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

一,创建login.yml 文件(以登录接口为例) 1,创建 login.yml 文件,内容如下图: 打印login.yml 文件,代码及显示效果如下: 代码: import yaml,jsonf = open(r'C:xxx\login.yml',encoding='utf-8')print(json.dumps(yaml.load(f),indent=4,ensure_ascii= False)) 2,测试代码如下: import ddt,unittest,requests,timeimpo

一.定义 unittest单元测试框架不仅可以适用于单元测试,还可以适用WEB自动化测试用例的开发与执行,该测试框架可组织执行测试用例,并且提供了丰富的断言方法,判断测试用例是否通过,最终生成测试结果. unittest通过建立类并继承父类unittest.TestCase将用例组织起来,统一执行 示例: import unittest class Testcase(unittest.TestCase):#类继承unittest.TestCase def setUp(self):#每条用例运行前

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) 实例代码: import ddt import unittest test_data1 = [{"username": "zhangsan", "pwd": "zhangsan"}, {"username": "lisi", "pwd"

学习完了如何用yaml文件管理用例,如何进行单元测试,如何产生漂亮的测试报告,那么结合这几点,我们简单学习下unittest+yaml数据驱动来测试. 第一步:首先,我们建一个yaml文件,管理用例,以/api/user/login登录接口为例. 第二步:新建python文件,编写逻辑代码 import unittest,requests import ddt from BeautifulReport import BeautifulReport as bf from urllib import

import ddtimport unittest """ddt模块包含了一个类的装饰器ddt和两个方法的装饰器: data:包含多个你想要传给测试用例的参数: file_data:会从json或yaml中加载数据: 通常data中包含的每一个值都会作为一个单独的参数传给测试方法,如果这些值是用元组或者列表传进来的,可以用unpack方法将其自动分解成多个参数."""test_data2 = [{"a": "1&qu

在做测试的时候,有些地方无论是接口还是UI只是参数数据的输入不一样,操作过程是一样的.重复去写操作过程会增加代码量,我们可以通过参数化的方式解决这个问题,也叫做数据驱动,我们通过python做参数化的方法有很多种,今天我们介绍一种简单的方法DDT ddt 官方文档:https://ddt.readthedocs.io/en/latest/example.html ddt属于python的第3方库,需要通过pip进行安装 pip install ddt ddt中常用的类的装饰器一个data(可以直

import unittest,requestsimport ddtfrom BeautifulReport import BeautifulReport as bffrom urllib import parse @ddt.ddtclass Login(unittest.TestCase): base_url='http://xxx.xxx.xxx.xxx' @ddt.file_data('login.yaml') #ddt帮你自动读文件,获取文件内容,循环调用函数 def test_requ

用unittest框架写的接口自动化实现过程: 1.编写ymal格式用例: 2.导入ddt模块,该模块的主要功能是帮你读取ymal用例文件,自动获取内容并循环调用函数,具体见代码. 3.导入BeautifulReport模块,生成报告的模块. 4.导入unittest模块,使用unittest模块框架,编写自动化调用接口测试. 代码: import unittest,requests import ddt from BeautifulReport import BeautifulReport a

aml文件是专门用来写配置文件的语言,非常简洁和强大,远比json格式方便. 在PC中新建一个yml/yaml为为缩略名的文件,输入信息见下图 新建一个py文件处理yml文件,直接处理成字典格式 缩进为二维数组: import yamlf = open('mpp.yml')print(yaml.load(f)) yml文件信息和运行结果如下图: ddt相当于参数化一个东西 只传入一个参数: 传入多个参数: 使用ddt+yml+unittest实现自动化接口测试,代码如下: import ddti

目录 1.DDT简介 2.data装饰器 3.unpack装饰器 4.file_data装饰器 5.总结 1.DDT简介 Data-Driven Tests(DDT)即数据驱动测试.它允许您通过不同的测试数据来运行同一个测试用例,使它作为多个测试用例出现.其官方文档给出的定义如下: DDT (Data-Driven Tests) allows you to multiply one test case by running it with different test data, and mak

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

一.Python数据驱动工具ddt 1.  安装 ddt pip install ddt DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写 资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 2.  DDT的使用 (1)   ddt.ddt: 装饰类,也就是继承自TestCase的类 (2)   ddt.data: 装饰测试方法.参数是一系列的值. (3)   ddt.file_data: 装饰测试方法.参数是文件名.文件可以是json 或者 yaml类型. 注

背景 python 的unittest 没有自带数据驱动功能. 所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成. DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写. 资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 使用方法 dd.ddt: 装饰类,也就是继承自TestCase的类. ddt.data: 装饰测试方法.参数是一系列的值. ddt.file_data: 装饰测试方法.参数是文件名.文件可以是json 或者 yaml

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 由外部数据集合来驱动测试用例 核心的思想:数据和测试代码分离   应用场景:一组数据来执行相同的操作 当测试数据发生大量变化的情况下测试代码,(或者说测试用例)可以保持不变   excel存储测试数据,ddt读取测试数据到 单元测试框架(测试用例中)-输出到html报告   python.ddt框架 安装

根据yaml文件自动生成python文件 utp框架: bin目录:存放执行文件(run.py) cases目录:存放生成的用例的python文件(该目录下的文件为根据data目录下的测试用例生成的python文件:logoin.py.query.py.reg.py) conf目录:存放配置文件(case_template(需回顾查看该文件的文件类型).setting.py) data目录:存放yaml格式的用例文件(login.yaml.query.yaml.reg.yaml) lib目录:存

背景 python 的unittest 没有自带数据驱动功能. 所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成. DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写. 资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 使用方法 dd.ddt: 装饰类,也就是继承自TestCase的类. ddt.data: 装饰测试方法.参数是一系列的值. ddt.file_data: 装饰测试方法.参数是文件名.文件可以是json 或者 yaml

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

简介 ddt(data driven test)数据驱动测试:由外部数据集合来驱动测试用例,适用于测试方法不变,但需要大量变化的数据进行测试的情况,目的就是为了数据和测试步骤的分离 由于unittest没有数据驱动的模块,所以主要使用ddt这个库,安装如下 pip install ddt ddt包含类的装饰器ddt和常用的三个方法装饰器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),unpack(分解数据) 使用 1.单独几个数据的时候 import

python读取yaml文件使用,有两种方式: 1.使用ddt读取 2,使用方法读取ddt的内容,在使用方法中进行调用 1.使用ddt读取 @ddt.ddt class loginTestPage(unittest.TestCase): @ddt.file_data(path) @ddt.unpack def testlogin(self,**kwargs): u''' "输入邮件账号.用户名.密码符合要求 勾选同意协议" 1.注册成功,跳转到注册成功页面 " 1.验证URL