Python Unittest ddt データドライバーを実装する方法

1. データ駆動型の導入:

• @ddt.ddt (クラス デコレーター、現在のクラスが ddt フレームワークを使用することを宣言します)

• @ ddt.data (関数デコレータ、テスト ケースにデータを渡すために使用) は、すべての Python データ型の受け渡しをサポートします: 数値 (int、long、float、compix)、文字列、リスト、タプル、セット、データ ファイルの書き込みと読み取り関数、@data エントリ パラメータに * を加えて

• @ddt.unpack (送信されたデータ パケットをアンパックするためにデコレータに書き込む) を読み取ります。通常はタプルとタプル リスト、ディクショナリ (パラメータの名前と数は辞書のキーと一致している必要があります) (配列と文字列には必要ありません)

• @ddt.file_data (関数デコレータ、直接読み取ることができます yaml を使用します) /json ファイル)

2. データ駆動型とキー駆動型の違い:

データ駆動型テスト (DDT) はデータ駆動型テストです。異なるデータを実装する 同じテスト ケースを実行します。 ddt の本質は、実際にはデコレーター、データのセット、およびシーンです。
キーワード駆動 (コア: ビジネス ロジックをキーワード ログインにカプセル化し、ログインを呼び出すだけで済みます。)

3. ハイブリッド ドライブ モード (キーワード駆動データ駆動)

4 、実際の実践データ駆動型テストの場合: テスト クラスでは @ddt.ddt デコレーターを使用し、テスト ケースでは @ddt.data デコレーターを使用する必要があります。

(1) 単一パラメータ: ガイド パッケージ - パラメータ (リスト、数値、文字列) を書き込みます -----パラメータ名を書き込むように @ddt.data デコレータを設定します ----メソッド 形式的なものを書き込みますパラメータ *data----call パラメータ content

(2) マルチパラメータ データ駆動型テスト (1 つのテスト パラメータに複数の要素が含まれる): ガイド package-set @ddt 装飾 デバイス - set @unpack アンパック - writeパラメータ - 仮パラメータ転送 - 呼び出し

(3) txt ファイルのパラメータ転送

(4) json ファイルのパラメータの受け渡し

(5) yaml ファイルのパラメータの受け渡し

(6) xlsx ファイルパラメータの受け渡し

注: 変数パラメータは Python で渡されます: * は順次読み取りリスト型を表し、** は順次読み取りオブジェクト (辞書) のタイプを表します。クリックして変数パラメータを読み取ります関連するメカニズムについて学ぶための部分

# 1、单一参数的数据驱动
 
# 前置步骤：
# 使用语句import unittest导入测试框架
# 使用语句from ddt import ddt, data导入单一参数的数据驱动需要的包
 
# 示例会执行三次test，参数分别为'666','777','888'
import ddt
import unittest
@ddt.ddt  # 设置@ddt装饰器
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    @ddt.data('666', '777', '888')  # 设置@data装饰器，并将传入参数写进括号
    def test(self, *data):  # test入口设置形参
        print('数据驱动的number:', data)
# 程序会执行三次测试，入口参数分别为666、777、888
 
 
        
# 2、多参数的数据驱动
# 在单一参数包的基础上，额外导入一个unpack的包，from ddt import ddt, data, unpack
# 步骤：导包——设置@ddt装饰器——设置@unpack解包——写入参数——形参传递——调用
import ddt
import unittest
 
Testdata = [
    {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}},
    {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
    {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
    {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}},
]
 
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    
    #方式一：直接将列表放到data
    @ddt.data(['张三', '18'], ['李四', '19'])  # 设置@data装饰器，并将同一组参数写进中括号[]
    @ddt.unpack  # 设置@unpack装饰器顺序解包，缺少解包则相当于name = ['张三', '18']
    def test(self, name, age):
        print('姓名:', name, '年龄:', age)
# 程序会执行两次测试，入口参数分别为['张三', '18'],['李四', '19']
 
        
    #方式二：写一个列表后，使用*访问列表到data
    @ddt.data(*Testdata)
    @ddt.unpack # 设置@unpack装饰器顺序解包
    def test_DataDriver(self, *Data):
        #print('DDT数据驱动实战演示：', Data)
        res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
        self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
        
 
#3、 txt文件接收参数
# 新建num文件，txt格式
    # （1）单一参数按行存储777，888，999
    # （2）多参数txt文件
        # dict文件内容(参数列表)(按行存储)：
        # 张三，18
        # 李四，19
# 编辑阅读数据文件的函数
# 记住读取文件一定要设置编码方式，否则读取的汉字可能出现乱码！！！！！！
import ddt
import unittest
def read_num():
    lis = []    # 以列表形式存储数据，以便传入@data区域
    with open('num.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:    # 以只读'r',编码方式为'utf-8'的方式,打开文件'num',并命名为file
        for line in file.readlines():   # 循环按行读取文件的每一行
            lis.append(line.strip('\n'))  #单一参数，每读完一行将此行数据加入列表元素，记得元素要删除'/n'换行符！！！
            #lis.append(line.strip('\n').split(','))  # 多参驱动，删除换行符，根据，分割后，列表为['张三，18', '李四，19', '王五，20']
        return lis    # 将列表返回,作为@data接收的内容
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    @ddt.data(*read_num())  # 入口参数设定为read_num(),因为返回值是列表，所以加*表示逐个读取列表元素
    #txt表格有多少个值，设置多少个接收参数的形参
    def test(self, name,age):
        print('数据驱动的number:', name,age)
 
 
# 4、JSON文件传参：数据分离
# 多参数——json文件
# 步骤和单一参数类似，仅需加入@unpack装饰器以及多参数传参入口
# dict文件内容(参数列表)(非规范json文件格式):
# 单一参数：["666","777","888"]
# 多个参数：[["张三", "18"], ["李四", "19"], ["王五", "20"]]
# 注意json文件格式字符串用双引号
import ddt
import unittest
import json
def read_dict_json():
    return json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8'))  # 使用json包读取json文件，并作为返回值返回
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    @ddt.data(*read_dict_json())
    @ddt.unpack     # 使用@unpack装饰器解包
    def test(self, name, age):    # 因为是非规范json格式，所以形参名无限制，下文会解释规范json格式
        print('姓名:', name, '年龄:', age)
    
 
# 4、JSON文件传参：数据分离
# json文件三种形式:
# （1）单一参数：["666","777","888"]
# （2）多个参数：[["张三", "18"], ["李四", "19"], ["王五", "20"]]
# （3）JSON格式读取，每一组参数以对象形式存储:
# [
#   {"name":"张三", "age":"18"},
#   {"name":"李四", "age":"19"},
#   {"name":"王五", "age":"20"}
# ]
# 单一参数时无需使用unpack，多参数需要使用unpack解包，注意json文件格式字符串用双引号
import ddt
import unittest
import json
 
#方式1：非正式json格式使用
def read_dict_json():
    return json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8'))  # 使用json包读取json文件，并作为返回值返回
 
#方式2：JSON格式读取，提取已读完后的json文件(字典形式)，通过遍历获取元素，并返回
def read_dict_json():
    lis = []
    dic = json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8'))
    # 此处加上遍历获取语句，下文yaml格式有实例，方法一样
    for item in dic:
        lis.append(item)
    return lis
 
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    @ddt.data(*read_dict_json())
    @ddt.unpack     # 使用@unpack装饰器解包
    def test(self, name, age):    # 因为是非规范json格式，所以形参名无限制，下文会解释规范json格式
        print('姓名:', name, '年龄:', age)
 
 
#5、多参数yaml
# 以对象形式存储yml数据(字典)
# yaml格式文件内容
# -
#   name: 张三
#   age: 18
# -
#   name: 李四
#   age: 19
# -
#   name: 王五
#   age: 20
# '-'号之后一定要打空格！！！
# ':'号之后一定要打空格！！！
 
# 入口参数与数据参数key命名统一即可导入
import ddt
import unittest
import yaml
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
 
    #方式1：形参入口和数据参数key命名统一
    @ddt.file_data('./data/dict.yml')
    def test(self, name, age):  # 设置入口参数名字与数据参数命名相同即可
        print('姓名是：', name, '年龄为：', age)
 
    #方式2：入口参数与数据参数命名不统一
    @ddt.file_data('./data/dict.yml')
    def test(self, **cdata):  # Python中可变参数传递的知识：**按对象顺序执行
        print('姓名是：', cdata['name'], '年龄为：', cdata['age'])    # 通过对象访问语法即可调用

例は次のとおりです:

方法 1: テスト データはリスト形式で直接書き込まれ、ddt.data(*Data) を使用して値を渡します。

##2.12.2  DDT在自动化测试中的应用(传列表)
 
import ddt
import unittest
 
# 给4条测试数据
    Testdata = [
        {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}},
        {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
        {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
        {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}},
    ]
@ddt.ddt
class TestModules(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        print('testcase beaning....')
    def tearDown(self):
        print('testcase ending.....')
        
    @ddt.data(*Data)
    def test_DataDriver(self,Data):
        #print('DDT数据驱动实战演示：',Testdata)
        res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
        self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

方法 2: readData() 形式でデータをメソッドに書き込み、ddt.data(*readData()) を使用して値を渡します

import ddt
import unittest
 
# 给4条测试数据
def readData():
    Testdata = [
        {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}},
        {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
        {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
        {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}},
    ]
    return TestData
 
@ddt.ddt
class TestModules(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        print('testcase beaning....')
    def tearDown(self):
        print('testcase ending.....')
    @ddt.data(*readData())
    def test_DataDriver(self,Data):
        #print('DDT数据驱动实战演示：',Testdata)
        res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
        self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

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