Junit5 + YAML 轻松实现参数化和数据驱动,让 App 自动化测试更高效(一)

1. 何为数据驱动

什么是参数化?什么又是数据驱动?经常有人会搞不明白他们的关系,浅谈一下个人的理解,先来看两个测试中最常见的场景:

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。

以上两种场景都有一个共同点,就是测试的执行步骤不变,变的只是输入的测试数据,那么引出两个概念——参数化和数据驱动

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。

-

 - 洗衣液

-

 - 帽子

-

 - 手套

总结下来

数据驱动 为自动化测试框架的一种设计思想,而参数化是实现数据驱动的一种手段,我们利用参数化来完成数据驱动,从而将数据与脚本分离,增加了框架的可维护性和脚本的复用性。

2. 为什么要做数据驱动

2.1 测试数据

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)

2.2 测试步骤

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”。

2.3 动态生成测试步骤

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。)

3. 在哪里做数据驱动

3.1 不要在哪里做数据驱动

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;

3.2 可以在哪里做数据驱动

  1. 测试数据的数据驱动

  2. 测试步骤的数据驱动

  • 定位符
  • 行为流
  1. 断言的数据驱动

4. 如何做数据驱动

4.1 数据格式的选择

我们要将数据存入文件中,不同的文件有着不同的数据格式,那么作何选择呢?

不同数据格式文件的对比


image.png

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
4.2 YAML 文件的使用

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 }
  • 数组:一组按次序排列的值,又称为序列(sequence) / 列表(list)

#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

4.3 数据读取-jackson

既然有了数据存储的地方,那么就要对数据进行读取,这里就要介绍另一位帮手,Java的jackson库

jackson 是Java的一个库,用的最多的是 jackson-databindjackson-dataformats-text ,分别用来处理 jsonyaml 数据格式,它可以将文件中的数据和Java中的对象建立一种映射关系,

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。

4.3.1 jackson-databind

先来看 jackson-databindjson 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 writeValuejson 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/jackson-databind

4.3.2 jackson-dataformats-text

再来看 jackson-dataformats-text ,这是一个可以对 YAMLCSVPropertiesXML 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

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/jackson-dataformats-text

原文链接

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