测试积点老人 发表于 2019-1-8 17:11:50

Python Decorator实现数据驱动测试

数据驱动的本质
所谓数据驱动,是指一段测试代码的执行次数,由相关数据的多少决定,也就是数据『驱使』代码的执行。举个栗子,一个接口需要测试100种输入,返回结果经过decode之后和预期结果进行比较。一般情况下,大家想到的办法就是循环读取这100种输入和预期结果,然后进行断言。其实,这已经实现了最基本的数据驱动模式。

循环的问题
虽然循环能在一定程度上能够解决数据驱动的问题,但是确定缺点也比较明显:
每一个需要数据驱动的测试用例,都要重写类似的循环;
写业务测试代码的同时,还需要关心语法逻辑
装饰器设计模式
关于装饰器的介绍文章已经有很多了,在这里就不多做介绍,没有这方面基础的请移步Python装饰器学习
Python装饰器实现数据驱动

先给出一段调用示例代码:
@WebApiBaseTestCase.d_drive_data()
def test_negative_total_fee(self, money, code, msg, comment):
    r = self.bcw.gen_prepay_order_business(money)
    r_code = r['result']['error']['code']
    r_msg = r['result']['error']['message']
    self.assertEqual(code, r_code)
    self.assertEqual(msg, r_msg)
测试代码中,只需要关心具体的业务逻辑。
装饰器源码
def d_drive_data(msg='', level='test'):
    def _call(f):
      @functools.wraps(f)
      def __call(instance, *args, **kwargs):
            csv_file = instance._get_csv_file(level)
            print_log('CSV file is here: ' + csv_file)
            cdf = CsvParser(csv_file)
            init_data = cdf.get_iterator()
            # 循环逻辑在这里
            for data in init_data:
                return_ = f(instance, **data)
            return return_
      return __call
    return _call





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