python接口自动化之DDT数据驱动测试

一、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。

二、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,同时提高测试脚本的编写效率。

2.异常排查效率高:根据测试数据,每条数据生成一条测试用例,用例相互分离,一条失败的情况下不会影响其他测试用例。

3.代码可维护性高:简洁明了的测试框架,利于其他同事阅读,提高代码的可维护性。

三、安装及导入

​ cmd命令行执行安装:pip install ddt

直接导入到模块:import ddt,或导入具体的装饰器:from ddt import ddt, data, unpack

四、ddt使用详解

三个要点:

  • @ddt:装饰测试类
  • @data:装饰测试用例
  • @unpack:装饰测试用例

要使用ddt的前提是要有测试用例类,然后用@ddt去装饰测试用例类,用@data(测试数据)去装饰测试用例,如下登录接口例子:

 
  1. from ddt import ddt, data

  2. from common.read_excel import ReadExcel

  3. from common.my_logger import log

  4. @ddt # 装饰登录测试用例类,声明使用ddt

  5. class LoginTestCase(unittest.TestCase):

  6. excel = ReadExcel("cases.xlsx", "login")

  7. cases = excel.read_data()

  8. @data(*cases) # 装饰测试用例

  9. def test_login(self, case):

  10. case_data = eval(case["data"])

  11. expected = eval(case["expected"])

  12. case_id = case["case_id"]

  13. result = login_check(*case_data)

  14. response = self.http.send(url=url, method=method, json=data, headers=headers)

  15. result = response.json()

  16. try:

  17. self.assertEqual(expected["code"], result["code"])

  18. self.assertEqual((expected["msg"]), result["msg"])

  19. except AssertionError as e:

  20. log.info("用例:{}--->执行未通过".format(case["title"]))

  21. print("预期结果:{}".format(expected))

  22. print("实际结果:{}".format(result))

  23. raise e

  24. else:

  25. log.info("用例:{}--->执行通过".format(case["title"]))

  26. if __name__ == '__main__':

  27. unittest.main()

@ddt它做的事情其实就等同于这句代码:LoginTestCase = ddt(LoginTestCase),把具体的类名传给ddt,告诉ddt是这个测试用例类要使用数据驱动。

@data做的事情就是把测试数据作为一个参数传递给测试用例,一个数据对应生成一条测试用例,如果data里面有多个数据那么就对应生成多条测试用例。如果data里放的类似是元组、列表等这样的序列类型的数据,data会把他们当成是一个整体,即一个测试数据。

​ 如果想一次传递多个参数给测试用例,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用@unpack分解数据。如上例子中的测试用例,只使用了一个参数,但这个参数case是一个字典,字典中已经包含多个数据,直接用key获取对应的值即可。@unpack则是可以把序列类型的数据拆分为多个,以多个参数传给测试用例,但测试用例也需要定义同等数量的参数来接收。

上面例子的测试数据cases来源是使用了openpyxl来读取excel中的测试数据的,这里直接说明cases其实就是像下面这样的一个列表:

 
  1. cases = [{'case_id': 1, 'title': '正常登录', 'data': '("test", "Test1234")', 'expected': '{"code": 0, "msg": "登录成功"}'}, {'case_id': 2, 'title': '密码错误', 'data': '("test", "123")', 'expected': '{"code": 1, "msg": "账号或密码不正确"}'}, {'case_id': 3, 'title': '账户名错误', 'data': '("test11", "Test1234")', 'expected': '{"code": 1, "msg": "账号或密码不正确"}'}]

  2. # *解包后,一个字典就是一个测试用例数据

  3. # 如第一个字典:{'case_id': 1, 'title': '正常登录', 'data': '("test", "Test1234")', 'expected': '{"code": 0, "msg": "登录成功"}'}

通过*解包,它的数据就是3个字典,每次给测试用例传入1个字典,而这个字典里就存放了一条完整的登录接口测试用例的测试数据,包括用例id、用例标题、测试的账号密码、期望返回的结果。

小结:

  • @data(a,b):a和b各运行一次用例
  • @data(*(a,b):a和b各运行一次用例,使用*解包,相当于@data(a,b)
  • @data([a,d],[c,d])如果没有@unpack[a,b]、[c,d]都会被当成一个参数传入用例,即用[a,b]运行一次,用[c,d]运行一次;如果有@unpack,[a,b]会被分解开,一次传递两个参数给用例,用例需要定义两个参数接收@unpack可适用元组、列表或字典,但当传入的是字典时,字典的key和用例定义的参数名需要保持一致

五、扩展

关键代码:@file_data,传递文件(json/yaml)

  1. # 传递json

  2. """

  3. json文件数据

  4. {

  5. "token":123456,

  6. "actionName": "api.login",

  7. "content": {

  8. "user": "miki",

  9. "pwd": "Test123"

  10. }

  11. }

  12. """

  13. """

  14. yaml文件

  15. test_list:

  16. - 11

  17. - 22

  18. - 12

  19. sorted_list: [ 11, 12, 22 ]

  20. """

  21. from ddt import *

  22. @ddt # 声明使用ddt

  23. class TestFile(unittest.TestCase):

  24. @file_data('D:/test/test.json')

  25. def test_json(self, json_data):

  26. print(json_data)

  27. @file_data('D:/test/test.yaml')

  28. def test_yaml(self, yaml_data):

  29. print("yaml", yaml_data)

 

总结:

感谢每一个认真阅读我文章的人!!!

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路,如果你不想再体验一次学习时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源,希望能给你前进的路上带来帮助。

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