1. ddt 装饰器传参 2. ddt 读取数据文件 3. 读取 txt 文件 4. 读取 excel 文件 5. 连接 mysql 1. ddt 装饰器传参 python 的数据驱动模块 ddt 安装:pip install ddt 4 种使用模式: 引入的装饰器 @ddt 导入数据的 @data 拆分数据的 @unpack 导入外部数据的 @file_data 测试程序 1 from selenium import webdriver 2 import unittest, time 3 im

建两个.py文件分别是是读取xlsx文件内容,一个是测试用例使用ddt驱动 获取xlsx文件内容 import xlrd class ParseExcel(object): def __init__(self,path,sheelName): self.wa = xlrd.open_workbook(path) self.sheet = self.wa.sheet_by_name(sheelName) self.max = self.sheet.nrows def getDatasFromShe

from selenium import webdriver import ddt import time import unittest """ DDT(驱动.json文件) """ @ddt.ddt class TestLogin(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.driver = webdriver.Chrome() cls.url = "http:

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 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

import unittestfrom time import sleep from ddt import ddt, datafrom pymysql import connectfrom selenium import webdriver def getMySQLTestData(): # 查询数据库的方法 db = connect(host="localhost", user="root", password="123456", db=&qu

首先, 引入xlrd模块: ExcelDDT.py: import unittestfrom time import sleep from ddt import ddt, datafrom selenium import webdriverfrom xlrd import open_workbook def getExcelTestData(): openExcelFile = open_workbook("./ExcelTestData.xlsx") # 打开Excel文件 getS

import csvimport unittestfrom time import sleep from ddt import ddt, data, unpackfrom selenium import webdriver def getCsvData(): # 读取CSV文件 value_rows = [] with open('./CsvTestData.csv', encoding='UTF-8') as f: f_csv = csv.reader(f) next(f_csv) for r

unittest报告出现dict() -> new empty dictionary错误解决办法 说一下原因,这是由于unittest中采用了ddt驱动.  由于版本问题导致 问题如图: 解决办法: 重新安装ddt版本,降低其版本 1>查看ddt版本: pip show ddt 2>卸载已安装的ddt pip uninstall ddt 3>重新安装ddt 并指定其版本 pip install ddt==1.1.3 对比一下两个版本代码: 旧版:1.1.3 for name, fu

在做web ui自动化的过程中,经常发现这样一种情况,执行时case报错啦,再重新执行一遍又成功了. 如果不解决这个问题,脚本稳定性就会变差,很让人蛋疼,怎么解决呢: 思路: 写一个装饰器,装饰在case方法上,case一但出错就抛出错误.能过装饰器去捕获,来控制重新执行case. 代码: def replayCaseFail(num=3): def _warpper(func): def warpper(*args,**kwargs): raise_info = None rnum = 0 f

学完了Python脚本接口自动化之后,一直没有对该框架做总结,今天终于试着来做一份总结了. 框架结构如下图: 来说一下每个目录的作用: Configs:该目录下存放的是.conf,.ini文件格式的配置文件;文件里面的内容可以通过封装好的读写配置文件的类去获取. datas:该目录下存放一些测试用例数据,如:Excel libs:存放修改源码后的ddt.py和HTMLTestRunner文档,这个两个文档主要是为了让测试报告看起来更明了 logs: 存放脚本运行的日志文件 reports: 执行

一.安装ddtpip install ddt 二.数据驱动和代码驱动数据驱动:根据你提供的数据来进行测试,比如接口自动化测试框架ATP代码驱动:必须得写代码才能测试,比如unittest 三.使用数据驱动框架的好处--代码复用率高,同一测试逻辑编写一次,可以被多条测试数据复用,提高了测试代码的复用率,同时可以提高测试脚本的编写效率--异常排查效率高,测试框架依据测试数据,每条数据生成一条测试用例,用例执行过程相互隔离,在其中一条失败的情况下,不会影响其他的测试用例--代码的可维护性高,清晰的测试

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

一.创建yaml文件1. 安装yaml模块 pip install pyyaml2. 新建yaml文件 右键任意文件夹-->New-->File,输入文件名并以.yaml或.yml结尾 二.yaml文件格式 1. 列表 列表中的所有元素缩进相同,且均已“- ”(一个横杠和一个空格)开头 - 苹果 - 橙子 - 香蕉 代码读取yaml文件的数据 import yaml f = open(r'C:\Users\yitai\Desktop\python相关\综评_json\test1.yaml',e

前言 在设计用例的时候,有些用例只是参数数据的输入不一样,比如登录这个功能,操作过程但是一样的.如果用例重复去写操作过程会增加代码量,对应这种多组数据的测试用例,可以用数据驱动设计模式,一组数据对应一个测试用例,用例自动加载生成. 一.环境准备 1.安装ddt模块,打开cmd输入pip install ddt在线安装 >>pip install ddt 二.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

前言 在设计用例的时候,有些用例只是参数数据的输入不一样,比如登录这个功能,操作过程但是一样的.如果用例重复去写操作过程会增加代码量,对应这种多组数据的测试用例,可以用数据驱动设计模式,一组数据对应一个测试用例,用例自动加载生成. 一.环境准备 1.安装ddt模块,打开cmd输入pip install ddt在线安装 >>pip install ddt 二.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

在测试工作中,针对某一API接口,或者某一个用户界面的输入框,需要设计大量相关的用例,每一个用例包含实际输入的各种可能的数据.通常的做法是,将测试数据存放到一个数据文件里,然后从数据文件读取,在脚本中循环输入测试数据,并对结果进行验证.我们用Python的unittest+DDT结合的方式: 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) unittest框架: import unittest def add

data.xlsx: 脚本: #encoding=utf-8from selenium import webdriverimport timeimport datetimefrom openpyxl import *wb=load_workbook(r'd:\\test\\data.xlsx')ws=wb.active#获取第一个sheetprint u"最大行号:",ws.max_row #excel行是从1开始的,所以我们从2开始迭代遍历#且使用切片,必须有结束行的索引号,不能写[

应用程序对设备的同步异步操作: 大部分IRP都是由应用程序的Win32 API函数发起的.这些Win32 API本身就支持同步和异步操作.例如,ReadFile.WriteFile和DeviceIoControl等,它们都有异步和同步两种操作方式.DeviceIoControl的同步操作如图所示:

测试驱动开发模式,要求开发在写业务代码的时候,先写出测试代码,同时单元测试例子决定了如何来写产品的代码,并且不断的成功的执行编写的所有的单元测试例子,不断的完善单元测试例子进而完善产品代码, 这样随着功能的开发完成,测试代码也会对应的完成, 很显然,这是一个全新的开发模式, 在一定程度上,可以完全的提高软件的质量,以及开发可以对自己写的代码进行一个全面的评估和测试. TDD 模式是一个很大的概念,在这里, 我重点介绍下测试驱动模式与自动化的融合以及精简自动化的测试代码.下面我们来看一个登录的案例

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

本文转载自微信公众号:中国软件测试联盟 在进行软件测试时,我们都需要一个出发点,从哪里开始分析?测试设计是基于什么?简单说,就是什么驱动测试工作的进行? 基于对软件工程.产品质量和测试的理解,归纳出以下七类测试驱动模式. 1.业务/需求驱动测试 一个软件总是要解决用户的某类业务问题.业务驱动测试就是从用户的实际业务需求出发,分析业务目标.业务流程.用户角色.业务规则.业务发展等测试对象, 针对这些对象确定测试范围.测试方法和策略.测试是否充分,也是从业务流程和数据来衡量:软件系统能否充分满足业务