帝舵手表网站,wordpress水平菜单,淘宝网站内站建设现状,免费外链网站简介 ddt 提供了一种方便的方法来实现数据驱动测试#xff08;Data-Driven Testing#xff09;。数据驱动测试是一种测试方法#xff0c;通过将测试数据与测试逻辑分开#xff0c;可以使用不同的数据集来运行相同的测试用例。这样可以提高测试的灵活性和可维护性#xff0…简介 ddt 提供了一种方便的方法来实现数据驱动测试Data-Driven Testing。数据驱动测试是一种测试方法通过将测试数据与测试逻辑分开可以使用不同的数据集来运行相同的测试用例。这样可以提高测试的灵活性和可维护性减少代码的重复编写。 目录
1. 常用方法说明
2. 数据驱动测试
2.1. 基本结构介绍
2.2. 简单的使用方法
2.3. 读取csv文件测试
2.4. 读取Excel文件测试 1. 常用方法说明
ddt.data(*args) 装饰器用于指定测试方法的数据来源。*args 可以接受多个数据集每个数据集会生成一个独立的测试用例。 ddt.unpack(data) 装饰器用于解压数据集。通常与 ddt.data(*args) 一起使用将传入的数据集解压为多个参数以便用于测试方法的参数化调用。 ddt.file_data(file_path) 装饰器用于读取文件中的测试数据。file_path 参数指定要读取的文件路径文件可以是CSV、Excel等格式。 2. 数据驱动测试
2.1. 基本结构介绍
1、ddt 用于数据驱动测试还需要导入 unittest 模块
import ddt
import unittest 2、创建一个继承自测试框架的类使用 ddt.ddt 装饰器来标记该类为数据驱动测试类
ddt.ddt
class MyDataDrivenTest(unittest.TestCase):print(测试方法1)print(测试方法2)print(测试方法3) 3、测试方法中使用 ddt.data 装饰器来指定测试数据集
指定多个数据作为测试用例
ddt.data((1, 2), (3, 6), (4, 8))
解压缩数据元组
ddt.unpack
定义测试方法
def test_example(self, input_data, expected_result):# 运行另一个测试函数(test_func)代入输入数据并返回结果result test_func(input_data) # 对返回结果断言(预期为指定的预期结果)self.assertEqual(result, expected_result) 4、执行数据驱动测试
if __name__ __main__:unittest.main() 2.2. 简单的使用方法
通过 ddt.data 传入数据测试方法根据数据个数依次调度通过预期和实际结果进行断言。
import unittest
import ddt继承自测试的框架定义为数据驱动类
ddt.ddt
class MyDataDrivenTest(unittest.TestCase):# 准备驱动数据 ([输入,预期] , [输入预期]...)ddt.data([1, 2], [2, 4], [3, 6])ddt.unpack # 解压数据def test_func1(self, input, expect):# 简单的测试方法result input * 2# 打印数据信息print(f输入数据{input}输出数据{result}预期结果{expect})# 断言输出数据和预期结果self.assertEqual(result, expect)if __name__ __main__:unittest.main() # 执行 注意这里的 result input * 2 只是一个简单的测试方法一般对于实际场景会把这里改成一个专门的测试函数。 例如测试Linux某个目录下有多少文件则将输入数据定义为路径预期结果定义为文件数量。通过一个专门的方法去获取文件数据则 result get_filenum(input) 通过 get_filenum 去获取文件数量再将返回结果断言。 举一个异常的输出例子 2.3. 读取csv文件测试
csv文件内容如下 ddt.file_data 方法可以直接读取文件但是打开文件出错没有找到解决的方法。
使用 csv 模块自己封装一个读取文件的方法。
import csvfile_path rE:\test.csvdef get_csv(file):定义一个读取csv文件内容的方法with open(file, encodingutf-8) as f:# 创建读取对象csv_reader csv.reader(f)# 跳过第一行next() 函数用于获取迭代器的下一个元素next(csv_reader)# 将文件内容赋值给变量csv_value [v for v in csv_reader]# 返回结果return csv_value调用方法
result get_csv(file_path)
print(result)
结果如下 套入方法执行测试
import ddt
import csv
import unittest# 指定测试文件路径
file_path rE:\test.csvdef multiplication(input_data):定义一个测试方法,这里的名称不能以test开头否则会被读取为框架方法return input_data * 2def get_csv(file):定义一个读取csv文件内容的方法with open(file, encodingutf-8) as f:csv_reader csv.reader(f)next(csv_reader)csv_value [v for v in csv_reader]return csv_valueddt.ddt
class MyDataDrivenTest(unittest.TestCase):封装一个数据驱动测试框架# 获取csv文件内容csv_data get_csv(file_path)# 将内容当做数据传入驱动ddt.data(*csv_data)ddt.unpack # 解压数据def test_func(self, *test_data):# 读取传入的两个数据input,expect test_data# 因为测试方法是计算将结果转换为int类型input int(input); expect int(expect)# 执行测试将返回结果赋值result multiplication(input)# 打印测试信息print(f输入数据{input}输出数据{result}预期结果{expect})# 断言输出数据和预期结果self.assertEqual(result, expect)if __name__ __main__:unittest.main()
输出结果 2.4. 读取Excel文件测试
Excel 文件内容如下 通过 openpyxl 去读取数据不读第1行
import openpyxlfile_path rE:\test.xlsxdef get_excel(file):定义一个读取Excel文件内容的方法# 打开文件wb openpyxl.load_workbook(file)# 指定工作表wb_sheet wb[Sheet1]# 指定读取行、列行第2-最大行列第1-2列wb_data wb_sheet.iter_rows(min_row2, min_col1, max_col2, values_onlyTrue)# 通过行去遍历列的值不需要手动关闭文件load_workbook()自动关闭return [i for i in wb_data]调用方法
result get_excel(file_path)
print(result)
结果如下 套入方法执行测试
import ddt
import openpyxl
import unittest# 指定测试文件路径
file_path rE:\test.xlsxdef get_excel(file):定义一个读取Excel文件内容的方法wb openpyxl.load_workbook(file)wb_sheet wb[Sheet1]wb_data wb_sheet.iter_rows(min_row2, min_col1, max_col2, values_onlyTrue)return [i for i in wb_data]ddt.ddt
class TestExcel(unittest.TestCase):封装一个数据驱动的测试框架# 读取Excel文件数据excel_data get_excel(file_path)# 将数据传入驱动ddt.data(*excel_data)ddt.unpackdef test_func(self, *test_data):# 仅设定了2列数据所以结果只需要2个input,expect test_data# 输出获取到的结果print(finput{input}expect{expect})# 执行测试、断言passif __name__ __main__:unittest.main()
结果如下
