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接口自动化测试数据驱动DDT模块使用

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    发表于 2022-7-19 09:27:20 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    一、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。
      二、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。
      三、DDT基础使用: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("1", "2", "3")
          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。
      四、DDT基础使用: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*。
      五、DDT基础使用:传递json文件
      json文件
    {
        "first": [
          {
            "isRememberMe": "True",
            "password": "111111",
            "username": "root"
          },
          "200"
        ],
        "second": [
          "{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}",
          "406"
        ],
        "third": [
          1,
          2
        ],
        "four": "123123"
      }

    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': '111111', 'username': 'root'}, '200']
      ["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", '406']
      [1, 2]
      123123

    六、DDT基础使用: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]







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