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

准备工作: pip install ddt 知识点: 一,数据驱动和代码驱动: 数据驱动的意思是  根据你提供的数据来测试的  比如 ATP框架 需要excel里面的测试用例 代码驱动是必须得写代码 它才能测试 比如说unittest 二,使用数据驱动框架的意义:- 代码复用率高.同一测试逻辑编写一次,可以被多条测试数据复用,提高了测试代码的复用率,同时可以提高测试脚本的编写效率.- 异常排查效率高.测试框架依据测试数据,每条数据生成一条测试用例,用例执行过程相互隔离,在其中一条失败的情况下,不

在开始之前,我们先来明确一下什么是数据驱动,在百度百科中数据驱动的解释是:数据驱动测试,即黑盒测试(Black-box Testing),又称为功能测试,是把测试对象看作一个黑盒子.利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产品的功能,不需测试软件产品的内部结构和处理过程.数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求,也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件.     这说的是什么?为什么我完全不懂!!!咱们来分析一下. 利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产品的功能,不

#!/usr/bin/env/python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/12/15 15:27 # @Author : ChenAdong # @Email : aiswell@foxmail.com import unittest import ddt lst = [1, 2, 3] dic = {"userName": "chen"} tur = (1, 2, 3) s = {1, 2, 3} @ddt.ddt

import ddtimport unittest """ddt模块包含了一个类的装饰器ddt和两个方法的装饰器: data:包含多个你想要传给测试用例的参数: file_data:会从json或yaml中加载数据: 通常data中包含的每一个值都会作为一个单独的参数传给测试方法,如果这些值是用元组或者列表传进来的,可以用unpack方法将其自动分解成多个参数."""test_data2 = [{"a": "1&qu

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.io/en/latest/ 2.  DDT的使用 (1)   ddt.ddt: 装饰类,也就是继承自TestCase的类 (2)   ddt.data: 装饰测试方法.参数是一系列的值. (3)   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

先在cmd环境 运行 pip install ddt 安装数据驱动ddt模块  脚本: #encoding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest,time import logging,traceback import ddt from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException #初始化日志对象 logging.basicConfig( #日志级别 leve

一.DDT(数据驱动)简介 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(通过数据的不同来驱动测试结果的不同). 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(@ddt)和三个方法的装饰器(@data.@unpack.@file_data),其中: @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: (注意,如果文件以”.yml”

对于同一个方法执行大量数据的程序时,我们可以采用ddt数据驱动的方式,来对数据规范化整理及输出 一.需要使用python的ddt库,ddt,data,unpack方法 1.仅使用ddt和data,代码如下 import unittest from ddt import ddt, data, unpack test_data = (1, 2, 3) @ddt # 需要在要引用的类前面加上 @ddt声明 class TestAdd(unittest.TestCase): @data(test_dat

1.Python 3.6安装yaml时一开始报AttributeError: module 'pip' has no attribute错误,根据网上提供的解决方法修改Pycharm安装目录D:\Program Files (x86)\JetBrains\PyCharm 2017.1\helpers目录下的packaging_tool.py文件内容(参考:https://www.cnblogs.com/TaleG/p/9187170.html) 2.再次尝试执行pip install yaml时

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

下载ddt并安装 Pip install ddt 或者官网下载安装 http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/txels/ddt DDT的使用 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),file_data(可以从json或者yaml中获取测试数据) 只有yaml和yml结尾的文件以yaml形式上传,其他情况下默认为json 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

下载ddt并安装 Pip install ddt 或者官网下载安装 http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/txels/ddt DDT的使用 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),file_data(可以从json或者yaml中获取测试数据) 只有yaml和yml结尾的文件以yaml形式上传,其他情况下默认为json 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

一数据驱动测试的含义: 在百度百科上的解释是: 数据驱动测试,即黑盒测试(Black-box Testing),又称为功能测试,是把测试对象看作一个黑盒子.利用黑盒测试法进行动态测试时,需要测试软件产品的功能,不需测试软件产品的内部结构和处理过程.数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求,也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件. 在微软网站上的解释是: 数据驱动的单元测试是为数据源中的每一行重复运行的一种单元测试. 数据驱动的单元测试的常用情况是使用多个输入值测试 API

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 #

import unittestfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byimport unittest,timefrom parameterized import parameterized#安装 : pip install parameterized#数据驱动模型# ddt excel+ddt yaml+ddt txt+ddt#@unpack 表示用来解压元组到多个参数#应用:ui级别的自动

import unittestfrom ddt import ddt,unpack,datafrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byimport unittest,time#数据驱动模型# ddt excel+ddt yaml+ddt txt+ddt#@unpack 表示用来解压元组到多个参数#应用:ui级别的自动化测试中可以实现编写一个测试用例实现多个不同的测试点验证#例如在163邮箱登录

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),file_data(可以从json或者yaml中获取测试数据) 实例代码: import ddt import unittest test_data1 = [{"username": "zhangsan", "pwd": "zhangsan"}, {"username": "lisi", "pwd"

# -*- coding:utf-8 -*- ''' @project: jiaxy @author: Jimmy @file: study_ddt.py @ide: PyCharm Community Edition @time: 2018-12-06 14:48 @blog: https://www.cnblogs.com/gotesting/ ''' ''' study_ddt : data driver test , 数据驱动测试 1. 结合单元测试去执行用例 2. 装饰器 3. 安装:

DDT是python的第三方库,全名称为:Data-Driven/Decorated Tests. ddt安装 通过pip安装ddt模块,安装Python后,Python自带pip功能包 切换到Python安装目录script下,执行:pip install ddt 在ddt的模块中,@data表示元组的列表数据,@unpack表示用来解压元组到多个参数,在使用的时候,导入ddt模块,在测试类前声明使用ddt(@ddt). 运行结果: 从示例代码中,可以看出test_case2执行了2次,分别验

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