背景

python 的unittest 没有自带数据驱动功能。

所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成。

DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。

资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/

使用方法

dd.ddt:

装饰类,也就是继承自TestCase的类。

ddt.data:

装饰测试方法。参数是一系列的值。

ddt.file_data:

装饰测试方法。参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型。

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。

如果文件中是列表,每个列表的值会作为测试用例参数,同时作为测试用例方法名后缀显示。

如果文件中是字典,字典的key会作为测试用例方法的后缀显示,字典的值会作为测试用例参数。

ddt.unpack:

传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表,添加unpack之后,ddt会自动把元组或者列表对应到多个参数上。字典也可以这样处理。参见下面的示例2.

测试用例方法名生成规则

使用ddt后,会产生一个新的测试用例方法名:之前的测试用例方法名_ordinal_data

之前的测试用例方法名:即定义的测试用例方法名。比如def test_large(),这里就是test_large

ordinal:整数,从1开始递加。

data:如果传递过来的数据存在__name__属性,则这里就是该数据的__name__值。如果未定义__name__属性,ddt会尽量将传递过来的数据转化为python标识符,作为data显示。比如(3,2)就转化为3_2。需要注意的是,如果数据是字典,则这里就是字典的key。

使用示例

1. data直接放入数值

需要导入ddt包,然后再TestCase类上采用@ddt进行装饰,测试方法上装饰@data()。

data可以是数值,也可以是字符串。

import unittest
from ddt import ddt, data
from ddt_demo.mycode import larger_than_two @ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase): @data(3, 4, 12, 23)
def test_larger_than_two(self, value):
self.assertTrue(larger_than_two(value)) @data(1, -3, 2, 0)
def test_not_larger_than_two(self, value):
self.assertFalse(larger_than_two(value)) @data(u'ascii', u'non-ascii-\N{SNOWMAN}')
def test_unicode(self, value):
self.assertIn(value, (u'ascii', u'non-ascii-\N{SNOWMAN}')) if __name__=='__main__':
unittest.main(verbosity=2)

输出如下:

test_larger_than_two_1_3 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_larger_than_two_2_4 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_larger_than_two_3_12 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_larger_than_two_4_23 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_not_larger_than_two_1_1 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_not_larger_than_two_2__3 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_not_larger_than_two_3_2 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_not_larger_than_two_4_0 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_unicode_1_ascii (__main__.FooTestCase) ... ok
test_unicode_2_non_ascii__ (__main__.FooTestCase) ... ok ----------------------------------------------------------------------
Ran 10 tests in 0.001s OK

可以看到上面只写了3个测试方法,但是最后run了10个用例。

这里测试方法后会被ddt加一个后缀,ddt会尝试把测试数据转化为后缀附在测试方法后,组成一个新的名字。

2. data放入复杂的数据结构

使用复杂的数据结构时,需要用到@unpack,同时测试方法的参数需要使用对应的多个,比如下面的frist_value 以及 second_value。

import unittest
from ddt import ddt, data,unpack @ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase): @data((3, 2), (4, 3), (5, 3))
@unpack
def test_tuples_extracted_into_arguments(self, first_value, second_value):
self.assertTrue(first_value > second_value) @data([3, 2], [4, 3], [5, 3])
@unpack
def test_list_extracted_into_arguments(self, first_value, second_value):
self.assertTrue(first_value > second_value) @unpack
@data({'first': 1, 'second': 3, 'third': 2},
{'first': 4, 'second': 6, 'third': 5})
def test_dicts_extracted_into_kwargs(self, first, second, third):
self.assertTrue(first < third < second) if __name__=='__main__':
unittest.main(verbosity=2)

执行之后,全部pass。

3. 使用json文件

新建文件 test_data_list.json:

[
"Hello",
"Goodbye"
]

新建文件  test_data_dict.json:

{
"unsorted_list": [ 10, 12, 15 ],
"sorted_list": [ 15, 12, 50 ]
}

新建测试脚本ddt_test.py:

import unittest
from ddt import ddt, file_data
from ddt_demo.mycode import has_three_elements,is_a_greeting @ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase): @file_data('test_data_dict.json')
def test_file_data_json_dict(self, value):
self.assertTrue(has_three_elements(value)) @file_data('test_data_list.json')
def test_file_data_json_list(self, value):
self.assertTrue(is_a_greeting(value)) if __name__=='__main__':
unittest.main(verbosity=2)

4. 使用yaml文件

新建文件 test_data_list.yaml:

- "Hello"
- "Goodbye"

新建文件 test_data_dict.yaml:

unsorted_list:
- 10
- 15
- 12 sorted_list: [ 15, 12, 50 ]

新建测试脚本ddt_test.py:

import unittest
from ddt import ddt, file_data
from ddt_demo.mycode import has_three_elements,is_a_greeting @ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase): @file_data('test_data_dict.yaml')
def test_file_data_yaml_dict(self, value):
self.assertTrue(has_three_elements(value)) @file_data('test_data_list.yaml')
def test_file_data_yaml_list(self, value):
self.assertTrue(is_a_greeting(value)) if __name__=='__main__':
unittest.main(verbosity=2)

Python 数据驱动工具:DDT的更多相关文章

  1. 【webdriver自动化】Python数据驱动工具DDT

    一.Python数据驱动工具ddt 1.  安装 ddt pip install ddt DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写 资料:http://ddt.readthedocs.i ...

  2. Python 数据驱动 unittest + ddt

    一数据驱动测试的含义: 在百度百科上的解释是: 数据驱动测试,即黑盒测试(Black-box Testing),又称为功能测试,是把测试对象看作一个黑盒子.利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产 ...

  3. python - 数据驱动测试 - ddt

    # -*- coding:utf-8 -*- ''' @project: jiaxy @author: Jimmy @file: study_ddt.py @ide: PyCharm Communit ...

  4. python 数据驱动(ddt)

    DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data(直接输入测试数据),file_data(可以从json或者yaml中获取测试数据) 实例代码: import ddt import unittest ...

  5. Python+Selenium+Unittest+Ddt+HTMLReport分布式数据驱动自动化测试框架结构

    1.Business:公共业务模块,如登录模块,可以把登录模块进行封装供调用 ------login_business.py from Page_Object.Common_Page.login_pa ...

  6. Python数据驱动DDT的应用

    在开始之前,我们先来明确一下什么是数据驱动,在百度百科中数据驱动的解释是:数据驱动测试,即黑盒测试(Black-box Testing),又称为功能测试,是把测试对象看作一个黑盒子.利用黑盒测试法进行 ...

  7. 【Machine Learning】Python开发工具:Anaconda+Sublime

    Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现 ...

  8. Python开发工具PyCharm个性化设置(图解)

    Python开发工具PyCharm个性化设置,包括设置默认PyCharm解析器.设置缩进符为制表符.设置IDE皮肤主题等,大家参考使用吧. JetBrains PyCharm Pro 4.5.3 中文 ...

  9. 下破解安装Python开发工具WingIDE4.1

    步骤: 1.将系统时间调整到一个月之前,然后执行安装. 可以使用date命令调整系统时间,如:date -s '2012-08-14 10:00:00' 2.安装成功后,打开程序,按照提示信息,申请一 ...

随机推荐

  1. 51nod1981 如何愉快地与STL玩耍

    先摆官方题解吧......... ....................有什么好讲的呢....... 注意一些地方常数优化一下.......然后......$bitset$怎么暴力怎么来吧..... ...

  2. 【树形DP】BZOJ1596-[Usaco2008 Jan]电话网络

    [题目大意] 在一棵有n个节点的树上建信号塔,每个节点的信号塔可以覆盖当前节点极其相连的节点.问要覆盖所有节点,至少需要多少座信号塔? [思路] 经典的树形DP,直接复制一下. f[i][0]:以i为 ...

  3. 判断一个js对象是不是数组

    //今天突然想到一个问题,如何判断一个对象是不是数组 var arr = [0, 1, 2]; console.log(arr) //object, 显然不行 //查阅了很多资料,发现几个挺不错的方法 ...

  4. python开发_linecache

    #从linecache的名称,我们可以知道该模块和cache(缓存)有关 #linecache现把文件读入到缓存中,在以后访问文件的时候,就不必要再从硬盘读取 #所以经常用于那些读取频率很高的文件还可 ...

  5. 微信小程序背景音频播放分享功能

    如果正常背景音频播放的话,只能跳转到自己对应的微信小程序,无法分享朋友圈,我们需要设置分享朋友圈,需要调用一个API 音频背景播放 注意:背景播放在锁屏后播放只支持IOS端,安卓端虽然可以播放,但是锁 ...

  6. [转]MinGW编译wxWidgets问题

    其实利用MinGW编译wxWidgets是一件挺简单的事情,但是最近在编译的时候遇到一些问题,并找到解决方案,因此在此分享一下个人经验.编译出错的原因是由于安装了MSYS的缘故.   错误信息类似于如 ...

  7. DAC calibrates 4- to 20-mA output current

    Industrial controls make heavy use of 4- to 20-mA current loops to transmit process measurements bec ...

  8. 64位系统下同时使用64位和32位的eclipse

    eclipse.ini 文件使用说明 The -vm option and its value (the path) must be on separate lines. The value must ...

  9. jsp动态导航栏

    站点页面的导航栏是从数据库中生成出来的,所以在界面上展示导航栏时,要从数据库中读取出来,但不能每次显示一个页面都从数据库中读.这样就非常浪费性能.应该考虑把导航栏放到一个缓存中.如:session.a ...

  10. 多线程间通信之AutoResetEvent和ManualResetEvent的原理分析和开发示例

    AutoResetEvent 允许线程通过发信号互相通信. 通常,当线程需要独占访问资源时使用该类. 线程通过调用 AutoResetEvent 上的 WaitOne 来等待信号. 如果 AutoRe ...