ddt-python测试数据驱动工具(转载)
背景
python 的unittest 没有自带数据驱动功能。
所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成。
DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。
资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/
使用方法
@dd.ddt:
装饰类,也就是继承自TestCase的类。
@ddt.data:
装饰测试方法。参数是一系列的值。
@ddt.file_data:
装饰测试方法。参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型。
注意,如果文件以”.yml”或者”.yaml”结尾,ddt会作为yaml类型处理,其他所有文件都会作为json文件处理。
如果文件中是列表,每个列表的值会作为测试用例参数,同时作为测试用例方法名后缀显示。
如果文件中是字典,字典的key会作为测试用例方法的后缀显示,字典的值会作为测试用例参数。
@ddt.unpack:
传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表,添加unpack之后,ddt会自动把元组或者列表对应到多个参数上。字典也可以这样处理。参见下面的示例2.
测试用例方法名生成规则
使用ddt后,会产生一个新的测试用例方法名:之前的测试用例方法名_ordinal_data
之前的测试用例方法名:即定义的测试用例方法名。比如def test_large(),这里就是test_large
ordinal:整数,从1开始递加。
data:如果传递过来的数据存在__name__属性,则这里就是该数据的__name__值。如果未定义__name__属性,ddt会尽量将传递过来的数据转化为python标识符,作为data显示。比如(3,2)就转化为3_2。需要注意的是,如果数据是字典,则这里就是字典的key。
使用示例
1. data直接放入数值
需要导入ddt包,然后再TestCase类上采用@ddt进行装饰,测试方法上装饰@data()。
data可以是数值,也可以是字符串。
import unittest
from ddt import ddt, data
from ddt_demo.mycode import larger_than_two @ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase): @data(3, 4, 12, 23)
def test_larger_than_two(self, value):
self.assertTrue(larger_than_two(value)) @data(1, -3, 2, 0)
def test_not_larger_than_two(self, value):
self.assertFalse(larger_than_two(value)) @data(u'ascii', u'non-ascii-\N{SNOWMAN}')
def test_unicode(self, value):
self.assertIn(value, (u'ascii', u'non-ascii-\N{SNOWMAN}')) if __name__=='__main__':
unittest.main(verbosity=2)
输出如下:
test_larger_than_two_1_3 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_larger_than_two_2_4 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_larger_than_two_3_12 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_larger_than_two_4_23 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_not_larger_than_two_1_1 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_not_larger_than_two_2__3 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_not_larger_than_two_3_2 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_not_larger_than_two_4_0 (__main__.FooTestCase) ... ok
test_unicode_1_ascii (__main__.FooTestCase) ... ok
test_unicode_2_non_ascii__ (__main__.FooTestCase) ... ok ----------------------------------------------------------------------
Ran 10 tests in 0.001s OK
可以看到上面只写了3个测试方法,但是最后run了10个用例。
这里测试方法后会被ddt加一个后缀,ddt会尝试把测试数据转化为后缀附在测试方法后,组成一个新的名字。
2. data放入复杂的数据结构
使用复杂的数据结构时,需要用到@unpack,同时测试方法的参数需要使用对应的多个,比如下面的frist_value 以及 second_value。
import unittest
from ddt import ddt, data,unpack @ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase): @data((3, 2), (4, 3), (5, 3))
@unpack
def test_tuples_extracted_into_arguments(self, first_value, second_value):
self.assertTrue(first_value > second_value) @data([3, 2], [4, 3], [5, 3])
@unpack
def test_list_extracted_into_arguments(self, first_value, second_value):
self.assertTrue(first_value > second_value) @unpack
@data({'first': 1, 'second': 3, 'third': 2},
{'first': 4, 'second': 6, 'third': 5})
def test_dicts_extracted_into_kwargs(self, first, second, third):
self.assertTrue(first < third < second) if __name__=='__main__':
unittest.main(verbosity=2)
执行之后,全部pass。
3. 使用json文件
新建文件 test_data_list.json
[
"Hello",
"Goodbye"
]
新建文件 test_data_dict.json:
{
"unsorted_list": [ 10, 12, 15 ],
"sorted_list": [ 15, 12, 50 ]
}
新建测试脚本ddt_test.py:
import unittest
from ddt import ddt, file_data
from ddt_demo.mycode import has_three_elements,is_a_greeting @ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase): @file_data('test_data_dict.json')
def test_file_data_json_dict(self, value):
self.assertTrue(has_three_elements(value)) @file_data('test_data_list.json')
def test_file_data_json_list(self, value):
self.assertTrue(is_a_greeting(value)) if __name__=='__main__':
unittest.main(verbosity=2)
4. 使用yaml文件
新建文件 test_data_list.yaml:
- "Hello"
- "Goodbye"
新建文件 test_data_dict.yaml:
unsorted_list:
- 10
- 15
- 12 sorted_list: [ 15, 12, 50 ]
新建测试脚本ddt_test.py:
import unittest
from ddt import ddt, file_data
from ddt_demo.mycode import has_three_elements,is_a_greeting @ddt
class FooTestCase(unittest.TestCase): @file_data('test_data_dict.yaml')
def test_file_data_yaml_dict(self, value):
self.assertTrue(has_three_elements(value)) @file_data('test_data_list.yaml')
def test_file_data_yaml_list(self, value):
self.assertTrue(is_a_greeting(value)) if __name__=='__main__':
unittest.main(verbosity=2)
转载:https://www.cnblogs.com/miniren/p/7099187.html
ddt-python测试数据驱动工具(转载)的更多相关文章
- python测试开发工具库汇总(转载)
Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. mechanize- Python中有状态的程序化Web浏 ...
- Python测试 ——开发工具库
Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. mechanize- Python中有状态的程序化Web浏 ...
- 【转】Python unittest数据驱动工具:DDT
背景 python 的unittest 没有自带数据驱动功能. 所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成. DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写 ...
- 基于python3在nose测试框架的基础上添加测试数据驱动工具
[本文出自天外归云的博客园] Python3下一些nose插件经过2to3的转换后失效了 Python的nose测试框架是通过python2编写的,通过pip3install的方式安装的nose和相关 ...
- 【webdriver自动化】Python数据驱动工具DDT
一.Python数据驱动工具ddt 1. 安装 ddt pip install ddt DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写 资料:http://ddt.readthedocs.i ...
- Python+Selenium+Unittest+Ddt+HTMLReport分布式数据驱动自动化测试框架结构
1.Business:公共业务模块,如登录模块,可以把登录模块进行封装供调用 ------login_business.py from Page_Object.Common_Page.login_pa ...
- python测试框架&&数据生成&&工具最全资源汇总
xUnit frameworks 单元测试框架frameworks 框架unittest - python自带的单元测试库,开箱即用unittest2 - 加强版的单元测试框架,适用于Python 2 ...
- python基础系列教程——Python的安装与测试:python的IDE工具PyDev和pycharm,anaconda
---恢复内容开始--- python基础系列教程——Python的安装与测试:python的IDE工具PyDev和pycharm,anaconda 从头开启python的开发环境搭建.安装比较简单, ...
- 转载:Python 包管理工具解惑
Python 包管理工具解惑 本站文章除注明转载外,均为本站原创或者翻译. 本站文章欢迎各种形式的转载,但请18岁以上的转载者注明文章出处,尊重我的劳动,也尊重你的智商: 本站部分原创和翻译文章提供m ...
随机推荐
- 给vector对象添加元素的方法
#include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { //初始化10个元素,每个值都为0 ...
- (转)Java并发编程:阻塞队列
Java并发编程:阻塞队列 在前面几篇文章中,我们讨论了同步容器(Hashtable.Vector),也讨论了并发容器(ConcurrentHashMap.CopyOnWriteArrayList), ...
- 吴裕雄--天生自然C++语言学习笔记:C++简介
C++ 是一种中级语言,它是由 Bjarne Stroustrup 于 年在贝尔实验室开始设计开发的.C++ 进一步扩充和完善了 C 语言,是一种面向对象的程序设计语言.C++ 可运行于多种平台上,如 ...
- ajax+springboot完整例子
1.index.htm <textarea rows="10" cols="60%" id="cover">ss</tex ...
- 201771010123汪慧和《面向对象程序设计JAVA》第九周实验总结
一.理论部分 1.异常 (1)异常处理的任务就是将控制权从错误产生的地方转移给能够处理这种情况的错误处理器. (2)程序中可能出现的错误和问题:a.用户输入错误.b.设备错误.c.物理限制.d.代码错 ...
- Springmvc接收数组参数
Springmvc接收数组参数,必须添加@RequestParam注解 注解格式@RequestParam(value="前端参数名[]") 示例: controller端的代码 ...
- POJ 1789:Truck History
Truck History Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 21376 Accepted: 8311 De ...
- 和我一起从0学算法(C语言版)(一)
第一章 排序 第一节 简化版桶排法 友情提示:此文章分享给所有小白,大牛请绕路! 生活中很多地方需要使用排序,价格的由低到高.距离的由远及近等,都是排序问题的体现.如果排序量较少,依靠个人能力很容易实 ...
- Python笔记_第一篇_面向过程_第一部分_1.Python环境的设置(含虚拟机)
*Python环境的设置 Python的环境设置也就是所需工作平台的软件搭建.常用的搭建平台IOS系统+Linux系统和Windows+Linux系统的搭建.这里主要说明的是Windows+Linux ...
- PyCharm 代码行出现多余的数字
添加或取消 Ctrl + Shift + 对应的数字(1-9) 作用 相当于标签,Ctrl + 对应的数字键,可以快速定位到做了标签的代码行