python ddt 实现数据驱动
ddt 是第三方模块,需安装, pip install 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)
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
具体看下面的例子:

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack @ddt
class MyTesting(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print('this is the setUp')
@data([1,2,3])
def test_1(self,value):
print(value) @data([3,2,1],[5,3,2],[10,4,6])
@unpack
def test_minus(self,a,b,expected):
actual = int(a) - int(b)
expected = int(expected)
self.assertEqual(actual, expected) @data([2,3],[4,5])
def test_compare(self,a,b):
self.assertEqual(a,b) def tearDown(self):
print('this is tearDown') if __name__ == '__main__':
unittest.main(verbosity=2)

结果分析:
1. test_1的测试结果是ok的, 因为 [1,2,3] 作为一个整体传给value,所有value 打印的值是[1,2,3]
test_1_1__1__2__3_ (__main__.MyTesting) ... ok
test_compare_1__2__3_ (__main__.MyTesting) ... ERROR
[1, 2, 3]
2. test_minus的测试结果也是ok的,由于在@data(...)下加了@unpack, 代表会把数据分解,得到3组测试数据,分别为:
1.[3,2,1]
2.[5,3,2]
3.[10,4,6]
test_minus_1__3__2__1_ (__main__.MyTesting) ... ok
test_minus_2__5__3__2_ (__main__.MyTesting) ... ok
test_minus_3__10__4__6_ (__main__.MyTesting) ... ok
3. test_compare的测试结果是fail的,由于没有加@unpack, 虽然还是会被理解成2组测试数据,但是[2,3]作为一个整体被传给了a, 因为b就没有值传入了,所以一执行后报了 TypeError: test_compare() missing 1 required positional argument: 'b' 这句错。
test_compare_1__2__3_ (__main__.MyTesting) ... ERROR
test_compare_2__4__5_ (__main__.MyTesting) ... ERROR

this is the setUp
ERROR: test_compare_1__2__3_ (__main__.MyTesting)
this is tearDown
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "D:\python\lib\site-packages\ddt.py", line 139, in wrapper
return func(self, *args, **kwargs)
TypeError: test_compare() missing 1 required positional argument: 'b' ======================================================================
ERROR: test_compare_2__4__5_ (__main__.MyTesting)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "D:\python\lib\site-packages\ddt.py", line 139, in wrapper
return func(self, *args, **kwargs)
TypeError: test_compare() missing 1 required positional argument: 'b'

@data()里的数据组可以为元祖,list,字典

@ddt
class MyTest(unittest.TestCase): @data((8, 6), (4, 0), (15, 6))
@unpack
def test_tuples(self, first, second):
self.assertTrue(first > second) @data([30, 29], [40, 30], [5, 3])
@unpack
def test_list(self, first, second):
self.assertTrue(first > second) @data({'first': 1, 'second': 3, 'third': 5},
{'first': 4, 'second': 7, 'third': 8})
@unpack
def test_dicts(self, first, second, third):
self.assertTrue(first < second < third) if __name__ == '__main__':
unittest.main(verbosity=2)


def get_Csv(filename):
rows = []
with open(filename,encoding='utf-8') as f:
readers = csv.reader(f)
for row in readers:
rows.append(row)
return rows @ddt
class MyTest(unittest.TestCase): @data(*get_Csv('test_csv.csv'))
@unpack
def test_data_csv(self,v1,v2,v3):
print(v1)
print(v2)
print(v3)

转自:https://www.cnblogs.com/nancyzhu/p/8563884.html
python ddt 实现数据驱动的更多相关文章
- python ddt 实现数据驱动一
ddt 是第三方模块,需安装, pip install 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) 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da ...
- python ddt实现数据驱动
首先安装ddt模块,命令:pip install ddt 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 ...
- Python Selenium 之数据驱动测试
数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据.可以将测 ...
- python DDT读取excel测试数据
转自:http://www.cnblogs.com/nuonuozhou/p/8645129.html ddt 结合单元测试一起用 ddt(data.driven.test):数据驱动测试 由外部 ...
- Python Selenium 之数据驱动测试的实现
数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据.可以将测 ...
- python ddt数据驱动(简化重复代码)
在接口自动化测试中,往往一个接口的用例需要考虑 正确的.错误的.异常的.边界值等诸多情况,然后你需要写很多个同样代码,参数不同的用例.如果测试接口很多,不但需要写大量的代码,测试数据和代码柔合在一起, ...
- Selenium2+python自动化之数据驱动(ddt)
环境准备 1.安装ddt模块,打开cmd输入pip install ddt在线安装 数据驱动原理 1.测试数据为多个字典的list类型 2.测试类前加修饰@ddt.ddt 3.case前加修饰@ddt ...
- python接口自动化测试 - 数据驱动DDT模块的简单使用
DDT简单介绍 名称:Data-Driven Tests,数据驱动测试 作用:由外部数据集合来驱动测试用例的执行 核心的思想:数据和测试代码分离 应用场景:一组外部数据来执行相同的操作 优点:当测试数 ...
- python接口自动化:requests+ddt+htmltestrunner数据驱动框架
该框架分为四个包:xc_datas.xc_driven.xc_report.xc_tools. xc_datas:存放数据,xc_driven:存放执行程序,xc_report:存放生成的报告,xc_ ...
随机推荐
- 计算机程序是怎么通过cpu,内存,硬盘运行起来的?
虽然以前知道计算机里有CPU,内存,硬盘,显卡这么些东西,我还真不知道这些东西是怎么协作起来完成一段程序的,能写出程序却不懂程序,也不会向别人解释他们的关系,所以特意总结了一下,写的比较浅显,和我一样 ...
- (转载)JavaScript世界万物诞生记
一. 无中生有 起初,什么都没有.造物主说:没有东西本身也是一种东西啊,于是就有了null: 现在我们要造点儿东西出来.但是没有原料怎么办?有一个声音说:不是有null嘛?另一个声音说:可是null代 ...
- myeclipse 配置svn
方法三:直接解压下载SVN插件:site-1.6.10.zip解压后将其全部文件拷贝至:D:\Program Files\Genuitec\MyEclipse 8.5\dropins(MyEclips ...
- MyBatis配置文件(五)--objectFactory对象工厂
我们在使用MyBatis执行查询语句的时候,通常都会有一个返回类型,这个是在mapper文件中给sql增加一个resultType(或resultMap)属性进行控制.resultType和resul ...
- Vue 提示框组件
OK,首先看看效果: 一.子组件(alert.vue) <template> <transition name="alert"> <div class ...
- PAT甲级——A1038 Recover the Smallest Number
Given a collection of number segments, you are supposed to recover the smallest number from them. Fo ...
- require模块开发(一)
1.require下载和加载 1.1 下载 工欲善其事必先利其器,先下载require.js下载地址, 然后添加 require.js 到 scripts 目录 1.2 加载 然后加载require ...
- js之简单工厂模式
简单工厂模式是由一个方法来决定到底要创建哪个类的实例, 而这些实例经常都拥有相同的接口. 这种模式主要用在所实例化的类型在编译期并不能确定, 而是在执行期决定的情况. 说的通俗点,就像公司茶水间的饮料 ...
- python-基础-面向对象2-异常-模块工厂模式
1 工厂模式和单例模式 1简单工厂模式 1.1.使用函数实现 # 定义伊兰特车类 class YilanteCar(object): # 定义车的方法 def move(self): print(&q ...
- 关于apache kylin 安装32位linux办法
最近公司在使用apache kylin做实时开发访问,但是自己集群是linux32 只能安装JDK32位的受限只能3G多内存,而apachekylin 默认是4G内存,需要JDK64位支持. 解决办法 ...