python自动化测试之DDT数据驱动，使用excel实现数据分离实战

python自动化测试之DDT数据驱动，使用excel实现数据分离实战

以往都是说使用yaml做数据分离，这篇来说一下excel

1.什么是DDT

DDT data driver test数据驱动
它是主流的设计模式之一
核心技能：独立搭建一套落地产出自动化框架
1)满足实现测试各种工作
2)满足一定的通用性 易用性，不懂代码的人也可以维护自动化测试 满足所有的项目
3)工作效率最大化
为什么基于DDT进行对应设计，它的意义？
数据驱动意义：多组数据对同一脚本实现测试，从而实现脚本与数据分离，提高代码复用性及扩展维护。
线性代码存在问题：
1.代码冗余
2.维护成本高

2.DDT应用

类装饰器ddt 继承TestCase基类
三个方法装饰器
1.data（元组/列表/字典）参数接受多组数据，数据可以是元组或者列表、字典
2.file_data(文件)数据文件：yaml\json
3.unpack()复杂结构的数据，通过这个方法进行分解多个参数

3.协程项目实战execl

用例管理文件excel、yaml

常见的数据文件操作，我们需要搞清楚什么是工作簿，工作表，单元格
1.excel文件常用操作模块有以下三种 openpyxl xlrd pandas
2.openpyxl实现excel文件操作
3.这里我们选择第一个安装 pip install openpyxl
(1)工作簿
(2)工作表
(3)单元格

1)获取工作表单个数据的方法

import openpyxl

#加载工作簿
wk=openpyxl.load_workbook('testdata.xlsx')#这里得是xlsx的不然会报错
#获取存储数据的工资表
sheet1=wk["Sheet1"]
#获取某个单元格数据
print(sheet1.cell(row=2,column=1).value) #获取第二行第一列

2)获取工作表所有数据的方法

思考如何把单元格所有数据取出来？
这里用循环就可以

#@File:getexceldata.py
import openpyxl

#加载工作簿
wk=openpyxl.load_workbook('testdata.xlsx')#这里得是xlsx的不然会报错
#获取存储数据的工资表
sheet1=wk["Sheet1"]
#获取某个单元格数据
print(sheet1.cell(row=2,column=1).value) #获取第二行第一列
print(f'最大行数：{sheet1.max_row}')
print(f'最大列数：{sheet1.max_column}\n')
# 思考如何把单元格所有数据取出来？
for i in range(1,sheet1.max_row+1):
     for j in range(1,sheet1.max_column+1):
          print(sheet1.cell(row=i,column=j).value)

3)用python存储获取的数据

接下来思考如何把这些数据存储起来，以什么格式存储？
excel数据传递给其它模块进行对应的业务处理，存储成python数据类型。
存储成例表字典，可以通过键值对取数据[{key1:value1},字典2]

#@File:getexceldata.py
import openpyxl

#加载工作簿
wk=openpyxl.load_workbook('testdata.xlsx')#这里得是xlsx的不然会报错
#获取存储数据的工资表
sheet1=wk["Sheet1"]
#获取某个单元格数据
print(sheet1.cell(row=2,column=1).value) #获取第二行第一列
print(f'最大行数：{sheet1.max_row}')
print(f'最大列数：{sheet1.max_column}\n')
# 思考如何把单元格所有数据取出来？
datalist=[]
for i in range(2,sheet1.max_row+1):
     dict1={}
     for j in range(1,sheet1.max_column+1):
          key=sheet1.cell(row=1,column=j).value
          value=sheet1.cell(row=i,column=j).value
          # print(sheet1.cell(row=i,column=j).value)
          dict1[key]=value
     datalist.append(dict1)
print(datalist)

[{‘username’: ‘码尚学院星瑶’, ‘passwd’: 1}, {‘username’: ‘码尚学院百里’, ‘passwd’: 2}, {‘username’: ‘码尚学院依然’, ‘passwd’: 3}, {‘username’: ‘码尚学院吕布’, ‘passwd’: 4}, {‘username’: ‘码尚学院微微’, ‘passwd’: 5}]
取得excel数据，如何结合DDT实现循环测试

4)传几个参数就运行几次

import unittest
from selenium import webdriver
import time
from ddt import ddt,data,file_data,unpack

# from getexceldata import GetExcelData


@ddt
class Testcase_Demo(unittest.TestCase):
    # @data(GetExcelData().getdata())
    @data("星耀","小微","zsw")
    def test_01(self,username):
        print(username)

实际工作中不会向上面这样做，因为没有实现脚本和数据分离

5)从python函数里接受读到的参数

import unittest
from selenium import webdriver
import time
from ddt import ddt,data,file_data,unpack

from class202107.test_cases.getexceldata import GetExcelData


@ddt
class Testcase_Demo(unittest.TestCase):
    # @data(GetExcelData().getdata())
    # @data(("username:星耀11","passwd:小微22"))
    @data(*GetExcelData().getdata())

    def test_01(self,userdata):
        print(userdata['username'],userdata['passwd'])
        print(userdata)

6)一条用例执行几百几千次测试

#@File:testcase_01.py
import unittest
from selenium import webdriver
import time
from ddt import ddt,data,file_data,unpack

from class202107.test_cases.getexceldata import GetExcelData
@ddt
class Testcase_Demo(unittest.TestCase):
    # @data(GetExcelData().getdata())
    # @data(("username:星耀11","passwd:小微22"))
    @data(*GetExcelData().getdata())

    def test_01(self,userdata):
        print(userdata['username'],userdata['passwd'])
        print(userdata)
        self.driver=webdriver.Chrome()
        self.driver.get("https://passport.ctrip.com/user/login")
        time.sleep(3)
        self.driver.find_element_by_css_selector('#nloginname').send_keys(userdata['username'])
        self.driver.find_element_by_css_selector("#npwd").send_keys(userdata['passwd'])
        time.sleep(3)
        self.assertIn("ctrip",self.driver.current_url)

以上代码读到几组数据就执行多少次，一次代码多次运行，避免代码冗余，方便维护，修改，数据分离保证安全性。
总体思路就是往excel写数据→使用python从excel读数据→使用python取到的数据，传送到代码里运行。