一.创建yaml文件1. 安装yaml模块 pip install pyyaml2. 新建yaml文件 右键任意文件夹-->New-->File,输入文件名并以.yaml或.yml结尾 二.yaml文件格式 1. 列表 列表中的所有元素缩进相同,且均已“- ”(一个横杠和一个空格)开头 - 苹果 - 橙子 - 香蕉 代码读取yaml文件的数据 import yaml f = open(r'C:\Users\yitai\Desktop\python相关\综评_json\test1.yaml',e

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.可以将测试脚本与测试数据分离,使得测试脚本在不同数据集合下高度复用.不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖,还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作. 下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库,结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试. ddt库包含一组类和方法用于实现数据驱动测试.可以将

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.可以将测试脚本与测试数据分离,使得测试脚本在不同数据集合下高度复用.不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖,还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作. 下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库,结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试. ddt库包含一组类和方法用于实现数据驱动测试.可以将

python中有一个装饰器类DDT,通过它我们可以复用代码,达到数据驱动测试的目的,该类的官方介绍可以参考 http://ddt.readthedocs.io/en/latest/index.html 安装ddt方式很简单,直接在cmd命令行输入:pip install ddt ,完成安装即可. 下面看一个简单的例子: import unittest from practise.myTestPractice.api_login import * import ddt @ddt.ddt class

前言 大家在接口测试的过程中,很多时候会用到对CSV的读取操作,本文主要说明Python3对CSV的写入和读取.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 1.需求 某API,GET方法,token,mobile,email三个参数 token为必填项 mobile,email 必填其中1项 mobile为手机号,email为email格式 2.方案 针对上面的API,在做接口测试时,需要的测试用例动辄会多达10+, 这个时候采用数据驱动的方式将共性的内容写入配置文件或许会更合适. 这里考虑把AP

一.execl数据驱动 1.xlutils简要说明 导包:pip3 install xlutils 注意⚠️:xlutils在介些Execl文件的时候,只识别.xls后缀的文件,如果是.xlsx后缀的文件被解析,.xlsx后缀的文件会被破坏 2.接口自动化中对execl简单的读取 #!/user/bin/env python #coding:utf-8 #Author:shenqiang '''xlrd写入文件,同时清空原文件''' import xlrd import os '''拿到文件的路

发表于:2017-8-30 11:56  作者:顾翔   来源:51Testing软件测试网原创 http://www.51testing.com/html/69/n-3720769-2.html   1.测试金字塔 图 1软件测试金字塔 图 1是Main Cohn提出的软件测试金字塔,他认为作为一个测试工程师应该把大量的工作花在单元测试和接口测试,而其余的发在UI测试以及探索式测试.纵然,单元测试的优点很突出,它接近于代码本身,运行速度快,开发可以一边写产品代码一边写单元测试代码,一旦在单元测

# -*- coding:utf-8 -*- """ 数据驱动测试,从 csv 文件中读取数据 """ from selenium import webdriver import csv, sys test_executed = 0 test_passed = 0 test_failed = 0 test_status = True try: driver = webdriver.Firefox() driver.get('C:\BMICalcu

接口测试是单元测试的一个子集,但又不等同于单元测试.从测试的角度来看,接口测试的价值在于其测试投入比单元测试少,而且技术难度也比单元测试小.一般来说,接口测试的粒度要比单元测试更粗,它主要是基于子系统或者子模块的接口层面的测试.因此,接口测试需要测试的接口或者函数的数量会远远小于单元测试,与此同时,接口定义的稳定性会远远高于类级别的函数.所以,接口测试用例代码的改动量也远远小于单元测试,代码维护成本会比单元测试少很多,因而测试的投入量会小很多.从另外一个层面来看,借助于接口测试,可以保证子系统或

ddt 是第三方模块,需安装, pip install ddt DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data(直接输入测试数据) 通常情况下,data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有多个数据,以元组,列表,字典等数据,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据. @data(a,b) 那么a和b各运行一次用例 @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

安装xlrd 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/xlrd 安装ddt 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/ddt/1.1.0 class ExcelUtil(object): def __init__(self, excelPath, sheetName): try: self.data = xlrd.open_workbook(excelPath) except Exception as e: print(str(e)) sel

环境准备 1.安装ddt模块,打开cmd输入pip install ddt在线安装 数据驱动原理 1.测试数据为多个字典的list类型 2.测试类前加修饰@ddt.ddt 3.case前加修饰@ddt.data() 4.运行后用例会自动加载成三个单独的用例 # coding:utf-8 import ddt import unittest # 测试数据 test_data1 = [{"username": "zhangsan", "pwd": &

之前写过一篇关于获取excel数据进行迭代的方法,今天补充上写入的方法.由于我用的是Python3,不兼容xlutils,所以无法使用copy excel的方式来写入.这里使用xlwt3创建excel后,将原有的excel数据输入到新建的excel,写入->保存->移除原有excel. 1.首先安装xlwt3,下载链接:https://pypi.python.org/pypi/xlwt3/0.1.2 import os import xlrd import xlwt3 class ExcelU

今天小编要介绍的是数据驱动最简单和最常用的一种方法,由于只是介绍方法,代码操作后的美观程度略有缺陷,介意者可以自行改动 还是以163邮箱登录为例: 设计一个存放数据的类,这个类的参数是我们需要修改的数据,然后再类外传入数据 class Data(object): def __init__(self,userName='',userPsw=''): self.userName=userName self.userPsw=userPsw u1=Data(userName="xxx1",us

postman自带脚本导出功能,对于代码小白来说,可以不错的学习代码级接口测试 第一步:输入接口地址,点击send 第二步:点击code,导出脚本文件,为python脚本 第三步:安装python3以及使用pip安装requests库,这里不多介绍 第四步:运行测试脚本 第五步:补充 我们看到上面的脚本其实是没有断言的,所以不能称作测试用例,只能叫做测试脚本,建议学一下python的unittest单元测试框架,学完之后,就可以很顺利的利用脚本编写测试用例啦

ddt 是第三方模块,需安装, pip install ddt DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data(直接输入测试数据) 通常情况下,data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有多个数据,以元组,列表,字典等数据,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据. @data(a,b) 那么a和b各运行一次用例 @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

DDT简单介绍 名称:Data-Driven Tests,数据驱动测试 作用:由外部数据集合来驱动测试用例的执行 核心的思想:数据和测试代码分离 应用场景:一组外部数据来执行相同的操作 优点:当测试数据发生大量变化的情况下,测试代码可以保持不变 实际项目:excel存储测试数据,ddt读取测试数据到单元测试框架(测试用例中),输出到html报告 什么是数据驱动 就是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.说的直白些,就是参数化的应用 DDT基础使用(一):传递基础数据类型 #

首先安装ddt模块,命令:pip install ddt 通常情况下,data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有多个数据,以元组,列表,字典等数据,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据. @data(a,b) 那么a和b各运行一次用例 @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 一: 1 import unittest 2 f

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,避免在测试中使用硬编码的数据.因此只需要创建一个测试脚本就可以处理上表的测试数据和条件的组合,使用数据驱动的模式,根据业务逻辑分解测试数据,并且定义变量,使用外部的excel里的数据使其参数化,从而避免使用源测试脚本中的固定数据,这种方式可以将测试脚本与测试数据分开,使得测试脚本在不同的数据集合下高度

安装ddt  pip install ddt 直接上代码: # coding:utf-8 import ddt import time import excelunit import unittest from selenium import webdriver # 测试数据 data = excelunit.ExcelUtil("test.xlsx", "sheet1") testData = data.dict_data() print testData @dd

#encoding=utf-8import requestsimport jsonimport osimport hashlibimport picklefrom conf import * static_data = {}def send_request(interface,value): #将请求封装成函数send_request r = requests.post(interface, data= value) return r def get_response_info(response