python之数据驱动ddt操作(方法一)
下载ddt并安装
Pip install ddt
或者官网下载安装
http://ddt.readthedocs.io/en/latest/
DDT的使用
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)
只有yaml和yml结尾的文件以yaml形式上传,其他情况下默认为json
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)
那么a和b各运行一次用例
@data([a,d],[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
@file_data(filename)
对于json的文件,每一个json元素按照一个用例运行,可以依照python分解元组,列表或者字典的方式分解传入
from ddt import ddt,unpack,data
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import unittest,time
#数据驱动模型
# ddt excel+ddt yaml+ddt txt+ddt
#@unpack 表示用来解压元组到多个参数
#应用:ui级别的自动化测试中可以实现编写一个测试用例实现多个不同的测试点验证
#例如在163邮箱登录页面中,存在多种测试情况,如用户名和密码为空,用户名为空密码不为空,密码为空用户名不为空返回的错误提示信息
@ddt
class Mail_163(unittest.TestCase):
def setUp(self) -> None:
self.driver = webdriver.Chrome()
self.driver.maximize_window()
self.driver.implicitly_wait(5)
self.driver.get("https://mail.163.com/")
def tearDown(self) -> None:
self.driver.quit()
@data(('','','请输入帐号'),('admin','','请输入密码'),('','admin','请输入帐号'),('^^^','','帐号格式错误'))
@unpack
def test_login_163(self,username,password,result):
#验证登录163邮箱N中情况
self.driver.find_element(By.ID,"switchAccountLogin").click()
iframe = self.driver.find_element(By.TAG_NAME,'iframe')
self.driver.switch_to_frame(iframe)
self.driver.find_element(By.NAME,'email').send_keys(username)
self.driver.find_element(By.NAME,'password').send_keys(password)
time.sleep(1)
self.driver.find_element(By.ID,"dologin").click()
divtext = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'div.ferrorhead').text
print("错误信息:",divtext)
self.assertEqual(divtext,result)
self.driver.switch_to_default_content()
if __name__ == '__main__':
unittest.main(verbosity=2)
python之数据驱动ddt操作(方法一)的更多相关文章
- python之数据驱动ddt操作(方法四)
from ddt import ddt,data,unpackfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by impor ...
- python之数据驱动ddt操作(方法三)
import unittestfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byimport unitt ...
- python之数据驱动ddt操作(方法二)
import unittestfrom ddt import ddt,unpack,datafrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver. ...
- python之数据驱动ddt
下载ddt并安装 Pip install ddt 或者官网下载安装 http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/txels/ddt ...
- python接口测试-数据驱动-DDT
DDT是python的第三方库,全名称为:Data-Driven/Decorated Tests. ddt安装 通过pip安装ddt模块,安装Python后,Python自带pip功能包 切换到Pyt ...
- python之数据驱动Txt操作
一.新建数据Mail163.txt文本 二.Txt_Mail163.py脚本如下: import unittestfrom selenium import webdriverfrom selenium ...
- python之数据驱动Excel操作(方法一)
一.Mail163.xlsx数据如下: 二.Mail163.py脚本如下 import xlrdimport unittestfrom selenium import webdriverfrom se ...
- python之数据驱动yaml操作
Mail163.yaml配置文件如下: login_data: url : 'https://mail.163.com/'case1: user : '' passwd : '' errorText ...
- 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 ...
随机推荐
- NVIDIA安倍架构
NVIDIA安倍架构 NVIDIA Ampere ArchitectureNVIDIA The Heart of the World's Highest-Performing, Elastic Dat ...
- 10分钟内基于gpu的目标检测
10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集 ...
- Kaggle上的犬种识别(ImageNet Dogs)
Kaggle上的犬种识别(ImageNet Dogs) Dog Breed Identification (ImageNet Dogs) on Kaggle 在本节中,将解决在Kaggle竞赛中的犬种 ...
- 适用于Windows和Linux的Yolo-v3和Yolo-v2(下)
适用于Windows和Linux的Yolo-v3和Yolo-v2(下) 如何训练(检测自定义对象): (培养老YOLO V2 yolov2-voc.cfg,yolov2-tiny-voc.cfg,yo ...
- Python_Selenium之basepage 识别元素、浏览器操作、获取属性、鼠标事件、键盘事件、弹窗、切换frame、切换句柄等封装
#coding=gbkimport osimport timefrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by impor ...
- APP测试的主要内容
一.功能性测试:依据需求相关的文档编写测试用例进行测试 二.兼容性测试 系统版本:Android,ios 分辨率 网络情况 可用工具:testin 三.安装,升级,卸载测试 首次安装,覆盖安装,卸载后 ...
- 【NX二次开发】Block UI 整形
属性说明 常规 类型 描述 BlockID String 控件ID Enable Logical 是否可操作 Group Logical ...
- 【NX二次开发】获取面的类型 UF_MODL_ask_face_type
源码: extern DllExport void ufsta(char *param, int *returnCode, int rlen) { UF_initialize(); int face_ ...
- pandas的数据结构介绍(一)—— Series
pandas两个主要数据结构之一--Series 类似于一维数组,由一组数据和与其相关的一组索引组成 obj = Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', ...
- SpringCloud、Nginx高并发核心编程 【2020年11月新书 】
文章太长,建议收藏起来,慢慢读! 疯狂创客圈为小伙伴奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典极品 : 三大本< Java 高并发 三部曲 > 面试 + 大厂 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经 ...