Python?Unittest?ddt數據驅動如何實現

本篇內容主要講解“Python Unittest ddt數據驅動如何實現”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python Unittest ddt數據驅動如何實現”吧!

1、數據驅動介紹：

• @ddt.ddt（類裝飾器，申明當前類使用ddt框架）

• @ddt.data（函數裝飾器，用于給測試用例傳遞數據），支持傳python所有數據類型：數字（int，long，float，compix)，字符串，列表1ist，元組tuple，集合，編寫閱讀數據文件的函數、@data入口參數加*讀取

• @ddt.unpack（函致裝飾器，將傳輸的數據包解包），一般作用于元組tuple和列表list、字典（參數名字和個數需要與字典的鍵保持一致）（數組、字符串不需要）

• @ddt.file_data（函數裝飾器，可直接讀取yaml/json文件）

2、數據驅動和關鍵驅動的區別：

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。
關鍵字驅動（核心：把業務邏相封裝成關鍵字login，只需要調用login。）

3、混合驅動模式（關鍵字驅動+數據驅動）

4、在進行數據驅動測試實戰：需要在測試類上使用@ddt.ddt裝飾器，在測試用例上使用@ddt.data裝飾器。

（1）單一參數：導包——寫一個參數（列表、數字、字符串）-----設置@ddt.data裝飾器寫入參數名----方法中寫入形參*data----調用參數內容

（2）多參數的數據驅動測試(一個測試參數中含多個元素)：導包——設置@ddt裝飾器——設置@unpack解包——寫入參數——形參傳遞——調用

（3）txt文件傳參

（4）json文件傳參

（5）yaml文件傳參

（6）xlsx文件傳參

注意：Python中傳遞可變參數：*代表順序閱讀列表類型，**代表順序閱讀對象(字典)類型，點擊閱讀可變參數部分可了解相關機制

# 1、單一參數的數據驅動
 
# 前置步驟：
# 使用語句import unittest導入測試框架
# 使用語句from ddt import ddt, data導入單一參數的數據驅動需要的包
 
# 示例會執行三次test，參數分別為'666','777','888'
import ddt
import unittest
@ddt.ddt  # 設置@ddt裝飾器
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    @ddt.data('666', '777', '888')  # 設置@data裝飾器，并將傳入參數寫進括號
    def test(self, *data):  # test入口設置形參
        print('數據驅動的number:', data)
# 程序會執行三次測試，入口參數分別為666、777、888
 
 
        
# 2、多參數的數據驅動
# 在單一參數包的基礎上，額外導入一個unpack的包，from ddt import ddt, data, unpack
# 步驟：導包——設置@ddt裝飾器——設置@unpack解包——寫入參數——形參傳遞——調用
import ddt
import unittest
 
Testdata = [
    {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登錄成功'}},
    {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用戶名或密碼不能為空'}},
    {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用戶名或密碼不能為空'}},
    {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用戶名或密碼錯誤'}},
]
 
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    
    #方式一：直接將列表放到data
    @ddt.data(['張三', '18'], ['李四', '19'])  # 設置@data裝飾器，并將同一組參數寫進中括號[]
    @ddt.unpack  # 設置@unpack裝飾器順序解包，缺少解包則相當于name = ['張三', '18']
    def test(self, name, age):
        print('姓名:', name, '年齡:', age)
# 程序會執行兩次測試，入口參數分別為['張三', '18'],['李四', '19']
 
        
    #方式二：寫一個列表后，使用*訪問列表到data
    @ddt.data(*Testdata)
    @ddt.unpack # 設置@unpack裝飾器順序解包
    def test_DataDriver(self, *Data):
        #print('DDT數據驅動實戰演示：', Data)
        res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
        self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
        
 
#3、 txt文件接收參數
# 新建num文件，txt格式
    # （1）單一參數按行存儲777，888，999
    # （2）多參數txt文件
        # dict文件內容(參數列表)(按行存儲)：
        # 張三，18
        # 李四，19
# 編輯閱讀數據文件的函數
# 記住讀取文件一定要設置編碼方式，否則讀取的漢字可能出現亂碼！！！！！！
import ddt
import unittest
def read_num():
    lis = []    # 以列表形式存儲數據，以便傳入@data區域
    with open('num.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:    # 以只讀'r',編碼方式為'utf-8'的方式,打開文件'num',并命名為file
        for line in file.readlines():   # 循環按行讀取文件的每一行
            lis.append(line.strip('\n'))  #單一參數，每讀完一行將此行數據加入列表元素，記得元素要刪除'/n'換行符！！！
            #lis.append(line.strip('\n').split(','))  # 多參驅動，刪除換行符，根據，分割后，列表為['張三，18', '李四，19', '王五，20']
        return lis    # 將列表返回,作為@data接收的內容
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    @ddt.data(*read_num())  # 入口參數設定為read_num(),因為返回值是列表，所以加*表示逐個讀取列表元素
    #txt表格有多少個值，設置多少個接收參數的形參
    def test(self, name,age):
        print('數據驅動的number:', name,age)
 
 
# 4、JSON文件傳參：數據分離
# 多參數——json文件
# 步驟和單一參數類似，僅需加入@unpack裝飾器以及多參數傳參入口
# dict文件內容(參數列表)(非規范json文件格式):
# 單一參數：["666","777","888"]
# 多個參數：[["張三", "18"], ["李四", "19"], ["王五", "20"]]
# 注意json文件格式字符串用雙引號
import ddt
import unittest
import json
def read_dict_json():
    return json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8'))  # 使用json包讀取json文件，并作為返回值返回
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    @ddt.data(*read_dict_json())
    @ddt.unpack     # 使用@unpack裝飾器解包
    def test(self, name, age):    # 因為是非規范json格式，所以形參名無限制，下文會解釋規范json格式
        print('姓名:', name, '年齡:', age)
    
 
# 4、JSON文件傳參：數據分離
# json文件三種形式:
# （1）單一參數：["666","777","888"]
# （2）多個參數：[["張三", "18"], ["李四", "19"], ["王五", "20"]]
# （3）JSON格式讀取，每一組參數以對象形式存儲:
# [
#   {"name":"張三", "age":"18"},
#   {"name":"李四", "age":"19"},
#   {"name":"王五", "age":"20"}
# ]
# 單一參數時無需使用unpack，多參數需要使用unpack解包，注意json文件格式字符串用雙引號
import ddt
import unittest
import json
 
#方式1：非正式json格式使用
def read_dict_json():
    return json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8'))  # 使用json包讀取json文件，并作為返回值返回
 
#方式2：JSON格式讀取，提取已讀完后的json文件(字典形式)，通過遍歷獲取元素，并返回
def read_dict_json():
    lis = []
    dic = json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8'))
    # 此處加上遍歷獲取語句，下文yaml格式有實例，方法一樣
    for item in dic:
        lis.append(item)
    return lis
 
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
    @ddt.data(*read_dict_json())
    @ddt.unpack     # 使用@unpack裝飾器解包
    def test(self, name, age):    # 因為是非規范json格式，所以形參名無限制，下文會解釋規范json格式
        print('姓名:', name, '年齡:', age)
 
 
#5、多參數yaml
# 以對象形式存儲yml數據(字典)
# yaml格式文件內容
# -
#   name: 張三
#   age: 18
# -
#   name: 李四
#   age: 19
# -
#   name: 王五
#   age: 20
# '-'號之后一定要打空格！！！
# ':'號之后一定要打空格！！！
 
# 入口參數與數據參數key命名統一即可導入
import ddt
import unittest
import yaml
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
 
    #方式1：形參入口和數據參數key命名統一
    @ddt.file_data('./data/dict.yml')
    def test(self, name, age):  # 設置入口參數名字與數據參數命名相同即可
        print('姓名是：', name, '年齡為：', age)
 
    #方式2：入口參數與數據參數命名不統一
    @ddt.file_data('./data/dict.yml')
    def test(self, **cdata):  # Python中可變參數傳遞的知識：**按對象順序執行
        print('姓名是：', cdata['name'], '年齡為：', cdata['age'])    # 通過對象訪問語法即可調用

例子如下：

方式一：測試數據直接寫成列表形式，使用ddt.data(*Data)傳值

##2.12.2  DDT在自動化測試中的應用(傳列表)
 
import ddt
import unittest
 
# 給4條測試數據
    Testdata = [
        {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登錄成功'}},
        {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用戶名或密碼不能為空'}},
        {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用戶名或密碼不能為空'}},
        {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用戶名或密碼錯誤'}},
    ]
@ddt.ddt
class TestModules(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        print('testcase beaning....')
    def tearDown(self):
        print('testcase ending.....')
        
    @ddt.data(*Data)
    def test_DataDriver(self,Data):
        #print('DDT數據驅動實戰演示：',Testdata)
        res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
        self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

方式二：數據寫到方法形式readData()，使用ddt.data(*readData())傳值

import ddt
import unittest
 
# 給4條測試數據
def readData():
    Testdata = [
        {"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登錄成功'}},
        {"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用戶名或密碼不能為空'}},
        {"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用戶名或密碼不能為空'}},
        {"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用戶名或密碼錯誤'}},
    ]
    return TestData
 
@ddt.ddt
class TestModules(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        print('testcase beaning....')
    def tearDown(self):
        print('testcase ending.....')
    @ddt.data(*readData())
    def test_DataDriver(self,Data):
        #print('DDT數據驅動實戰演示：',Testdata)
        res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
        self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

到此，相信大家對“Python Unittest ddt數據驅動如何實現”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！