序文

今日は、DDT データがPython インターフェイス自動化でのテストをどのように推進するかについてお話したいと思います。したがって、ナンセンスな話はせずに、直接トピックに進みます。

1. 簡単な紹介

DDT (Date Driver Test)、いわゆるデータ駆動型テストは、単にデータの変更によって自動テストの実行が駆動され、最終的にテスト結果の変更を引き起こすことを意味します。データ駆動型テスト手法を使用すると、複数のデータセットを検証する必要があるテストシナリオで、外部データソースを使用して入力、出力、期待値をパラメータ化することができ、テストでのハードコーディングされたデータの使用を回避できます。つまり、テストデータとユースケーススクリプトのコード分離です。

DDT は実際にはデコレーターであり、渡されたデータに基づいて生成するテストケースの数を決定します。

第二に、使用の意味

1. コードの再利用率が高い：テストロジックは一度書くだけで済み、複数のテストデータを再利用でき、同時にテストスクリプトの作成効率も向上します。

2. 異常時のトラブルシューティングの効率が高い：テストデータに応じて、各データがテストケースを生成し、テストケースが互いに分離されており、1 つのテストケースが失敗しても、他のテストケースに影響を与えません。

3. コードの高い保守性: 簡潔で明確なテストフレームワークは、他の同僚がコードを読んで保守性を向上させるのに役立ちます。

3. インストールとインポート

インストールを実行する cmd コマンドライン: pip install ddt

モジュールに直接インポート: import ddt、または特定のデコレータをインポート: from ddt import ddt, data, unpack

4. ddtの使い方の詳しい説明

3 つの主要なポイント:

@ddt: テストクラスを装飾する
@data: テストケースを装飾する
@unpack: テストケースを装飾する

ddt を使用するための前提条件は、次のログインインターフェイスの例に示すように、テストケースクラスを用意し、@ddt を使用してテストケースクラスを修飾し、@data (テストデータ) を使用してテストケースを修飾することです。

from ddt import ddt, data
from common.read_excel import ReadExcel
from common.my_logger import log
 
 
@ddt  # 装饰登录测试用例类，声明使用ddt
class LoginTestCase(unittest.TestCase):
    
    excel = ReadExcel("cases.xlsx", "login")
    cases = excel.read_data()
    
    @data(*cases)	# 装饰测试用例
    def test_login(self, case):
        case_data = eval(case["data"])
        expected = eval(case["expected"])
        case_id = case["case_id"]
        result = login_check(*case_data)
        response = self.http.send(url=url, method=method, json=data, headers=headers)
        result = response.json()
        try:
            self.assertEqual(expected["code"], result["code"])
            self.assertEqual((expected["msg"]), result["msg"])
        except AssertionError as e:
            log.info("用例：{}--->执行未通过".format(case["title"]))
            print("预期结果：{}".format(expected))
            print("实际结果：{}".format(result))
            raise e
        else:
            log.info("用例：{}--->执行通过".format(case["title"]))
 
 
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

@ddt 実際に行うことは、次のコードと同等です。 LoginTestCase = ddt(LoginTestCase)、特定のクラス名を ddt に渡し、このテストケースクラスがデータによって駆動される必要があることを ddt に伝えます。

@data の動作は、テストデータをパラメータとしてテストケースに渡すことであり、1 つのデータに対応してテストケースが生成され、データ内に複数のデータがある場合は、それに対応して複数のテストケースが生成されます。データ内にタプルやリストなどのシーケンス型のデータが存在する場合、データはそれらをまとめたもの、つまりテストデータとして扱います。

一度に複数のパラメータをテストケースに渡したい場合は、スクリプト内のデータを分解するか、@unpack を使用してデータを分解する必要があります。上記の例のテストケースではパラメーターが 1 つだけ使用されていますが、このパラメーターケースは既に複数のデータが含まれている辞書であるため、キーを使用して対応する値を直接取得するだけです。@unpack はシーケンス型データを複数に分割し、複数のパラメーターをテストケースに渡すことができますが、テストケースでも受け取るパラメーターの数と同じ数を定義する必要があります。

上記例のテストデータケースのソースは、openpyxlを使用してExcelのテストデータを読み込んでいますが、実際には以下のようなリストであることを直接説明しています。

cases = [{'case_id': 1, 'title': '正常登录', 'data': '("test", "Test1234")', 'expected': '{"code": 0, "msg": "登录成功"}'}, {'case_id': 2, 'title': '密码错误', 'data': '("test", "123")', 'expected': '{"code": 1, "msg": "账号或密码不正确"}'}, {'case_id': 3, 'title': '账户名错误', 'data': '("test11", "Test1234")', 'expected': '{"code": 1, "msg": "账号或密码不正确"}'}]
 
# *解包后，一个字典就是一个测试用例数据
# 如第一个字典：{'case_id': 1, 'title': '正常登录', 'data': '("test", "Test1234")', 'expected': '{"code": 0, "msg": "登录成功"}'}

* 解凍すると、そのデータは 3 つの辞書になり、辞書がテストケースに渡されるたびに、この辞書には、ユースケース ID、ユースケースタイトル、アカウントパスワードを含む、ログインインターフェイステストケースの完全なテストデータが保存されます。テストと返されることが期待される結果。

まとめ：

@data(a,b): a と b はそれぞれユースケースを実行します
@data(*(a,b): a と b はそれぞれユースケースを実行し、* を使用して解凍します。@data(a,b) と同等です。
@data([a,d],[c,d]) @unpack[a,b] がない場合、[c,d] がパラメータとしてユースケースに渡されます。つまり、[ で 1 回実行されます。 a,b], use [c,d] は 1 回実行されます。@unpack がある場合、[a,b] は分解され、一度に 2 つのパラメーターがユースケースに渡されます。ユースケースでは 2 つのパラメーターを定義する必要があります。 @unpack は該当するタプル、リスト、または辞書を受け取ります。ただし、辞書が渡されるときは、辞書のキーとユースケースで定義されたパラメータ名が一致している必要があります。

5. 拡張

キーコード：@file_data、転送ファイル（json/yaml）

# 传递json
"""
json文件数据
{
	"token":123456,
	"actionName": "api.login",
	"content": {
		"user": "miki",
		"pwd": "Test123"
	}
}
"""
"""
yaml文件
test_list:
  - 11
  - 22
  - 12
sorted_list: [ 11, 12, 22 ]
"""
from ddt import *
 
 
@ddt	# 声明使用ddt
class TestFile(unittest.TestCase):
 
    @file_data('D:/test/test.json')
    def test_json(self, json_data):
        print(json_data)
        
    @file_data('D:/test/test.yaml')
    def test_yaml(self, yaml_data):
        print("yaml", yaml_data)

要約する

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Python インターフェース自動化のための DDT データ駆動型テスト

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