软件测试|Junit5 + YAML 轻松实现参数化和数据驱动(一)

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登录:不同的用户名,不同的密码,不同的组合都需要做登录场景的测试,正常的排列组合下可能会产生多个用例

搜索:不同的搜索条件产生不同的搜索结果,搜索也是常见的测试项,单个搜索参数或者多种搜索参数的组合;同样也会产生多个用例。

参数化:我们在写自动化用例的时候会有很多方法,一般我们都会把数据通过参数来传递给方法,而不会直接在方法中写“死”,所以方法之间的数据传递都是通过参数化来进行,利用参数化进行数据与变量的对应;比如我们的登录账号密码设置在参数中,再将参数传递到方法中。

public MainPage login(String username, String password) { sendKeys(inputUsername,username); sendKeys(inputPassword,password); click(loginBtn); return new MainPage(); }

数据驱动:将参数化中的数据来源变成从外部读取,参数有一个存放数据的地方,在用例执行的时候去去数据;这个数据存储的地方可以是我们定义的数组、hashmap,也可以是从外部文件中(excel、csv、xml、yaml等)读取。

例如上述的搜索案例,我们可以将搜索条件放入外部文件中,每次执行搜索用例时,去文件中获取数据,根据获取到的数据执行不同的搜索测试即可。

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总结下来:

在执行测试工作过程中,有很多过程是需要动态变化的,如果每一次的变化都需要编码部署,那么整个执行的流程就会边长;

对于业务测试工程师来说,维护自动化代码有一定的门槛,需要熟悉编程语言和测试框架的结构;

定义好了数据驱动,将变化的数据放入配置文件中进行维护,既便捷(无需找到对应代码修改部署),也降低了维护的门槛(业务测试只需要在配置文件中修改数据即可)

与测试数据的数据驱动大致相同,主要也是方便业务测试维护,降低维护门槛和代码修改部署出错的风险;修改配置文件,整个业务行为和抽象是不用改变的,当然,在UI自动化中配合PO一起使用会“风味更佳”。

手工录制测试步骤,直接生成代码比较困难,可以生成步骤的配置文件,让代码去读配置文件,完成自动化的回放;(此方面本人暂时仅了解过,还未实践落地,理论上是可以实现的。)

不要在测试用例内完成大量的数据驱动:
用例通过PO的调用是能够非常清晰展现出业务执行场景的,业务才是用例的核心;一旦在用例里使用了大量数据驱动,如调用各种yaml、csv等数据文件,会造成用例可读性变差,维护复杂度变高;

测试数据的数据驱动
测试步骤的数据驱动



定位符
行为流



断言的数据驱动



不同数据格式文件的对比


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从上述对比结果中,Json 和 YAML 对于数据结构的支持和书写程度是较好的;但是, YAML 的写法更简洁,并且还可以注释,因此最推荐使用的就是(从表格中的所处都位置也可猜到~)…位于C位的YAML!
那么到底什么是YAML,又如何使用,下面简单来了解一下

yaml 的语法

大小写敏感
使用缩进表示层级关系
缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。
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

表示注释



yaml 支持的三种数据结构

纯量(scalars):单个的、不可再分的值,例如数字、字符串、布尔值等
对象:键值对的集合,又称为映射(mapping)/ 哈希(hashes) / 字典(dictionary)

键值对形式 key: value #行内对象 person: { name: allen, age: 25 } #以-开头表示为一个数组里的值 - A - B - C #数组内嵌套子数组,用一个空格缩进表示 - - a - aa - - b - bb

对象和数组可以结合使用,形成复合结构

languages: - Ruby - Perl - Python websites: YAML: yaml.org Ruby: ruby-lang.org Python: python.org Perl: use.perl.org

把一个文件数据通过类型建立关联,并创建出一个类的实例,反之也可以把一个对象写入文件中。
先来看jackson-databind对json文件的操作
添加 maven 依赖

com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.9.9.3

写 json 文件


1)先创建一个类,包含变量name,age

public class TestFileSource { public String name; public int age; }

2)创建单元测试,创建ObjectMapper对象,调用writeValue对json文件进行写操作

@Test void writeJson() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); TestFileSource testFileSource = new TestFileSource(); mapper.writeValue(new File("..\demo.json"),testFileSource); }

3)得到demo.json文件的结果,从结果可以看到TestFileSource类中的变量已经被写入的json文件中

{"name":null,"age":0}

读 json 文件

1)创建单元测试,创建ObjectMapper对象,调用readValue方法对json文件进行数据读取

@Test void readJson() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); TestFileSource testFileSource = mapper.readValue(TestFileSource.class.getResourceAsStream("/demo.json"), TestFileSource.class); System.out.println(testFileSource); System.out.println(testFileSource.age); }

2)读取结果

ApiDemos.testcase.TestFileSource@4562e04d 0

输出漂亮的 json 格式
1)创建单元测试,创建ObjectMapper对象,调用writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString方法可对指定对象进行json数据格式的输出

@Test void prettyPrintJson() throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // pretty print String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource()); System.out.println(json); }

2)打印结果

{ "name" : null, "age" : 0 }

参考链接
jackson-databind GitHub地址:
https://github.com/FasterXML/...

再来看jackson-dataformats-text,这是一个可以对YAML、CSV、Properties和XML文件进行操作的库,也是目前最常用的,不过这里我们只重点关注其对YAML文件的操作

添加maven依赖

com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.9.8

读 YAML 文件
想要读取 YAML 文件,最主要的是在new ObjectMapper对象的时候加入new YAMLFactory(),这样就成功切换至 yaml 操作的状态,然后利用readValue方法就可以完成对yaml文件的数据读取了
1)创建 YAML 文件

name: allen age: 11

2)创建ObjectMapper对象,设置new YAMLFactory()

@Test void readYaml() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory()); TestFileSource testFileSource = mapper.readValue(TestFileSource.class.getResourceAsStream("/demo2.yaml"), TestFileSource.class); System.out.println(testFileSource); System.out.println(testFileSource.age); }

打印结果

ApiDemos.testcase.TestFileSource@ba2f4ec 11

在readValue的方法中可以看到,第一个参数填的是文件地址,第二个参数就是精髓所在!我们可以给定一个对象类型,或者一个二维数组等,用来产生映射关系,将文件数据和我们的对象绑定,方便数据的读取。
如上述例子中我们通过TestFileSource的实例化对象来调用age变量。

输出漂亮的 YAML 格式
与json输出的方式基本一致,只需要在new ObjectMapper对象的时候加入new YAMLFactory()即可
1)创建类和类的成员变量,包含纯量、数组和哈希

public class TestFileSource { public String name = "tester"; public int age = 2; public Object[][] arr= {{1,2,3,},{"a","b","c"}}; public HashMap map = new HashMap(){ { put("name","tester"); put("sex","男"); } }; }

2)创建单元测试,创建ObjectMapper对象,加入new YAMLFactory() 参数,调用writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString方法可对指定对象进行yaml数据格式的输出

@Test void prettyPrintYaml() throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory()); // pretty print String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource()); System.out.println(json); }

3)打印结果

--- name: "tester" age: 2 arr: - - 1 - 2 - 3 - - "a" - "b" - "c" map: sex: "男" name: "tester"

参考链接jackson-dataformats-text GitHub地址:
https://github.com/FasterXML/...

同样是做自动化测试,在测试高手和普通小白的世界里,完全是不一样的风景。

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