簡(jiǎn)單介紹

​ DDT（Date Driver Test），所謂數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試，簡(jiǎn)單來說就是由數(shù)據(jù)的改變從而驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化測(cè)試的執(zhí)行，最終引起測(cè)試結(jié)果的改變。通過使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試的方法，可以在需要驗(yàn)證多組數(shù)據(jù)測(cè)試場(chǎng)景中，使用外部數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入輸出與期望值的參數(shù)化，避免在測(cè)試中使用硬編碼的數(shù)據(jù)，也就是測(cè)試數(shù)據(jù)和用例腳本代碼分離。

​ DDT它其實(shí)就是一個(gè)裝飾器，它會(huì)根據(jù)你傳遞進(jìn)來的數(shù)據(jù)來決定要生成幾個(gè)測(cè)試用例。

​ 🎈使用的意義

1.代碼復(fù)用率高：一個(gè)測(cè)試邏輯只需要寫一次，可以多條測(cè)試數(shù)據(jù)復(fù)用，同時(shí)提高測(cè)試腳本的編寫效率。

2.異常排查效率高：根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)生成一條測(cè)試用例，用例相互分離，一條失敗的情況下不會(huì)影響其他測(cè)試用例。

3.代碼可維護(hù)性高：簡(jiǎn)潔明了的測(cè)試框架，利于其他同事閱讀，提高代碼的可維護(hù)性。

安裝及導(dǎo)入

​ cmd命令行執(zhí)行安裝：pip install ddt

​ 直接導(dǎo)入到模塊：import ddt，或?qū)刖唧w的裝飾器：from ddt import ddt, data, unpack

使用詳解

​ 🎈三個(gè)要點(diǎn)：

• @ddt：裝飾測(cè)試類
• @data：裝飾測(cè)試用例
• @unpack：裝飾測(cè)試用例
  

​ 要使用ddt的前提是要有測(cè)試用例類，然后用@ddt去裝飾測(cè)試用例類，用@data(測(cè)試數(shù)據(jù))去裝飾測(cè)試用例，如下登錄接口例子：

from ddt import ddt, data
from common.read_excel import ReadExcel
from common.my_logger import log


@ddt # 裝飾登錄測(cè)試用例類，聲明使用ddt
class LoginTestCase(unittest.TestCase):
  
  excel = ReadExcel("cases.xlsx", "login")
  cases = excel.read_data()
  
  @data(*cases)	# 裝飾測(cè)試用例
  def test_login(self, case):
    case_data = eval(case["data"])
    expected = eval(case["expected"])
    case_id = case["case_id"]
    result = login_check(*case_data)
    response = self.http.send(url=url, method=method, json=data, headers=headers)
    result = response.json()
    try:
      self.assertEqual(expected["code"], result["code"])
      self.assertEqual((expected["msg"]), result["msg"])
    except AssertionError as e:
      log.info("用例：{}--->執(zhí)行未通過".format(case["title"]))
      print("預(yù)期結(jié)果：{}".format(expected))
      print("實(shí)際結(jié)果：{}".format(result))
      raise e
    else:
      log.info("用例：{}--->執(zhí)行通過".format(case["title"]))


if __name__ == '__main__':
  unittest.main()

​ @ddt它做的事情其實(shí)就等同于這句代碼：LoginTestCase = ddt(LoginTestCase)，把具體的類名傳給ddt，告訴ddt是這個(gè)測(cè)試用例類要使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

​ @data做的事情就是把測(cè)試數(shù)據(jù)作為一個(gè)參數(shù)傳遞給測(cè)試用例，一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)生成一條測(cè)試用例，如果data里面有多個(gè)數(shù)據(jù)那么就對(duì)應(yīng)生成多條測(cè)試用例。如果data里放的類似是元組、列表等這樣的序列類型的數(shù)據(jù)，data會(huì)把他們當(dāng)成是一個(gè)整體，即一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)。

​ 如果想一次傳遞多個(gè)參數(shù)給測(cè)試用例，需要自行在腳本中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解或者使用@unpack分解數(shù)據(jù)。如上例子中的測(cè)試用例，只使用了一個(gè)參數(shù)，但這個(gè)參數(shù)case是一個(gè)字典，字典中已經(jīng)包含多個(gè)數(shù)據(jù)，直接用key獲取對(duì)應(yīng)的值即可。@unpack則是可以把序列類型的數(shù)據(jù)拆分為多個(gè)，以多個(gè)參數(shù)傳給測(cè)試用例，但測(cè)試用例也需要定義同等數(shù)量的參數(shù)來接收。

​ 上面例子的測(cè)試數(shù)據(jù)cases來源是使用了openpyxl來讀取excel中的測(cè)試數(shù)據(jù)的，關(guān)于openpyxl可以看我這個(gè)系列的另外一篇隨筆。這里直接說明cases其實(shí)就是像下面這樣的一個(gè)列表：

cases = [{'case_id': 1, 'title': '正常登錄', 'data': '("test", "Test1234")', 'expected': '{"code": 0, "msg": "登錄成功"}'}, {'case_id': 2, 'title': '密碼錯(cuò)誤', 'data': '("test", "123")', 'expected': '{"code": 1, "msg": "賬號(hào)或密碼不正確"}'}, {'case_id': 3, 'title': '賬戶名錯(cuò)誤', 'data': '("test11", "Test1234")', 'expected': '{"code": 1, "msg": "賬號(hào)或密碼不正確"}'}]

# *解包后，一個(gè)字典就是一個(gè)測(cè)試用例數(shù)據(jù)
# 如第一個(gè)字典：{'case_id': 1, 'title': '正常登錄', 'data': '("test", "Test1234")', 'expected': '{"code": 0, "msg": "登錄成功"}'}

​ 通過*解包，它的數(shù)據(jù)就是3個(gè)字典，每次給測(cè)試用例傳入1個(gè)字典，而這個(gè)字典里就存放了一條完整的登錄接口測(cè)試用例的測(cè)試數(shù)據(jù)，包括用例id、用例標(biāo)題、測(cè)試的賬號(hào)密碼、期望返回的結(jié)果。

​ 🎈小結(jié)：

• @data(a,b)：a和b各運(yùn)行一次用例
• @data(*(a,b)：a和b各運(yùn)行一次用例，使用*解包，相當(dāng)于@data(a,b)
• @data([a,d],[c,d])

                  如果沒有@unpack[a,b]、[c,d]都會(huì)被當(dāng)成一個(gè)參數(shù)傳入用例，即用[a,b]運(yùn)行一次，用[c,d]運(yùn)行一次；
                  如果有@unpack，[a,b]會(huì)被分解開，一次傳遞兩個(gè)參數(shù)給用例，用例需要定義兩個(gè)參數(shù)接收
                  @unpack可適用元組、列表或字典，但當(dāng)傳入的是字典時(shí)，字典的key和用例定義的參數(shù)名需要保持一致

​ 關(guān)鍵代碼：@file_data，傳遞文件(json/yaml)

擴(kuò)展

​ 關(guān)鍵代碼：@file_data，傳遞文件(json/yaml)

# 傳遞json
"""
json文件數(shù)據(jù)
{
	"token":123456,
	"actionName": "api.login",
	"content": {
		"user": "miki",
		"pwd": "Test123"
	}
}
"""
"""
yaml文件
test_list:
 - 11
 - 22
 - 12

sorted_list: [ 11, 12, 22 ]
"""
from ddt import *


@ddt	# 聲明使用ddt
class TestFile(unittest.TestCase):

  @file_data('D:/test/test.json')
  def test_json(self, json_data):
    print(json_data)
    
  @file_data('D:/test/test.yaml')
  def test_yaml(self, yaml_data):
    print("yaml", yaml_data)

以上就是python 基于DDT實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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