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前面一篇我们已经把unittest的常用用法都已经讲过了,可能很多小伙伴有个疑问,unittest框架怎么做数据驱动呢?这节我们就来学习一下。
1、unittest 没有自带数据驱动功能。
所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成。
DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。
资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/
2、什么是ddt?
测试步骤相同,代码一样,测试数据不同,当我们输入一组测试数据的时候,测试框架会自动生成独立的多个测试用例的方法,这就是ddt。(个人理解)
注意:ddt不等于数据驱动,ddt只是实现了数据驱动思想
首先,我们需要下载包,下载方法如下:
然后,我们开始学习
import unittest import ddt # 首先我们导入ddt # 我们还是哪官网这个加法方法来做例子,首先我们准备一些测试数据 data = [(1,2,3), (1,3,4), (1,4,5)] # 装饰类,也就是继承自TestCase的类,可以理解为给这个类戴了个帽子 @ddt.ddt class IntegerArithmeticTestCase(unittest.TestCase): # 装饰测试方法。参数是一系列的值 # 注意要加这个*,多组数据,@ddt.data(*data)相当于@ddt.data((1,2,3),(1,3,4),(1,4,5)) @ddt.data(*data) # 每次运行都会从 data中取出一组数据,动态生成一个独立的测试用例方法 def testAdd(self,test_data): print(test_data) self.assertEqual((test_data[0] + test_data[1]), test_data[2]) ''' 测试用例方法名生成规则 使用ddt后,会产生一个新的测试用例方法名:之前的测试用例方法名_ordinal_data 之前的测试用例方法名:即定义的测试用例方法名。比如def test_large(),这里就是test_large ordinal:整数,从1开始递加。 data:如果传递过来的数据存在__name__属性,则这里就是该数据的__name__值。如果未定义__name__属性,ddt会尽量将传递过来的数据转化为python标识符,作为data显示。比如(3,2)就转化为3_2。 需要注意的是,如果数据是字典,则这里就是字典的key。 ''' if __name__ == '__main__': unittest.main(verbosity=2)
我么执行看一下结果:
在看一下HTML的结果报告:
3、下面我们就说一下在实际框架中ddt是如何使用的
实际框架中只不过测试数据不是放在代码里,代码要做数据分离,实际是把数据放在Excel,或者yaml,或者json文件中,等等吧,作者实际框架中用的最多的都是这三种。
1)我么你先看一下测试数据放在json中,先建一个json文件
import unittest import ddt # 装饰类,也就是继承自TestCase的类,可以理解为给这个类戴了个帽子 @ddt.ddt class IntegerArithmeticTestCase(unittest.TestCase): # 装饰测试方法。参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型。 # 注意,如果文件以”.yml”或者”.yaml”结尾,ddt会作为yaml类型处理,其他所有文件都会作为json文件处理。 # 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.file_data('d1.json') @ddt.unpack # 每次运行都会从 data中取出一组数据,动态生成一个独立的测试用例方法 def testAdd(self,first,second,values): self.assertEqual( (first+ second), values) if __name__ == '__main__': unittest.main(verbosity=2)
执行查看结果如下:
2)我么你在看一下测试数据放在yaml中,先建一个yaml文件
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