前言

數據驅動測試：

ddt介紹

Data-Driven Tests（DDT）即數據驅動測試，可以實現不同數據運行同一個測試用例。ddt本質其實就是裝飾器，一組數據一個場景。

ddt模塊包含了一個類的裝飾器ddt和三個個方法的裝飾器：

data：包含多個你想要傳給測試用例的參數，可以為列表、元組、字典等；

file_data:會從json或yaml中加載數據；

unpack:分割元素，如以下示例：

@data([a,d],[c,d])

如果沒有@unpack，那么[a,b]當成一個參數傳入用例運行

如果有@unpack，那么[a,b]被分解開，按照用例中的兩個參數傳遞

安裝

pip install ddt

使用data裝飾器

傳遞整體列表，字典、元組

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): # @data([1,2,3,4,5,6,7]) @data({'a':'1','b':2}) # @data((1,2,3)) def test(self,data): print(data)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

嵌套列表、元組、字典的整體傳遞方式

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): # @data(*[[1,2,3],[1,0,1],[0,0,0],[1,1,3]]) # @data(*[{'a':1}, {'a':2}, {'a':3}, {'a':4}]) @data(*[(1,5), (4,2), (6,7), (5,6)]) def test(self,data): print(data)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

使用unpack裝飾器

unpack 依次傳遞元組

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): @data((1,2,3),(1,0,1),(0,0,0),(1,1,3)) @unpack def test(self,a,b,c): print(a,b,c) if a+b == c: print(True) else: print(False)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

輸出結果：

1 2 3True1 0 1True0 0 0True1 1 3False

依次傳遞字典

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): @data({'a':1,'b':1,'c':2}, {'a':0,'b':0,'c':0}, {'a':-1,'b':1,'c':0}) @unpack def test(self,a,b,c): print(a,b,c) if a + b == c: print(True) else: print(False)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

輸出結果：

1 1 2True0 0 0True-1 1 0True

依次傳遞列表

import unittestfrom ddt import ddt,data,unpackdef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): @data([1,2,3],[1,0,1],[0,0,0],[1,1,3]) @unpack def test(self,a,b,c): print(a,b,c) if a + b == c: print(True) else: print(False)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

輸出結果：

1 2 3True1 0 1True0 0 0True1 1 3False

使用file_data裝飾器

ddt支持從文件中加載數據，@file_data()裝飾器會從json或yaml中加載數據。只有以“.yml” 和 “.yaml” 結尾的文件被加載為Yaml文件。所有其他格式文件都作為json文件加載，比如txt。

傳遞json數據

test.json文件

{ 'case1': { 'a': 1, 'b': 1, 'c': 2 }, 'case2': { 'a': -1, 'b': 1, 'c': 0 }, 'case3': { 'a': 0, 'b': 0, 'c': 0 }}

import unittestfrom ddt import ddt,file_datadef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): @file_data('test.json') def test(self, a, b, c): print(a,b,c)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

傳遞多層json文件

test.json文件

{ 'case1': { 'data': { 'a': 1, 'b': 1 }, 'result': 2 }, 'case2': { 'data': { 'a': 0, 'b': 1 }, 'result': 1 }, 'case3': { 'data': { 'a': 0, 'b': 0 }, 'result': 0 }}

import unittestfrom ddt import ddt,file_datadef add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): @file_data('test.json') def test(self,data,result): print(data,result)if __name__ == ’__main__’: unittest.main(verbosity=2)

傳遞yml數據

yml 需要安裝yml（pip install PyYAML）

test.yml

def add(a,b): return a+b@ddtclass MyTest(unittest.TestCase): @file_data('test.yml') def test(self,a,b,c): print(a,b,c)

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持好吧啦網。