Python数据驱动DDT的应用（一）

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，不需测试软件产品的内部结构和处理过程 – 重点在测试功能，不需要考虑内部处理过程

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 – 重点在测试时候的输入条件

在实际的自动化测试中，数据驱动是通过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，简单的来说，就是将测试数据与实际的测试代码区分开。

Python中大部分人最先接触的测试框架就是unittest，可是unittest本身并不支持数据驱动，需要借助ddt来实现。接着我们就用unittest+ddt来给大家看一下数据驱动。

ddt是 “Data-Driven Tests”的缩写。官方资料是：http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 。

下面是每个组件的简单介绍：

• ddt.ddt：

装饰类，用于unittest.TestCase子类的类装饰器。

• ddt.data：

添加到unittest.TestCase测试用例上的方法装饰器。

• ddt.file_data(value)：

添加到unittest.TestCase测试用例上的方法装饰器。

value应该是文件目录的路径。文件应该包含JSON编码的数据，可以是列表，也可以是dict。

如果文件中是列表，每个列表的值会作为测试用例参数，同时作为测试用例方法名后缀显示。

如果文件中是字典，字典的key会作为测试用例方法的后缀显示，字典的值会作为测试用例参数。

• ddt.unpack：

传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表，添加unpack之后，ddt会自动把元组或者列表对应到多个参数上。

我们来用实例感受一下每个组件，先用data来传入比较简单的值，来做数据驱动。

简单数据注入：

import ddt

import unittest

@ddt.ddt

class TestCase(unittest.TestCase):

def setUp(self):

print("Before every test case!")

@ddt.data(1,2,3,4,5,6)

def test_case_01(self,value):

print("value is: "+ str(value))

if __name__ == "__main__":

unittest.main

运行中发现，有6组数据，一共执行了6次

测试方法后会被ddt加一个后缀，ddt会尝试把测试数据转化为后缀附在测试方法后，组成一个新的名字。

复杂数据注入：

如果尝试着用一些比较复杂的数据，比如元组/列表/字典，我们就需要调用unpack来实现，下面是一些例子

import ddt

import unittest

@ddt.ddt

class TestCase(unittest.TestCase):

def setUp(self):

print("Before every test case!")

@ddt.unpack

@ddt.data({'value1': '孙俪', 'value2': '邓超'},

{'value1': '蔡少芬', 'value2': '张晋'},

{'value1': '袁咏仪', 'value2': '张智霖'})

def test_case_01(self,value1,value2):

print("value1 is: " + value1)

print("value2 is: " + value2)

@ddt.unpack

@ddt.data((1,2),(3,4),(5,6))

def test_case_02(self, value1, value2):

print("value1 is: " + str(value1))

print("value2 is: " + str(value2))

@ddt.unpack

@ddt.data([1,9],[2,8],[3,7])

def test_case_03(self, value1, value2):

sum = value1 + value2

self.assertEqual(sum, 10)

if __name__ == "__main__":

unittest.main

现在也有一种比较流行的处理方式，不借助unpack可以直接做字典数据的注入。

import ddt

import unittest

data = ({'value1': '孙俪', 'value2': '邓超'},

{'value1': '蔡少芬', 'value2': '张晋'},

{'value1': '袁咏仪', 'value2': '张智霖'})

@ddt.ddt

class TestCase(unittest.TestCase):

def setUp(self):

print("Before every test case!")

@ddt.data(*data)

def test_case_01(self,data):

print("value1 is: " + data['value1'])

print("value2 is: " + data['value2'])

if __name__ == "__main__":

unittest.main

文件数据注入：

有时候，将测试数据直接写到Python文件里不利于我们对数据的管理，这时候，我们就可以借助文件来做数据的注入。

创建一个yml文件：

- 1

- 2

- 3

- 4

创建一个json文件：

{

"positive_integer_range": {

"start": 0,

"end": 2,

"value": 1

},

"negative_integer_range": {

"start": -2,

"end": 0,

"value": -1

},

"positive_real_range": {

"start": 0.0,

"end": 1.0,

"value": 0.5

},

"negative_real_range": {

"start": -1.0,

"end": 0.0,

"value": -0.5

}

}

然后将yml与json文件注入测试用例中

import ddt

import unittest

@ddt.ddt

class TestCase(unittest.TestCase):

def setUp(self):

print("Before every test case!")

@ddt.file_data('testdata_dic.json')

def test_case_01(self,start,end,value):

print("start is: " + str(start))

print("end is: " + str(end))

print("value is: " + str(value))

@ddt.file_data('testdata_list.yml')

def test_case_02(self, value):

print("value is: " + str(value))

if __name__ == "__main__":

unittest.main

运行之后结果为：

这样，就为我们数据驱动的用法提供了多样性。

verbosity是一个选项,表示测试结果的信息复杂度，有0、1、2 三个值
0 (静默模式): 你只能获得总的测试用例数和总的结果 比如 总共10个 失败2 成功8
1 (默认模式): 非常类似静默模式 只是在每个成功的用例前面有个“.” 每个失败的用例前面有个 “F”
2 (详细模式):测试结果会显示每个测试用例的所有相关的信息

 

DDT用法——结合unittest、requests库

1.读取列表

import ddt
import unittest
#定义一个列表
list01=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
#实例化DDT
@ddt.ddt()
#创建类
class Case01(unittest.TestCase):
    #导入列表
    @ddt.data(*list01)
    def test01(self,num):
        print(num)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

2.读取列表中的字典

# 编写python代码，实现如下需求：
# 1，创建1个列表，存放3个字典，每个字典代表一个学院信息，例如：{"dep_id": "T01", "dep_name": "Test学院", "master_name": "Test-Master","slogan": "HereisSlogan"}
# 2，导入unittest，定义一个类中的一个函数，函数功能是接受一个字典，以该字典的四个元素值为学院信息的四个字段值，新增到学生信息管理系统。
# 3，导入ddt，应用ddt和第二步的函数，将第一步创建的列表中的3个学院信息，新增到学院信息管理系统中。

#导包
import unittest
import ddt
import requests
 
#定义列表
list01=[{"dep_id":"python1","dep_name":"学院27","master_name":"院长27","slogan":"口号27"},{"dep_id":"python2","dep_name":"学院27","master_name":"院长27","slogan":"口号27"},{"dep_id":"python3","dep_name":"学院27","master_name":"院长27","slogan":"口号27"}]
 
url01="http://127.0.0.1:8000/api/departments/"
@ddt.ddt()
class Case01(unittest.TestCase):
    @ddt.data(*list01)
    @ddt.unpack
    def test01(self,dep_id,dep_name,master_name,slogan):
        json01=             \
            {
                "data": [
                        {
                            "dep_id":dep_id,
                            "dep_name":dep_name,
                            "master_name":master_name,
                            "slogan":slogan
 
                        }
                  ]
            }
        res01=requests.post(url01,json=json01)
        print(res01.text)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

3.读取字典2

# 编写python代码，实现如下需求：
# 1，创建1个列表，存放3个字典，每个字典代表一个学院名的信息，例如：{"dep_name": "软件测试"}
# 2，导入unittest，定义一个类中的一个函数，函数功能是调用查询接口以学院名为条件，查询学院信息
# 3，导入ddt，应用ddt和第二步的函数，将第一步创建的列表中的3个元素的学院名作为条件，循环查询学院信息。
# 4，完成的py文件，提交到CTS

import unittest
import ddt
import requests
#实例化ddt
list01=[{"dep_name": "学院25"},{"dep_name": "学院26"},{"dep_name": "学院27"}]
@ddt.ddt()
class Case02(unittest.TestCase):
    @ddt.data(*list01)
    def test01(self,a):
        #url01是地址，a是请求参数
        url01="http://127.0.0.1:8000/api/departments/"
        res01=requests.get(url=url01,params=a)
        print(res01.text)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()