TA的每日心情 | 无聊 前天 09:13 |
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签到天数: 523 天 连续签到: 5 天 [LV.9]测试副司令
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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)
复制代码
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
复制代码
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