这一篇主要是关于文件的数据驱动。

一、通过json文件驱动

@ddt
class MyTest(unittest.TestCase): @file_data('test_data_list.json')
def test_data_list(self,value):
print(value) @file_data('test_data_dict.json')
def test_data_dict(self,value):
print(value)

二、通过yaml文件驱动

pip install pyyaml进行安装

直接import yaml,右键运行py文件,不报错,则为导入成功。

PyYaml简介

YAML是一种容易阅读、适合表示程序语言的数据结构、可用于不同程序间交换数据、丰富的表达能力和可扩展性、易于使用的语言。通过缩进或符号来表示数据类型。

Yaml提供了多种方法,常用的为yaml.load和yaml.dump。

它的基本语法规则如下:

  1. 大小写敏感
  2. 使用缩进表示层级关系
  3. 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。
  4. 缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可
  5. # 表示注释,从这个字符一直到行尾,都会被解析器忽略,这个和python的注释一样

PyYaml文件编写格式

yaml文档除了可以通过dump进行转化之外,也可以根据yaml文档的格式进行编写。

  1. 对象的一组键值对,使用冒号结构表示。
  2. 一组减号开头的行,构成一个list。
  3. 对象和数组可以结合使用,形成复合结构。
  4. ~ 代表None
  5. 布尔类型 直接写bool: True False

YAML 支持的数据结构有三种:

    1、对象:键值对的集合,又称为映射(mapping)/ 哈希(hashes) / 字典(dictionary)

    2、数组:一组按次序排列的值,又称为序列(sequence) / 列表(list)

    3、纯量(scalars):单个的、不可再分的值。字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期

import yaml

#写入yaml文件
# yaml.dump 将一个Python对象生成为yaml文档。参数一为要转为yaml文档的数据,参数二必须为一个已经打开的文件对象。
with open('dump.yml','w') as f:
d ={
'student':{
'name':'aa',
'age':20,
'love':{
'ball':'volleyball',
'book':'Python'
}
},
'teacher':{
'name': 'bb',
'age': 20
},
'data':[2,3,4,5]
}
yaml.dump(d,f) #加载yaml文件
with open('dump.yml','r') as f:
data = yaml.load(f)
print(data)

yaml.dump([data,filehandle])

yaml.dump 将一个Python对象生成为yaml文档。参数一为要转为yaml文档的数据,参数二必须为一个已经打开的文件对象。

这里是将转成的yaml格式保存到文件里,以下是保存到文件里的数据。

yaml.load([filehandle])

yaml.load接收文件句柄,将yml文件中的数据转为Python的数据类型。

下面是输出的结果:

{'data': [2, 3, 4, 5], 'teacher': {'age': 20, 'name': 'bb'}, 'student': {'age': 20, 'love': {'ball': 'volleyball', 'book': 'Python'}, 'name': 'aa'}}

可以将yaml与ddt联合应用,将yaml作为数据存储,可以将test case写在yaml文件里。

@file_data('test_data2.yml')
def test_data_yaml(self,value):
print(value)
print(type(value))

打印的结果为:

[{'pass': {'case1': {'password': '', 'username': 'aa'}, 'case2': {'password': '', 'username': 'bb'}}}, {'fail': {'case3': {'password': '', 'username': 'cc'}}}]
<class 'list'>
  1. 组合使用后,通过yaml的数据来控制case的执行
  2. yaml文档的使用,使case维护更加方便快捷

pythonon ddt数据驱动二(json, yaml 驱动)的更多相关文章

  1. python webdriver 测试框架-数据驱动json文件驱动的方式

    数据驱动json文件的方式 test_data_list.json: [ "邓肯||蒂姆", "乔丹||迈克尔", "库里||斯蒂芬", & ...

  2. [ddt01篇]十年测试老鸟帮您解析:ddt数据驱动实现自动化测试入门基础应用

    一.什么是DDT数据驱动框架 ​ 全称:data driver test数据驱动测试框架,可以完美的应用于unittest框架实现数据驱动.ddt使用简介: 1.测试数据为多个字典的list类型 2. ...

  3. 【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 ...

  4. 基于Python的接口自动化-unittest测试框架和ddt数据驱动

    引言 在编写接口自动化用例时,我们一般针对一个接口建立一个.py文件,一条接口测试用例封装为一个函数(方法),但是在批量执行的过程中,如果其中一条出错,后面的用例就无法执行,还有在运行大量的接口测试用 ...

  5. 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 ...

  6. Unittest框架+ddt数据驱动+HTMLTestRunner+sendmail(自动发送测试报告)+git+Jenkins

    本次写的是针对有代码基础的,没基础建议先去学基础,以下所有描述内容都是我已经在公司项目实践成功的!仅供参考 整体思路: 1.接口自动化用的是Python中unittest框架 2.所有的测试数据用例存 ...

  7. python自动化测试之DDT数据驱动

    时隔已久,再次冒烟,自动化测试工作仍在继续,自动化测试中的数据驱动技术尤为重要,不然咋去实现数据分离呢,对吧,这里就简单介绍下与传统unittest自动化测试框架匹配的DDT数据驱动技术. 话不多说, ...

  8. python+unittest+ddt数据驱动进行接口自动化测试

    所谓数据驱动测试,简单的理解为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测试场景中,使用外部数据源实现对输入输出与期望值的参数化,避 ...

  9. DDT数据驱动性能测试(一)

    DDT数据驱动性能测试(一) 一.csv数据文件设置 1.使用场景:测试过程中需要使用手机号码等大量数据时,用random函数随机生成数字:也可以使用Excel拖动生成一批手机号,也有可以从数据库中导 ...

随机推荐

  1. 【Spring源码分析系列】结构组成和容器的基本实现

    beans包的层级结构 src/main/java:用于展现Spring的主要逻辑 src/main/resources:用于存放系统的配置文件 src/test/java:用于对主要逻辑单元进行测试 ...

  2. create-react-app项目中的eslint

    "no-multi-spaces": 1, //禁止多个空格 "jsx-quotes": 1, //此规则强制在JSX属性中一致使用双引号或单引号 " ...

  3. sencha touch 在视图中显示一个html页面

    Ext.define('app.view.about.About', { alternateClassName: 'about', extend: 'Ext.Container', xtype: 'a ...

  4. 部署OpenStack问题汇总(一)--使用packstack安装openstack:源问题的处理

    在安装的过程中,遇到了源的问题,找不到包的网页:    重新打开 预装源地址,打开epel-openstack-havana.repo 文件,显示如下: # Place this file in yo ...

  5. Windows下Visual Studio 2013编译Lua 5.2.3

    1.创建一个Visual C++的Empty Project,如果需要支持Windows XP将Platform Toolset设置为Visual Studio 2013 - Windows XP ( ...

  6. OPENQUERY (Transact-SQL),跨数据库操作。

    在指定的链接服务器上执行指定的传递查询. 该服务器是 OLE DB 数据源. OPENQUERY 可以在查询的 FROM 子句中引用,就好象它是一个表名.OPENQUERY 也可以作为 INSERT. ...

  7. 【CF884D】Boxes And Balls 哈夫曼树

    [CF884D]Boxes And Balls 题意:有n个箱子和若干个球,球的颜色也是1-n,有ai个球颜色为i,一开始所有的球都在1号箱子里,你每次可以进行如下操作: 选择1个箱子,将里面所有的球 ...

  8. 解决远程登陆Linux误按ctrl+s锁屏

      很多刚从windows转移到linux上来工作的朋友,在用vi/vim编辑文件时,常常会习惯性的按下Ctrl+s来保存文件内容.殊不知这样按下去后面会造成整个终端不响应了,ssh连接还好说,直接关 ...

  9. yii的安装

    1.安装composer windows系统直接下载Composer-Setup.exe 运行安装. 2.安装Composer asset plugin composer安装完成后,在一个可通过web ...

  10. Python中常用包——sklearn主要模块和基本使用方法

    在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法. 加载数据(Data L ...