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Python接口自動化系列之unittest結合ddt的使用教程詳解

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前面一篇我們已經把unittest的常用用法都已經講過了,可能很多小伙伴有個疑問,unittest框架怎么做數據驅動呢?這節我們就來學習一下。
1、unittest 沒有自帶數據驅動功能。
所以如果使用unittest,同時又想使用數據驅動,那么就可以使用DDT來完成。
DDT是 “Data-Driven Tests”的縮寫。
資料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/
2、什么是ddt?
測試步驟相同,代碼一樣,測試數據不同,當我們輸入一組測試數據的時候,測試框架會自動生成獨立的多個測試用例的方法,這就是ddt。(個人理解)
注意:ddt不等于數據驅動,ddt只是實現了數據驅動思想

首先,我們需要下載包,下載方法如下:

然后,我們開始學習

import unittest
import ddt
# 首先我們導入ddt

# 我們還是哪官網這個加法方法來做例子,首先我們準備一些測試數據

data = [(1,2,3),
    (1,3,4),
    (1,4,5)]

# 裝飾類,也就是繼承自TestCase的類,可以理解為給這個類戴了個帽子
@ddt.ddt
class IntegerArithmeticTestCase(unittest.TestCase):
  # 裝飾測試方法。參數是一系列的值
  # 注意要加這個*,多組數據,@ddt.data(*data)相當于@ddt.data((1,2,3),(1,3,4),(1,4,5))
  @ddt.data(*data)
  # 每次運行都會從 data中取出一組數據,動態生成一個獨立的測試用例方法
  def testAdd(self,test_data):
    print(test_data)
    self.assertEqual((test_data[0] + test_data[1]), test_data[2])
'''
測試用例方法名生成規則
使用ddt后,會產生一個新的測試用例方法名:之前的測試用例方法名_ordinal_data
之前的測試用例方法名:即定義的測試用例方法名。比如def test_large(),這里就是test_large
ordinal:整數,從1開始遞加。
data:如果傳遞過來的數據存在__name__屬性,則這里就是該數據的__name__值。如果未定義__name__屬性,ddt會盡量將傳遞過來的數據轉化為python標識符,作為data顯示。比如(3,2)就轉化為3_2。
需要注意的是,如果數據是字典,則這里就是字典的key。
'''
if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

我么執行看一下結果:

在看一下HTML的結果報告:

3、下面我們就說一下在實際框架中ddt是如何使用的
實際框架中只不過測試數據不是放在代碼里,代碼要做數據分離,實際是把數據放在Excel,或者yaml,或者json文件中,等等吧,作者實際框架中用的最多的都是這三種。
1)我么你先看一下測試數據放在json中,先建一個json文件

import unittest
import ddt


# 裝飾類,也就是繼承自TestCase的類,可以理解為給這個類戴了個帽子
@ddt.ddt
class IntegerArithmeticTestCase(unittest.TestCase):
  # 裝飾測試方法。參數是文件名。文件可以是json 或者 yaml類型。
  # 注意,如果文件以”.yml”或者”.yaml”結尾,ddt會作為yaml類型處理,其他所有文件都會作為json文件處理。
  # 如果文件中是列表,每個列表的值會作為測試用例參數,同時作為測試用例方法名后綴顯示。
  # 如果文件中是字典,字典的key會作為測試用例方法的后綴顯示,字典的值會作為測試用例參數
  @ddt.file_data('d1.json')
  @ddt.unpack
  # 每次運行都會從 data中取出一組數據,動態生成一個獨立的測試用例方法
  def testAdd(self,first,second,values):
    self.assertEqual( (first+ second), values)

if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

執行查看結果如下:

2)我么你在看一下測試數據放在yaml中,先建一個yaml文件

到此這篇關于Python接口自動化系列之unittest結合ddt的使用教程詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python接口自動化內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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