python ddt 实现数据驱动

安装ddt,cmd输入

pip install ddt

ddt常用方法

类的装饰器ddt
方法装饰器data(直接输入测试数据)
通常情况下,data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有多个数据,以元组,列表,字典等数据,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据。

@data([a,b],[c,d])
如果没有@unpack,那么[a,b]当成一个参数传入用例运行
如果有@unpack,那么[a,b]被分解开,按照用例中的两个参数传递

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack

@ddt
class MyTesting(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass
    @data([1,2,3])
    def test_1(self,value):
        print('test_1 value is ',value)
    '''
        打印的值是[1,2,3]
    '''

    @data([1,2,3])
    @unpack
    def test_2(self,a,b,c):
        print('unpack test ',a,b,c)
    '''
        打印值为1,2,3
    '''
    def tearDown(self):
        pass

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

数据驱动

一、通过JSON
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
    @file_data('test_data_list.json')
    def test_data_list(self,value):
        print(value)

    @file_data('test_data_dict.json')
    def test_data_dict(self,value):
        print(value)

二、通过yaml文件驱动

cmd输入 pip install pyyaml
它的基本语法规则如下:

  1. 大小写敏感 使用缩进表示层级关系
  2. 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。
  3. 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可
  4. #表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略,这个和python的注释一样
基础用法
import yaml

#1.写入yaml文件
'''
yaml.dump 将一个Python对象生成为yaml文档。
   参数一为要转为yaml文档的数据
   参数二必须为一个已经打开的文件对象。
'''
with open('dump.yml','w') as f:
    d ={
        'student':{
            'name':'aa',
            'age':20,
            'love':{
                'ball':'volleyball',
                'book':'Python'
            }
        },
        'teacher':{
            'name': 'bb',
            'age': 20
        },
        'data':[2,3,4,5]
    }
    yaml.dump(d,f)

#2.加载yaml文件
with open('dump.yml','r') as f:
    data = yaml.load(f)
    print(data)

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/u013440574/article/details/81903666