python学习杂记-DDT驱动测试

DDT (数据驱动测试) 是一个 python 的第三方模块，使用这个模块可以扩展测试用例的数据。

举一个例子：做一个最常用的登录功能测试，不仅需要测试正常的登录情况，还要去测试异常的登录情况。按照平常的测试方法，测试用例的代码样例编写可能是这样的：

def test_login(self):
    user_info=[('user1','123456'),('','123456'),('user1','')]
    for use in user_info:
        user_login(user[0],user1[1])
        self.assert()

上面测试场景中,使用到3组测试数据，分别是

1.用户名，密码正常的场景。

2.用户名为空，密码正常的场景。

3.用户名那个正常，密码为空的场景。

其实是3个测试用户。但是用上面的代码设计，运行完之后结果为1个测试用例。

跟预期的3个测试场景并不相符。

你可能会想到另外一种做法: 干脆写三个测试场景。

# 正常用户登录
def test_1login(self):
    user_info = ('user1','123456')
    login(user_info)

# 异常用户信息登录
def test_2login(self):
    user_info = ('', '123456')
    login(user_info)

# 用户异常信息登录
def test_3login(self):
    user_info = ('user1','')
    login(user_info)

这样的写法暂时可以满足需要。但是如果场景特别多。就需要定义很多testcase，对于以后的维护会造成很大的麻烦，并且都是重复函数调用。

其实对于这样的场景，理想的情况是，直接把测试数据放到文件中或者数据库中，定义读取数据函数，数据文件中有多少个数据，就自动执行多少个场景。后期通过维护数据文件来维护操作用例。

 

DDT 使用说明

ddt库主要就是来帮助解决这个问题的。

ddt GitHub：https://github.com/datadriventests/ddt

基本使用

用一个极其简单的示例，先来看下，平时测试多场景业务的弊端

import unittest

class TestWithoutDDT(unittest.TestCase):

    def test_without_ddt(self):
        for x in [1, -2, 3, 4, -5]:
            self.assertGreater(x, 0)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

执行结果：

test_without_ddt (__main__.TestWithoutDDT) ... FAIL

======================================================================

FAIL: test_without_ddt (__main__.TestWithoutDDT)

----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):

  File "test1.py", line 8, in test_without_ddt

    self.assertGreater(x, 0)

AssertionError: -2 not greater than 0

----------------------------------------------------------------------

Ran 1 test in 0.001s

FAILED (failures=1)

在取到值 -2 之后就不再往下执行。

而使用ddt:

(需要先安装ddt库)

import unittest

from ddt import ddt,data

@ddt
class TestWithoutDDT(unittest.TestCase):

    @data(1, -2, 3, 4, -5)
    def test_without_ddt(self,val):
        self.assertGreater(val, 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

执行结果：

test_without_ddt_1_1 (__main__.TestWithoutDDT) ... ok

test_without_ddt_2__2 (__main__.TestWithoutDDT) ... FAIL

test_without_ddt_3_3 (__main__.TestWithoutDDT) ... ok

test_without_ddt_4_4 (__main__.TestWithoutDDT) ... ok

test_without_ddt_5__5 (__main__.TestWithoutDDT) ... FAIL

======================================================================

FAIL: test_without_ddt_2__2 (__main__.TestWithoutDDT)

----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):

  File "C:UserszyzhaoPycharmProjects emp_project

venvlibsite-packagesddt.py", line 145, in wrapper

    return func(self, *args, **kwargs)

  File "test1.py", line 8, in test_without_ddt

    self.assertGreater(val, 0)

AssertionError: -2 not greater than 0

======================================================================

FAIL: test_without_ddt_5__5 (__main__.TestWithoutDDT)

----------------------------------------------------------------------Traceback (most recent call last):

  File "C:UserszyzhaoPycharmProjects emp_project

venvlibsite-packagesddt.py", line 145, in wrapper

    return func(self, *args, **kwargs)

  File "test1.py", line 8, in test_without_ddt

    self.assertGreater(val, 0)

AssertionError: -5 not greater than 0

----------------------------------------------------------------------

Ran 5 tests in 0.002s

FAILED (failures=2)

执行5条测试场景，符合我们的预期结果。另外，如果要添加新的数据，直接在 @data() 添加数据即可。

DDT从文件中读取数据

通过上面操作，如果改装登录测试用例，直接在 @data()  中将用户信息放入即可。但是这种方式维护数据还不是非常方便。因为在数据特别多之后 直接写在 @data() 还是不方便。

ddt 支持从yaml文件和json文件中读取数据。

json数据文件

data.json
{
  "user_info_success": {"username": "user1","passwd": "123456"},
  "user_info_no_username": {"username": "","passwd": "123456"},
  "user_info_no_password": {"username": "user1","passwd": ""}
}

上面文定义了三行测试场景的数据

代码文件调用

import unittest
from ddt import ddt,data,file_data


@ddt
class TestWithDDT(unittest.TestCase):

    @file_data('data.json')
    def test_with_json(self,username,passwd):
        print(username,passwd)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

添加装饰器 @file_data 

testcase中 username，passwd变量对应的分别是 json数据文件中的 username, passwd 的值。

（备注：需要主要的是 username，passwd 与json数据文件中是一一对应的关系。）

yaml数据文件

读取yaml文件需要安装支持读取yaml的库。读取yaml 需要安装yaml库

pip install pyyaml

定义data.yaml 文件

user_info_success:
    username: "user1"
    passwd: "123456"

user_info_no_username:
    username: ""
    passwd: "123456"

user_info_no_passwd:
    username: "user1"
    passwd: ""

代码调用

import unittest
from ddt import ddt,data,file_data

@ddt
lass TestWithoutDDT(unittest.TestCase):

    @file_data('data.yaml')
    def test_with_yaml(self,username,passwd):
        print(username,passwd)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

扩展

1.yaml语言教程：http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/07/yaml.html

2.python解析yaml数据文件：https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation

3.python 装饰器：https://www.yuque.com/funcat/python.autotesting/vhgbdw