如下:
方式一:測驗資料直接寫成清單形式,使用ddt.data(*Data)傳值
##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:資料寫到方法形式readData(),使用ddt.data(*readData())傳值
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()
以上是Python Unittest ddt資料驅動如何實現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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