在Python項目中利用unittest與DDT實現一個數據驅動測試

在Python項目中利用unittest與DDT實現一個數據驅動測試？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

數據驅動測試：

• 避免編寫重復代碼

• 數據與測試腳本分離

• 通過使用數據驅動測試，來驗證多組數據測試場景

• 通常來說，多用于單元測試和接口測試
  

ddt介紹

Data-Driven Tests（DDT）即數據驅動測試，可以實現不同數據運行同一個測試用例。ddt本質其實就是裝飾器，一組數據一個場景。

ddt模塊包含了一個類的裝飾器ddt和三個個方法的裝飾器：

data：包含多個你想要傳給測試用例的參數，可以為列表、元組、字典等；

file_data:會從json或yaml中加載數據；

unpack:分割元素，如以下示例：

@data([a,d],[c,d])

如果沒有@unpack，那么[a,b]當成一個參數傳入用例運行

如果有@unpack，那么[a,b]被分解開，按照用例中的兩個參數傳遞

安裝

pip install ddt

使用data裝飾器

傳遞整體列表，字典、元組

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  # @data([1,2,3,4,5,6,7])
  @data({"a":"1","b":2})
  # @data((1,2,3))
  def test(self,data):
    print(data)
if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

嵌套列表、元組、字典的整體傳遞方式

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  # @data(*[[1,2,3],[1,0,1],[0,0,0],[1,1,3]])
  # @data(*[{"a":1}, {"a":2}, {"a":3}, {"a":4}])
  @data(*[(1,5), (4,2), (6,7), (5,6)])
  def test(self,data):
    print(data)

if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

使用unpack裝飾器

unpack 依次傳遞元組

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @data((1,2,3),(1,0,1),(0,0,0),(1,1,3))
  @unpack
  def test(self,a,b,c):
    print(a,b,c)
    if a+b == c:
      print(True)
    else:
      print(False)
if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

輸出結果：

1 2 3
True
1 0 1
True
0 0 0
True
1 1 3
False

依次傳遞字典

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack

def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @data({"a":1,"b":1,"c":2},
     {"a":0,"b":0,"c":0},
     {"a":-1,"b":1,"c":0})
  @unpack
  def test(self,a,b,c):
    print(a,b,c)
    if a + b == c:
      print(True)
    else:
      print(False)

if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

輸出結果：

1 1 2
True
0 0 0
True
-1 1 0
True

依次傳遞列表

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack

def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @data([1,2,3],[1,0,1],[0,0,0],[1,1,3])
  @unpack
  def test(self,a,b,c):
    print(a,b,c)
    if a + b == c:
      print(True)
    else:
      print(False)

if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

輸出結果：

1 2 3
True
1 0 1
True
0 0 0
True
1 1 3
False

使用file_data裝飾器

ddt支持從文件中加載數據，@file_data()裝飾器會從json或yaml中加載數據。只有以“.yml” 和 “.yaml” 結尾的文件被加載為Yaml文件。所有其他格式文件都作為json文件加載，比如txt。

傳遞json數據

test.json文件

{
  "case1": {
    "a": 1,
    "b": 1,
    "c": 2
  },
  "case2": {
    "a": -1,
    "b": 1,
    "c": 0
  },
  "case3": {
    "a": 0,
    "b": 0,
    "c": 0
  }
}

import unittest
from ddt import ddt,file_data

def add(a,b):
  return a+b

@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @file_data("test.json")
  def test(self, a, b, c):
    print(a,b,c)


if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

傳遞多層json文件

test.json文件

{
  "case1": {
    "data": {
      "a": 1,
      "b": 1
    },
    "result": 2
  },
  "case2": {
    "data": {
      "a": 0,
      "b": 1
    },
    "result": 1
  },
  "case3": {
    "data": {
      "a": 0,
      "b": 0
    },
    "result": 0
  }
}

import unittest
from ddt import ddt,file_data

def add(a,b):
  return a+b

@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @file_data("test.json")
  def test(self,data,result):
    print(data,result)

if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

傳遞yml數據

yml 需要安裝yml（pip install PyYAML）

test.yml

def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @file_data("test.yml")
  def test(self,a,b,c):
    print(a,b,c)

看完上述內容，你們掌握在Python項目中利用unittest與DDT實現一個數據驅動測試的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！