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例时测试数据如何管理和加载.针对测试用例加载以及执行控制,python语言提供了unittest单元测试框架,将测试用例编写在unittest框架下,使用该框架可以单个或者批量加载互不影响的用例执行及更灵活的执行控制,对于更好的进行测试数据的管理和加载,这里我们引入数据驱动的模块:ddt,测试数据和

一.首先安装dtt模块 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.data() 4.运行后用例会自动加载成N个单独的用例 二.实例 ExcellData.py # coding:utf-8 import xlrd class excel: def __init__(self): self.test_data_path = 'F:\\testdata.xlsx' def open_excel(self,file): u''

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户名和密码来验证登录模块对系统的影响,那么如果我们每一条数据都编写一条测试用例,这无疑是增加了代码量,代码重复,且显得那么臃肿(谁不喜欢身材好的呢?你懂的),这时候我们可以使用不同数据驱动代码执行相同的用例测试不同的场景. 2.实施数据驱动步骤 我们再来说说实施数据驱动测试的步骤: 1.创建/准备测

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放Excel表 3.封装一套读取和写入的Excel方法 4.重写request方法(为了从Excel读取数据后对数据作分析和判断并在测试报告生成相关信息) 5.通过HTMLTestRunner运行测试用例生成网页版报告 6.将自动化脚本放到公司git上,方便其他人员获取你的代码进行编写脚本,后面会具

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,先撸一波源码,其实整体代码并不多 # -*- coding: utf-8 -*- # This file is a part of DDT (https://github.com/txels/ddt) # Copyright 2012-2015 Carles Barrobés and DDT con

unittest测试框架之DDT数据驱动 ddt的使用 DDT数据驱动 DDT:Data Driver Test(数据驱动测试) 数据驱动思想:数据和用例进行分离,通过外部数据去生成测试用例 安装 pip install ddt 修改ddt源码(是为了在生成的测试报告中显示每条用例所对应的标题title) ddt文件中的ddt()方法 把原来的test_data_docstring = _get_test_data_docstring(func, v)注释掉 如果数据是用对象来保存的,就添加te

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.测试类前加修饰@ddt.ddt 3.用例前加修饰@ddt.data() 或 @ddt.file_data() 4.运行后测试会自动加载成三个单独的用例 注意:@data装饰符可以把参数当成测试数据,参数可以是单个值.列表.元祖.字典,对于列表和元祖需要使用@unpack装饰符把元祖和列表解析成多个参

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,避免在测试中使用硬编码的数据.因此只需要创建一个测试脚本就可以处理上表的测试数据和条件的组合,使用数据驱动的模式,根据业务逻辑分解测试数据,并且定义变量,使用外部的excel里的数据使其参数化,从而避免使用源测试脚本中的固定数据,这种方式可以将测试脚本与测试数据分开,使得测试脚本在不同的数据集合下高度

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.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. 实施数据驱动步骤 我们再来说说实施数据驱动测试的步骤: 1.创建/准备测试数据 2.封装读取数据的方法,保

DDT数据驱动性能测试(一) 一.csv数据文件设置 1.使用场景:测试过程中需要使用手机号码等大量数据时,用random函数随机生成数字:也可以使用Excel拖动生成一批手机号,也有可以从数据库中导出一批手机号,把准备好的数据,放到txt文件,或者csv文件中,使用csv数据文件设置直接调用. 2.txt文件.csv文件:都是文本文件,只是csv文件是用逗号分割列的文本文件 3.使用csv数据文件设置,建议使用 txt文件,有两点原因 3.1 csv文件被打开时,占用的系统资源要多于txt,从

在测试接口时,一个接口会先写好测试用例,这个用例主要针对功能,传入参时考虑到各种场景,正常的,异常的,如:参数缺省,参数传一个六位数字写用例时考虑边界情况等. 一个接口设计用例时有可能会十几条到几十条都有可能,多个接口就有很多了,这时候我们可以考虑到自动化测试接口. 采用数据驱动方式,把数据写在excel表格中,代码做封装,用数据驱动测试,两部分相互独立.python中用ddt模块来做数据驱动,代码简单好维护,调试也方便. 自己写的框架,结构如下: common:公共层,放读取表格数据,发送re

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

这一篇主要是关于文件的数据驱动. 一.通过json文件驱动 @ddt class MyTest(unittest.TestCase): @file_data('test_data_list.json') def test_data_list(self,value): print(value) @file_data('test_data_dict.json') def test_data_dict(self,value): print(value) 二.通过yaml文件驱动 pip install

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.data() 4.运行后用例会自动加载成三个单独的用例 5.测试结果: Testing started at 21:51 ...start!{'username': 'selenium\xe7\xbe\xa4', 'psw': '232607095'}end!start!{'username': 'python\xe7\xbe\xa4', 'psw': '226296743'}e

我的文件路径 一.DDT代码: import unittest from time import sleep from selenium import webdriver from ddt import ddt,data,file_data,unpack from selenium.webdriver.common.by import By @ddt class TestBaiduSearch(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls

简单介绍 ​ DDT(Date Driver Test),所谓数据驱动测试,简单来说就是由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,避免在测试中使用硬编码的数据,也就是测试数据和用例脚本代码分离. ​ DDT它其实就是一个装饰器,它会根据你传递进来的数据来决定要生成几个测试用例. ​ 使用的意义 1.代码复用率高:一个测试逻辑只需要写一次,可以多条测试数据复用,同时提高测

安装ddt  pip install ddt 直接上代码: # coding:utf-8 import ddt import time import excelunit import unittest from selenium import webdriver # 测试数据 data = excelunit.ExcelUtil("test.xlsx", "sheet1") testData = data.dict_data() print testData @dd

第一种,测试数据放在Excel里面 test_Login: import unittestimport timeimport ddtimport osfrom selenium import webdriverfrom SWYJR.common.readexcel import ExcelUtilfrom SWYJR.encapsulation.LoginPage import Login # # 获取xlsx路径# curpath = os.path.dirname(os.path.realp

首先, 添加ddt模块: import unittestfrom time import sleep from ddt import ddt, data, unpack# 导入ddt模块from selenium import webdriver @ddt# 声明使用ddtclass MyTestCase(unittest.TestCase): def setUp(self): self.driver = webdriver.Firefox() self.base_url = "https://

#!user/bin/env python # coding=utf- # @Author : Dang # @Time : // : # @Email : @qq.com # @File : # @Description: import xlrd import xlwt import os import time from openpyxl import load_workbook strtime = time.strftime('%Y-%m-%d_%H_%M_%S') # def readE