Python+unittest+DDT实现数据驱动测试

前言

数据驱动测试：

ddt介绍

Data-Driven Tests（DDT）即数据驱动测试，可以实现不同数据运行同一个测试用例。ddt本质其实就是装饰器，一组数据一个场景。

ddt模块包含了一个类的装饰器ddt和三个个方法的装饰器：

data：包含多个你想要传给测试用例的参数，可以为列表、元组、字典等；

file_data:会从json或yaml中加载数据；

unpack:分割元素，如以下示例：

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

如果没有@unpack，那么[a,b]当成一个参数传入用例运行

如果有@unpack，那么[a,b]被分解开，按照用例中的两个参数传递

安装

pip install ddt

使用data装饰器

传递整体列表，字典、元组

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass 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、元组、字典的整体传递方式

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass 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装饰器

unpack 依次传递元组

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass 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)

输出结果：

1 2 3True1 0 1True0 0 0True1 1 3False

依次传递字典

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass 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)

输出结果：

1 1 2True0 0 0True-1 1 0True

依次传递列表

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass 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)

输出结果：

1 2 3True1 0 1True0 0 0True1 1 3False

使用file_data装饰器

ddt支持从文件中加载数据，@file_data()装饰器会从json或yaml中加载数据。只有以“.yml” 和 “.yaml” 结尾的文件被加载为Yaml文件。所有其他格式文件都作为json文件加载，比如txt。

传递json数据

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 unittestfrom ddt import ddt,file_datadef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): @file_data('test.json') def test(self, a, b, c): print(a,b,c)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

传递多层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 unittestfrom ddt import ddt,file_datadef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): @file_data('test.json') def test(self,data,result): print(data,result)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

传递yml数据

yml 需要安装yml（pip install PyYAML）

test.yml

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

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持好吧啦网。