unittest+ddt_实现数据驱动测试(7)
我们设计测试用例时,会出现测试步骤一样,只是其中的测试数据有变化的情况,比如测试登录时的账号密码。这个时候,如果我们依然使用一条case一个方法的话,会出现大量的代码冗余,而且效率也会大大降低。此时,ddt模块就能帮助我们解决这个问题。
ddt(data-driven test),顾名思义,数据驱动测试。这个模块是第三方库,需要我们自己下载。或者直接在命令行输入pip install ddt。
ddt用法
先看一个简单的演示:
import unittest
import ddt @ddt.ddt # 解析Demo中使用了ddt装饰器的方法
class Demo(unittest.TestCase): @ddt.data(1, 2) # 迭代的参数值
def test_case_1(self, v): # 迭代的参数个数需要与方法中的形参个数一致
print(f"v:{v}") @ddt.data((1, 2), [3, 4]) # 迭代的参数值类型可以为元组或列表
@ddt.unpack # 当迭代的参数为多维数组时,需要使用该装饰器来解析参数
def test_case_2(self, v1, v2):
print(f"v1:{v1} v2:{v2}") @ddt.data({"v3": 1, "v4": 2}, {"v3": 3, "v4": 4}) # 迭代的参数值类型可以为字典,字典的key值需要与形参的名称一致
@ddt.unpack
def test_case_3(self, v3, v4):
print(f"v3:{v3} v4:{v4}") if __name__ == '__main__':
unittest.main()
演示结果:
ddt缺陷
按照上面的方法将ddt运用到实际项目中,就能实现数据驱动的功能了。但是,用dir(Demo)查看类的属性时,发现找不到 test_case_1,*2,*3的方法名称,而是出现下图类似的名称。
这是因为ddt为了防止方法名冲突,自动修改了方法名称。名称改变后,表面看起来也没影响用例的执行,这是因为我们使用的是自动搜索用例的方法执行的用例,如果使用addTest这种指定用例的方法就会报错:ValueError: no such test method in <class '__main__.Demo'>: test_case_1
如果我们不实用指定用例的方法那是不是就没有问题了呢?执行上确实没问题,但如果我们使用了自动生成报告的模块(比如:BeautifulReport),生成的报告中,用例名称显示的是修改后的名称。
修复ddt缺陷
添加指定用例的方法看起来是无解的,因为使用数据驱动迭代的过程中,ddt必然会修改被装饰方法的方法名称,那怎么办呢?既然是ddt在解析用例过程中修改的方法名称,那么我们在解析过程中自定义用例名。
综合考虑各数据类型的特性后,决定不修改ddt对元组和列表类型数据的处理方式,只在字典类型的数据中添加指定用例名称的方法。
通读ddt源码,发现ddt是在 mk_test_name() 函数中定义的用例名称,具体代码如下:
def mk_test_name(name, value, index=0, name_fmt=TestNameFormat.DEFAULT):
# Add zeros before index to keep order
index = "{0:0{1}}".format(index + 1, index_len) if name_fmt is TestNameFormat.INDEX_ONLY or not is_trivial(value):
return "{0}_{1}".format(name, index)
try:
value = str(value)
except UnicodeEncodeError:
# fallback for python2
value = value.encode('ascii', 'backslashreplace')
test_name = "{0}_{1}_{2}".format(name, index, value)
return re.sub(r'\W|^(?=\d)', '_', test_name)
我们只要在这部分代码中增加对字典类型的数据处理即可,增加蓝色区域代码如下:
def mk_test_name(name, value, index=0, name_fmt=TestNameFormat.DEFAULT): # Add zeros before index to keep order
index = "{0:0{1}}".format(index + 1, index_len) if name_fmt is TestNameFormat.INDEX_ONLY or not is_trivial(value):
if isinstance(value, dict):
test_name = value.get("case_name")
if test_name is not None:
return test_name
return "{0}_{1}".format(name, index)
try:
value = str(value)
except UnicodeEncodeError:
# fallback for python2
value = value.encode('ascii', 'backslashreplace')
test_name = "{0}_{1}_{2}".format(name, index, value)
return re.sub(r'\W|^(?=\d)', '_', test_name)
修改代码后,自定义用例名称的用法是在数据中定义case_name的key,值就为用例名称。
代码演示如下:
import unittest
import ddt @ddt.ddt # 解析Demo中使用了ddt装饰器的方法
class Demo(unittest.TestCase): @ddt.data(1, 2) # 迭代的参数值
def test_case_1(self, v): # 迭代的参数个数需要与方法中的形参个数一致
print(f"v:{v}") @ddt.data((1, 2), [3, 4]) # 迭代的参数值类型可以为元组或列表
@ddt.unpack # 当迭代的参数为多维数组时,需要使用该装饰器来解析参数
def test_case_2(self, v1, v2):
print(f"v1:{v1} v2:{v2}") @ddt.data({"v3": 1, "v4": 2, "case_name": "test_normal"}, {"v3": 3, "v4": 4, "case_name": "test_error"}) # 在数据中定义case_name的key,值就为用例名称
@ddt.unpack
def test_case_3(self, v3, v4, case_name):
print(f"v3:{v3} v4:{v4}")
执行结果如下
需要注意两点:
- 自定义的用例名称不能相同,虽然不会报错,但是只会执行一个用例。
- 自定义的用例名称也必须是test开头。
使用这种方法,也能解决addTest添加不了用例的问题,有兴趣自己可以试试,就不在演示了。
ddt的数据可在用例描述中参数化显示
ddt对用例描述使用format方法进行了初始化
因此在用例描述中,增加参数值的显示
@ddt.ddt # 解析Demo中使用了ddt装饰器的方法
class Demo(unittest.TestCase): @ddt.data({"v3": 1, "v4": 2, "case_name": "test_normal"}, {"v3": 3, "v4": 4, "case_name": "test_error"}) # 在数据中定义case_name的key,值就为用例名称
@ddt.unpack
def test_case(self, v3, v4, case_name):
"""参数值为v3:{v3},v4:{v4}"""
print(f"v3:{v3} v4:{v4}")
执行结果
unittest+ddt_实现数据驱动测试(7)的更多相关文章
- Python3|ddt|unittest|浅议数据驱动测试
目录 1.DDT简介 2.data装饰器 3.unpack装饰器 4.file_data装饰器 5.总结 1.DDT简介 Data-Driven Tests(DDT)即数据驱动测试.它允许您通过不同的 ...
- python Unittest+excel+ddt数据驱动测试
#!user/bin/env python # coding=utf- # @Author : Dang # @Time : // : # @Email : @qq.com # @File : # @ ...
- 如何快速掌握DDT数据驱动测试?
1.前言 (网盗概念^-^)相同的测试脚本使用不同的测试数据来执行,测试数据和测试行为完全分离, 这样的测试脚本设计模式称为数据驱动.(网盗结束)当我们测试某个网站的登录功能时,我们往往会使用不同的用 ...
- Python Selenium 之数据驱动测试
数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据.可以将测 ...
- Python+Selenium笔记(十二):数据驱动测试
(一) 前言 通过使用数据驱动测试,实现对输入值和预期结果的参数化.(例如:输入数据和预期结果可以直接读取Excel文档的数据) (二) ddt 使用ddt执行数据驱动测试,ddt库可以将测试 ...
- python - 数据驱动测试 - ddt
# -*- coding:utf-8 -*- ''' @project: jiaxy @author: Jimmy @file: study_ddt.py @ide: PyCharm Communit ...
- Python Selenium 之数据驱动测试的实现
数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据.可以将测 ...
- 【python接口自动化】- DDT数据驱动测试
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 ...
- 【python】以souhu邮箱为例学习DDT数据驱动测试
前言 DDT(Data-Driven Tests)是针对 unittest 单元测试框架设计的扩展库.允许使用不同的测试数据来运行一个测试用例,并将其展示为多个测试用例.通俗理解为相同的测试脚本使用不 ...
随机推荐
- Classs类
Classs类如何获得 获得Class对象 方式一: 通过Object类中的getClass()方法 方式二: 通过 类名.class 获取到字节码文件对象( 方式三: 通过Class类中的方法(将类 ...
- Mybatis中 SIMPLE、REUSE、BATCH的区别
Executor分成两大类,一类是CacheExecutor,另一类是普通Executor. 普通类又分为: ExecutorType.SIMPLE: 这个执行器类型不做特殊的事情.它为每个语句的执行 ...
- 使用JDBCTemplate执行DQL/DML语句
package cn.itcast.datasource.jdbctemplate;import cn.itcast.domain.User;import cn.itcast.utils.JDBCUt ...
- [BUUCTF]REVERSE——不一样的flag
不一样的flag 附件 步骤 例行查壳儿,32位程序,无壳儿 32位ida载入,shift+f12检索程序里的字符串,看到了如图标记的字符串,加上下面又上下左右的选项,估计是道迷宫类型的题目 将迷宫字 ...
- 『忘了再学』Shell基础 — 1、Shell的介绍
目录 1.Shell的由来 2.Shell的两种执行指令方式 3.什么是Shell脚本 4.Shell 是一种脚本语言 1.Shell的由来 我们比较熟悉Windows系统的图形化界面,对于图形界面来 ...
- Table.Distinct取唯/众数….Distinct/Mode/判断…IsDistinct(Power Query 之 M 语言)
数据源: "姓名""基数""个人比例""个人缴纳""公司比例""公司缴纳"&qu ...
- LuoguP5238 整数校验器 题解
Content 给定两个整数 \(l,r\),再给定 \(T\) 个整数,请判断对于每个整数 \(x\),是否满足以下要求: \(x\in[l,r]\). \(x\) 格式合法. 数据范围:\(-2^ ...
- Python第三周 数据类型:集合set、文件的读写、追加操作。
集合 知识点:集合是无序的 格式:{1,2,3,"str_test"} set_1 = set(list1)#将列表转换为集合 集合关系测试: 集合的逻辑判断.取交集.并集.差集. ...
- ftp:500 Illegal PORT command. 425
局域网用FTP命令访问外网的FTP SERVER,执行任何命令(如dir,ls,put,get)总是报下面的错误ftp:500 Illegal PORT command. 425ftp:Use POR ...
- ubuntu上kdump配置:
ubuntu上kdump配置: 1, 安装kdump apt-get install linux-crashdump 2, 调整crashkernel内存大小为768M(默认192M内存太小) 修改 ...