python ddt库使用
作者：互联网
一、DDT（数据驱动）简介
Data-Driven Tests（DDT）即数据驱动测试，可以实现不同数据运行同一个测试用例（通过数据的不同来驱动测试结果的不同）。
ddt本质其实就是装饰器，一组数据一个场景。
ddt模块包含了一个类的装饰器ddt（@ddt）和三个方法的装饰器（@data、@unpack、@file_data），其中：
@data：包含多个你想要传给测试用例的参数，可以为列表、元组、字典等；
@file_data:会从json或yaml中加载数据；
（注意，如果文件以”.yml”或者”.yaml”结尾，ddt会作为yaml类型处理，其他所有文件都会作为json文件处理。如txt文件）
@unpack:分割元素。
（需要搭配unittest测试框架使用，实现数据驱动测试）
数据驱动测试：
1、避免编写重复代码
2、数据与测试脚本分离
3、通过使用数据驱动测试，来验证多组数据测试场景
通常来说，多用于单元测试和接口测试
二、python中使用ddt传递参数 前提：需要安装ddt包
1、传递列表、字典等数据
# get_ddt.py
import unittest
from ddt import ddt, data, unpack, file_data
# 声明了ddt类装饰器
@ddt
class MyddtTest(unittest.TestCase):
# @data方法装饰器
# 单组元素
@data(1,2,3)
def test_01(self, value): # value用来接受data的数据
print(value)
# 多组数据，未拆分
@data([1,2],[3,4])
def test_02(self, value):
print(value)
# 多组数据，拆分
# @unpac拆分，相当于把数据的最外层结构去掉
@data([5,6],[7,8])
@unpack
def test_03(self, value1, value2):
print(value1, value2)
# 单个列表字典，未拆分
@data([{"name": "peter", "age": 15, "addr": "chengdu"}])
def test_04(self, value):
print(value)
# 多个列表字典，拆分
@data([{"name":"peter","age":16,"addr":"chengdu"},{"name":"lily","age":17,"addr":"chengdu"}])
@unpack
def test_05(self, value1, value2):
print(value1, value2)
# 单个字典，拆分
# @data里的数据key必须与字典的key保持一致
@data({"name":"jack","age":20})
@unpack
def test_06(self, name, age):
print(name, age)
# 多个字典, 拆分
@data({"name":"peter","age":18,"addr":"chengdu"},{"name":"lily","age":19,"addr":"chengdu"})
@unpack
def test_07(self, name, age, addr):
print(name, age, addr)
# 多个列表字典，引用数据
testdata = [{"name": "peter", "age": 21, "addr": "chengdu"}, {"name": "lily", "age": 22, "addr": "chengdu"}]
@data(testdata)
@unpack
def test_08(self, value1, value2):
print(value1, value2)
# @data(*testdata)：*号意为解包，ddt会按逗号分隔，将数据拆分（不需要@unpack方法装饰器了）
testdata = [{"name":"peter","age":23,"addr":"chengdu"},{"name":"lily","age":24,"addr":"chengdu"}]
@data(*testdata)
def test_09(self, value):
print(value)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
运行结果:
...................
----------------------------------------------------------------------
Ran 19 tests in 0.000s
OK
1
2
3
[1, 2]
[3, 4]
5 6
7 8
[{'name': 'peter', 'age': 15, 'addr': 'chengdu'}]
{'name': 'peter', 'age': 16, 'addr': 'chengdu'} {'name': 'lily', 'age': 17, 'addr': 'chengdu'}
jack 20
peter 18 chengdu
lily 19 chengdu
{'name': 'peter', 'age': 21, 'addr': 'chengdu'} {'name': 'lily', 'age': 22, 'addr': 'chengdu'}
{'name': 'peter', 'age': 23, 'addr': 'chengdu'}
{'name': 'lily', 'age': 24, 'addr': 'chengdu'}
2、传递json、yaml文件
# config.json
{
"stu1": {
"name": "Peter",
"age": 29,
"addr": "BeiJing"
},
"stu2": {
"name": "Jack",
"age": 30,
"addr": "ShenZhen"
}
}
# config.yaml
# 使用-分隔用例，则yaml读取到的数据类型为列表
-
model: 注册模块
title: 注册成功
url: http://api.nnzhp.cn/api/user/user_reg
method: POST
data:
username: yingcr10
pwd: Ace123456
cpwd: Ace123456
check:
error_code: 0
msg: 注册成功！
-
model: 注册模块
title: 用户名长度小于6位，注册失败
url: http://api.nnzhp.cn/api/user/user_reg
method: POST
data:
username: yingc
pwd: Ace123456
cpwd: Ace123456
check:
error_code: 3002
# get_ddt.py
import unittest from ddt import ddt, data, unpack, file_data # 声明了ddt类装饰器 @ddt class MyddtTest(unittest.TestCase): # @file_data加载json文件 # **testdata：将提取到的数据存放在空字典testdata中 @file_data("config.json") def test_10(self, **testdata): # 再从字典testdata中单独提取参数 name = testdata['name'] age = testdata['age'] addr = testdata['addr'] print(testdata) print(name, age, addr) # 直接提取参数, test()方法中的参数必须与json文件中的键保持一致 @file_data("config.json") def test_11(self,name, age, addr): name = name age = age addr = addr print(name, age, addr) # @file_data加载yaml文件 @file_data("config.yaml") def test_12(self, model, title, url, method, data, check): username = data['username'] pwd = data['pwd'] cpwd = data['pwd'] print(model, title, url, method, data, check) print(username, pwd, cpwd) # **testdata：将提取到的数据存放在空字典testdata中 @file_data("config.yaml") def test_13(self, **testdata): # 再从字典testdata中单独提取参数 model = testdata['model'] title = testdata['title'] print(testdata) print(model, title) if __name__ == "__main__": unittest.main()
运行结果：
........
----------------------------------------------------------------------
Ran 8 tests in 0.000s
OK
{'name': 'Peter', 'age': 29, 'addr': 'BeiJing'}
Peter 29 BeiJing
{'name': 'Jack', 'age': 30, 'addr': 'ShenZhen'}
Jack 30 ShenZhen
Peter 29 BeiJing
Jack 30 ShenZhen
注册模块 注册成功 http://api.nnzhp.cn/api/user/user_reg POST {'username': 'yingcr10', 'pwd': 'Ace123456', 'cpwd': 'Ace123456'} {'error_code': 0, 'msg': '注册成功！'}
yingcr10 Ace123456 Ace123456
注册模块 用户名长度小于6位，注册失败 http://api.nnzhp.cn/api/user/user_reg POST {'username': 'yingc', 'pwd': 'Ace123456', 'cpwd': 'Ace123456'} {'error_code': 3002}
yingc Ace123456 Ace123456
{'model': '注册模块', 'title': '注册成功', 'url': 'http://api.nnzhp.cn/api/user/user_reg', 'method': 'POST', 'data': {'username': 'yingcr10', 'pwd': 'Ace123456', 'cpwd': 'Ace123456'}, 'check': {'error_code': 0, 'msg': '注册成功！'}}
注册模块 注册成功
{'model': '注册模块', 'title': '用户名长度小于6位，注册失败', 'url': 'http://api.nnzhp.cn/api/user/user_reg', 'method': 'POST', 'data': {'username': 'yingc', 'pwd': 'Ace123456', 'cpwd': 'Ace123456'}, 'check': {'error_code': 3002}}
注册模块 用户名长度小于6位，注册失败
三、通过ddt读取yaml测试数据
config.yaml数据文件与上文的一致。
# get_ddt.py
import requests
import unittest
import json
from ddt import ddt, data, unpack, file_data
@ddt
class SignTest(unittest.TestCase):
# 使用ddt加载yaml中的测试数据
@file_data("config.yaml")
def test_get_yaml(self,model,title,url,method,data,check):
# 提取分离各参数
model = model
title = title
url = url
method = method
data = data
check = check
self.sign_test(model,title,url,method,data,check)
def sign_test(self,model,title,url,method,data,check):
print("模块: ", model)
print("用例标题: ", title)
response = requests.request(url=url, method=method, data=data).text
response = json.loads(response)
try:
# 通过断言，判断测试是否通过
assert check['error_code'] == response['error_code']
print("测试通过")
except Exception as e:
print("测试失败")
raise e
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
运行结果： 模块: 注册模块 用例标题: 注册成功 测试通过 模块: 注册模块 用例标题: 用户名长度小于6位，注册失败 测试通过 .. ---------------------------------------------------------------------- Ran 2 tests in 0.188s OK
四、python中使用ddt+excel读取测试数据
大体思路：先从excel文件中读取数据，然后再用ddt加载已读取的数据。
# get_excel.py
from openpyxl import load_workbook
class ExcelData():
def __init__(self, file="config.xlsx"):
'''
初始化Excel对象
'''
self.file = file
self.wb = load_workbook(self.file)
def get_row_value(self, row, sheet_name="Sheet1"):
'''
获取Excel中某一行的数据
'''
sh = self.wb[sheet_name]
max_col = sh.max_column
row_value = []
for col in range(1, max_col+1):
value = sh.cell(row, col).value
row_value.append(value)
return row_value
def get_all_row(self, sheet_name="Sheet1"):
'''
获取Excel中所有行的数据，并存放在列表中
'''
sh = self.wb[sheet_name]
max_row = sh.max_row
row_value = []
for row in range(2, max_row+1):
value = self.get_row_value(row)
row_value.append(value)
return row_value
if __name__ == "__main__":
excel = ExcelData()
testdata = excel.get_all_row()
print(testdata)
# get_ddt.py
import requests
import unittest
from ddt import ddt, data, unpack, file_data
from get_excel import ExcelData
@ddt
class SignTest(unittest.TestCase):
# 从get_excel.py中读取测试数据
excel = ExcelData()
testdata = excel.get_all_row()
@data(*testdata)
def test_sign(self, datas):
# 由于从excel中读取到的数据为列表形式，所以采用下标来提取各参数
ID = datas[0]
model = datas[1]
title = datas[2]
method = datas[3]
url = datas[4]
username = datas[5]
pwd = datas[6]
cpwd = datas[7]
check = datas[8]
body = {
"username": username,
"pwd": pwd,
"cpwd": cpwd
}
self.sign_test(ID,model,title,url,method,body,check)
def sign_test(self,ID,model,title,url,method,body,check):
print("用例ID:", ID)
print("模块:", model)
print("用例标题:", title)
response = requests.request(url=url, method=method, data=body).text
try:
# 通过断言，比较实际结果是否与预期结果一致
# 由于从excel中读取到的check为str类型，所以response不用转换为dict，直接断言比较是否相等
assert check == response
print("测试通过")
except Exception as e:
print("测试失败")
raise e
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
运行结果： 用例ID: 001 模块: 注册模块 用例标题: 正确的用户名和密码，注册成功 .测试通过 用例ID: 002 模块: 注册模块 用例标题: 用户名长度小于6位，注册失败 .测试通过 OK ---------------------------------------------------------------------- Ran 2 tests in 0.190s Process finished with exit code 0
参考：https://www.jianshu.com/p/78998bcf3e05
参考：http://www.manongjc.com/detail/18-eosubecmlglohgb.html
标签：name,python,age,ddt,使用,data,self,addr 来源： https://www.cnblogs.com/wagnran/p/16284861.html