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,可维护性也会变的很差。数据驱动可以完美的将代码和测试数据分开,将代码进行分装,提高复用性,测试数据维护在本地文件或数据库。
使用python做接口自动化,首要任务是搭建一个自动化测试框架,其中unittest+ddt是一个不错的选择,下文主要介绍ddt在unittest下的使用。
ddt包含两个方法装饰器 ddt.data 和 ddt.file_data
一、ddt.data(直接输入测试数据)
ddt.unpack 的作用是把参数中 元祖 或者 列表 的元素对应到多个参数上,没有加 ddt.unpack 表示把 元祖 或者 列表本身当成一个参数传入。
下面这段代码,ddt.data() 有三组测试数据,每组测试数据都会执行一次 test_login() 。
import json
import unittest
from common.readConfig import readConfig
import requests
from ddt import ddt,data,file_data,unpack @ddt # 在测试类前必须首先声明使用 ddt.ddt
class Mytest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
# 获取测试接口的url
self.url = readConfig().getHttp('usercenter') + readConfig().get_UC('login')print('setup') @data(({"isRememberMe": True ,"password": "111111","username": "root"},200),
({"isRememberMe": True, "password": "1111111", "username": "root"},406),
({"isRememberMe": True, "password": "111111", "username": "rot"},406))
@unpack
# 后台人员登录
def test_login(self,data,status):
body = json.dumps(data)
header = {"Content-Type":"application/json","Accept": "application/json","token": ""}
re = requests.post(self.url,data=body,headers = header,verify = False)
code = re.status_code
print(re.text,re.status_code)
# 断言
self.assertEqual(int(status),int(code)) def tearDown(self):
print('tearDown') if __name__ == '__main__':
unittest.main()
二、ddt.file_data (参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型)
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。下文两种类型的文件分别举一个例子。
新建文件testdata.json:
{
"first": ["{'isRememberMe': True,'password': '111111','username': 'root'}", ""],
"second": ["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", ""],
"third": ["{'isRememberMe': True, 'password': '111111', 'username': 'rot'}", ""]
}
新建文件testdata.yaml:
first: ["{'isRememberMe': True,'password': '111111','username': 'root'}",""]
second: ["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", ""]
third: ["{'isRememberMe': True, 'password': '111111', 'username': 'rot'}", ""]
新建测试脚本:
import json
import unittest
from common.readConfig import readConfig
import requests
from ddt import ddt,data,file_data,unpack @ddt # 在测试类前必须首先声明使用 ddt.ddt
class Mytest(unittest.TestCase):
def setUp(self):
# 获取测试接口的url
self.url = readConfig().getHttp('usercenter') + readConfig().get_UC('login')print('setup') @file_data('D:\\automation--interface\\testcase\\UC\\testdata.json')
# @file_data('D:\\automation--interface\\testcase\\UC\\testdata.yaml') # 后台人员登录
def test_login(self,data):
body = json.dumps(eval(data[0]))
status = data[1]
header = {"Content-Type":"application/json","Accept": "application/json","token": ""}
re = requests.post(self.url,data=body,headers = header,verify = False)
code = re.status_code
print(re.text,re.status_code)
# 断言
self.assertEqual(int(status),int(code)) def tearDown(self):
print('tearDown') if __name__ == '__main__':
unittest.main()
python ddt数据驱动(简化重复代码)的更多相关文章
- python自动化测试之DDT数据驱动
时隔已久,再次冒烟,自动化测试工作仍在继续,自动化测试中的数据驱动技术尤为重要,不然咋去实现数据分离呢,对吧,这里就简单介绍下与传统unittest自动化测试框架匹配的DDT数据驱动技术. 话不多说, ...
- 基于Python的接口自动化-unittest测试框架和ddt数据驱动
引言 在编写接口自动化用例时,我们一般针对一个接口建立一个.py文件,一条接口测试用例封装为一个函数(方法),但是在批量执行的过程中,如果其中一条出错,后面的用例就无法执行,还有在运行大量的接口测试用 ...
- python+unittest+ddt数据驱动进行接口自动化测试
所谓数据驱动测试,简单的理解为数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变.通过使用数据驱动测试的方法,可以在需要验证多组数据测试场景中,使用外部数据源实现对输入输出与期望值的参数化,避 ...
- 【python】以souhu邮箱为例学习DDT数据驱动测试
前言 DDT(Data-Driven Tests)是针对 unittest 单元测试框架设计的扩展库.允许使用不同的测试数据来运行一个测试用例,并将其展示为多个测试用例.通俗理解为相同的测试脚本使用不 ...
- 如何快速掌握DDT数据驱动测试?
1.前言 (网盗概念^-^)相同的测试脚本使用不同的测试数据来执行,测试数据和测试行为完全分离, 这样的测试脚本设计模式称为数据驱动.(网盗结束)当我们测试某个网站的登录功能时,我们往往会使用不同的用 ...
- Unittest框架+ddt数据驱动+HTMLTestRunner+sendmail(自动发送测试报告)+git+Jenkins
本次写的是针对有代码基础的,没基础建议先去学基础,以下所有描述内容都是我已经在公司项目实践成功的!仅供参考 整体思路: 1.接口自动化用的是Python中unittest框架 2.所有的测试数据用例存 ...
- Python :编写条件分支代码的技巧
『Python 工匠』是什么? 我一直觉得编程某种意义是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目. 在雕琢代码的过程中,有大工程:比如应该用什么架构.哪种设计模式.也有 ...
- 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 ...
- [ddt01篇]十年测试老鸟帮您解析:ddt数据驱动实现自动化测试入门基础应用
一.什么是DDT数据驱动框架 全称:data driver test数据驱动测试框架,可以完美的应用于unittest框架实现数据驱动.ddt使用简介: 1.测试数据为多个字典的list类型 2. ...
随机推荐
- 拯救莫莉斯 状压dp
题目大意:每个点有费用,要求选出花费最少的一些点,使得全部点都满足:他被选或与他相邻的任意点被选. 没看清数据范围233333 和翻格子游戏一样,考虑上中下三行,可行才能转移 f[i][j][k]表示 ...
- bzoj2120 数颜色 分块
分块大法好 orz 处理出每个点的前驱和后继位置. 暴力修改,查询就在每个整块里查询pre<l的,暴力跑两边就好了 #include<cstdio> #include<cstr ...
- BZOJ_1828_[Usaco2010 Mar]balloc 农场分配_线段树
BZOJ_1828_[Usaco2010 Mar]balloc 农场分配_线段树 Description Input 第1行:两个用空格隔开的整数:N和M * 第2行到N+1行:第i+1行表示一个整数 ...
- OutputStream与PrintWriter的使用与区别
1.OutputStream 使用步骤: 获取输出流 设置中文 将字符串转换成字节数组 调用outputStream.write() 这里只贴出doGet方法的内容: protected void d ...
- 安卓开发笔记(二十八):仿写IOS switch选择器控件实现,checkbox
我们先来看看效果: 这里我们主要使用了github上的一个开源项目,配置起来比较方便,下面解释一下该如何使用:首先是:Gradle文件当中进行配置: dependencies { implementa ...
- 一线互联网企业常见的14个Java面试题,Java面试题集大全等你拿,颤抖吧程序员!
本文由尚学堂学员们根据自己参加过的面试回忆.总结而成,一线互联网企业常见的14个Java面试题,包括各大互联网企业.创业小公司,互联网企业.传统软件公司.对于刚毕业和想要跳槽的宝宝们,再适用不过啦,赶 ...
- python输出彩色字体
Python终端如何输出彩色字体 实现过程: 终端的字符颜色是用转义序列控制的,是文本模式下的系统显示功能,和具体的语言无关. 转义序列是以ESC开头,即用\033来完成(ES ...
- java~springboot~目录索引
回到占占推荐博客索引 最近写了不过关于java,spring,微服务的相关文章,今天把它整理一下,方便大家学习与参考. java~springboot~目录索引 Java~关于开发工具和包包 Java ...
- Android中一个经典理解误区的剖析
今天,在Q群中有网友(@广州-包晴天)发出了网上的一个相对经典的问题,问题具体见下图. 本来是无意写此文的,但群里多个网友热情不好推却,于是,撰此文予以分析. 从这个问题的陈述中,我们发现,提问者明显 ...
- .NET(WinCE、WM)转Android开发——Xamarin和Smobiler对比
对比 WinCE Android 行业场景 扫描分拣.车载.工控 扫描分拣.车载定位 开发语言 C++.C# Java/.NET(Smobiler) 开发环境 Visual Studio Androi ...