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

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

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

接口自动化测试流程:需求分析-用例设计--脚本开发--测试执行--结果分析1.获取接口文档,根据文档获取请求方式,传输协议,请求参数,响应参数,判断测试是否通过设计用例2.脚本开发:使用requests模块进行接口调用 request内容包含什么? ① 封装了各种请求类型,get.post 等:② 以关键字参数的方式,封装了各种请求参数,params.data.headers.token 等:③ 封装了响应内容,status_code.json().cookies.url 等:④ session

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

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

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

戏说WSGI(Python Web服务网关接口) 当你在Python的世界中冒险,突然遭遇一只Web怪兽,你会选择什么武器对付它?在兵器谱上,下列兵器可谓名列前茅: Zope,厚重的长枪.较早出现的武器形态.该武器非常之强悍,无坚不摧,无物不破.而且适合在军队中使用,排兵布阵集团作战效果更佳.然而要用好Zope要花上很长的时间,俗话说“月棍年刀一辈子枪”,可见其难度. TurboGears,威武的刀.快意江湖必备之物.其打造者熟知江湖规矩,颇有武林盟主之风,遇事通常拉帮结伙,分派任务,决计不会把

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

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

最近做的接口自动化,遇到了很多模块的接口,返回的断言不太相同,在放在unnitest单元测试框架+ddt数据驱动,做参数时,发现不能只通过一个方式进行断言,那么,要怎么做才能做到适配当前所有接口的断言呢? 先举个例子,大部分接口返回的内容,都是json格式,都可以通过相应的key值,进行取值 1. 登录接口,登录成功,会返回一个code { "code":0, "msg": "登录成功" } 2.第二个,新增一样商品的接口的返回报文: { &qu

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

今天在 git.oschina 的首页上看到他们推出演示平台,其中,Python 的演示平台支持 WSGI 接口的应用.虽然,这个演示平台连它自己提供的示例都跑不起来,但是,它还是成功的勾起了我对 WSGI 的好奇心.一番了解,对该机制的认识,总结如下.如有不妥,还望斧正. 为什么是 WSGI? 写过网页应用的各位亲,应该对 CGI 有了解,我们知道,CGI 的全程是“Common Gateway Interface”,即 “通用 Gateway Interface“.没错,这里的 WSGI,就

本篇将详细介绍Python 类的成员.成员修饰符.类的特殊成员. 类的成员 类的成员可以分为三大类:字段.方法和特性. 注:所有成员中,只有普通字段的内容保存对象中,即:根据此类创建了多少对象,在内存中就有多少个普通字段. 而其他的成员,则都是保存在类中,即:无论对象的多少,在内存中只创建一份. 一.字段 字段包括:普通字段和静态字段,他们在定义和使用中有所区别,而最本质的区别是内存中保存的位置不同, 普通字段属于对象 静态字段属于类 class Province: # 静态字段 country

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''

转自https://my.oschina.net/u/3041656/blog/820023 摘要: python + requests实现的接口自动化框架详细教程 前段时间由于公司测试方向的转型,由原来的web页面功能测试转变成接口测试,之前大多都是手工进行,利用postman和jmeter进行的接口测试,后来,组内有人讲原先web自动化的测试框架移驾成接口的自动化框架,使用的是java语言,但对于一个学java,却在学python的我来说,觉得python比起java更简单些,所以,我决定自

基于python实现的http+json协议接口自动化测试框架(含源码) by:授客 QQ:1033553122      欢迎加入软件性能测试交流 QQ群:7156436  由于篇幅问题,采用百度网盘链接分享的形式:    详情请点击: 基于python实现的http接口自动化测试框架.pdf

因公司业务需要,引进了自动化运维,所用到的监控平台为zbbix3.2,最近正在学习python,计划使用python调用zabbix api接口去做些事情,如生成报表,我想最基本的是要取得zabbix中的数据,这是第一步,今天先体验了一把,已经成功获取得到部分数据,所以记录下来. 操作系统:win10 zabbix版本:3.2 python版本:2.7.14 IDE:PyCharm 2017.2.3 Build #PY-172.3968.37, built on September 1, 201

一直听说python requests库对于接口自动化测试特别合适,但由于自身代码基础薄弱,一直没有实践: 这次赶上公司项目需要,同事小伙伴们一起学习写接口自动化脚本,听起来特别给力,赶紧实践一把: 自身电脑装了python2.x,装上,导入requests库,导入第三方库的方法如下:   PyCharm→Preferences→Project:项目名→Project Interpreter,点击左下角的+号:        开始写第一个接口,我的想法是先把接口的url给拼接出来,然后再验证返回