インターフェイステストのDDT、純粋なコードの実際の戦闘、学習

DDT（データ駆動型テスト）は、自動テストの実行を促進し、最終的にテスト結果に変化をもたらすデータの変更として単純に理解されます。外部データソースを使用して、入力値と出力値、および期待値のパラメーター化を実現し、テストでハードコードされたデータを使用しないようにします。

1つは、ddtモジュールをインストールする

pip install ddt

ddtには4つのモードがあります：importdecorator @ddt; import data @data; split data @unpack; import external data @file_data

第二に、パラメータ化の方法

1.タプルデータを読み取ります

＃必ずユニットテストフレームワークで使用してくださいimport unittest 
、os from ddt import ddt、data、unpack、file_data 

'' ' NO.1単一の要素セット' '' 
@ddt 
class Testwork（

    unittest.TestCase ）：@ data（1、 2,3）
    def test_01（self、value）：＃valueは、データの受信に使用されます
        print（value）
if __name__ == '__ main __'：unittest.main 
    （）
result：
=> 1 
  2 
  3 

'' 'NO.2分解されていない要素の複数のグループ '' ' 
@ddt 
class Testwork（

    unittest.TestCase ）：@ data（（1,2,3）、（4,5,6））
    def test_01（self、value）：
        print（value）

if __name__ == '__ main __'：unittest.main 
    （）
結果：
=>（1、2、3）
  （4、5、6）

'' 'NO.3マルチグループ分解要素' '' 
@ddt 
class Testwork（

    unittest.TestCase ）：@ data（（1,2,3）、（4,5,6））
    @ unpack #Split data 
    def test_01 （self、value1、value2、value3）：
＃データの各セットには3つの値があるため、__ name__ == '__ main __'の場合は3つの正式なパラメーター
        print（value）を設定します
：unittest.main 
    （）
result：
=> 1 2 3 
  4 5 6

2.リストデータを読み取る

import 
unittest 、os from ddt import ddt、data、unpack、file_data 

'' ' NO.1要素の複数のグループは分解されません' '' 
@ddt 
class Testwork（

    unittest.TestCase ）：@ data（[{'name'： 'lili' '年齢'：12}、{ 'セックス'： '男性'、 '仕事'： '先生'}]）
    デフtest_01（自己）：
        プリント（）

の場合__name__ == '__ MAIN__'：
    unittest.main （）
結果：
=> [{'name'： 'lili'、 'age'：12}、{'sex'： 'male'、 'job'： 'teacher'}] 
※上記の結果が表示されます：使用できませんリクエストデータリクエストに対してはあまり実用的ではない※ 


'' 'NO.2マルチグループ要素分解' '' 
@ddt 
class Testwork（

    unittest.TestCase ）：@ data（[{'name'： 'lili'、 'age' ：12}、{'sex'： 'male'、 'job'： 'teacher'}]） 
    @ unpack 
    def test_01（self、a、b）：
        print（a、b）

if __name__ == '__ main __'：unittest.main 
    （）
result：
=> {'name'： 'lili'、 'age'：12} {'sex'： 'male'、 'job'： 'teacher'} 
※分割後の実行結果は、[]なしで、リスト内の2つの辞書を分割することになるため、2つのデータがあります※

3.辞書データを読む

import 
unittest 、os from ddt import ddt、data、unpack、file_data 

'' ' *分割するときは、正式なパラメーターと実際のパラメーターのキー値が同じである必要があるため、辞書の読み取りは特別です。そうでない場合、エラーが報告されます* ' '' 

'' 'NO.1単一のデータセットが分解されていません' '' 
@ddt 
class Testwork（

    unittest.TestCase ）：@ data（（ 'name'： 'lili'、 'age'： '16'）、（ 'sex'： 'female'、 'job'： ' 
    nurser '}）def test_01（self、a）：
        print（a）

if __name__ == '__ main __'：unittest.main 
    （）
結果：
=> {'name'： 'lili' 、 'age'： '16'} 
  {'sex'： 'female'、 'job'： 'nurser'} 
※上記操作の結果データは、リクエストのリクエストパラメータとして使用できます〜！※ 


'' 'NO.2マルチデータ分割、注目が集まる' ''

    def test_01（self、name、age）：
        print（name、age）

if __name__ == '__ main __'：unittest.main 
    （）
result：
=> lili 16 
  female Nurser 
※要点：まず結果に表示されるデータが辞書の値であり、キー値は出力されません。 @dataのデータキー値とdefメソッドの正式なパラメータ名は一貫している必要があります。一貫していないと、印刷時に説明できないパラメータエラーが報告されます。※※

4.jsonファイルデータを読み取ります

＃data_json.json文件
{ 
    "test_case1"：{ 
        "key"： "value1"、
        "status_code"：200 
    }、
    "test_case2"：{ 
        "key"： "value2"、
        "status_code"：200 
    }、
    "test_case3"： { 
        "key"： " 
        value3 "、"status_code"：200 
    } 
} 


＃python读取json文件
@ ddt
クラスInterfaceTest（unittest.TestCase ）：

    def setUp（self）：
        self.url = "http://httpbin.org / get " 

    def tearDown（self）：
        print（self.result）

    @file_data（" data_json。json "） 
    ＃同じレベルのディレクトリにない場合は、追加の処理が必要ですdef test_get_request（self、key、status_code）：
        r = requests.get（self.url、params = {"key"：key}）
        self.result = r.json（）
        self.assertEqual（r.status_code、status_code）

if __name__ == ' __ main __ '：
    unittest.main （）