1. 何為數據驅動

什么是參數化？什么又是數據驅動？經常有人會搞不明白他們的關系，淺談一下個人的理解，先來看兩個測試中最常見的場景：

登錄：不同的用戶名，不同的密碼，不同的組合都需要做登錄場景的測試，正常的排列組合下可能會產生多個用例

搜索：不同的搜索條件產生不同的搜索結果，搜索也是常見的測試項，單個搜索參數或者多種搜索參數的組合；同樣也會產生多個用例。

以上兩種場景都有一個共同點，就是測試的執行步驟不變，變的只是輸入的測試數據，那么引出兩個概念——參數化和數據驅動

參數化：我們在寫自動化用例的時候會有很多方法，一般我們都會把數據通過參數來傳遞給方法，而不會直接在方法中寫“死”，所以方法之間的數據傳遞都是通過參數化來進行，利用參數化進行數據與變量的對應；比如我們的登錄賬號密碼設置在參數中，再將參數傳遞到方法中。

public MainPage login(String username, String password) { sendKeys(inputUsername,username); sendKeys(inputPassword,password); click(loginBtn); return new MainPage();}

數據驅動：將參數化中的數據來源變成從外部讀取，參數有一個存放數據的地方，在用例執行的時候去去數據；這個數據存儲的地方可以是我們定義的數組、hashmap，也可以是從外部文件中(excel、csv、xml、yaml等)讀取。

例如上述的搜索案例，我們可以將搜索條件放入外部文件中，每次執行搜索用例時，去文件中獲取數據，根據獲取到的數據執行不同的搜索測試即可。

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總結下來：

數據驅動為自動化測試框架的一種設計思想，而參數化是實現數據驅動的一種手段，我們利用參數化來完成數據驅動，從而將數據與腳本分離，增加了框架的可維護性和腳本的復用性。

2. 為什么要做數據驅動

2.1 測試數據

在執行測試工作過程中，有很多過程是需要動態變化的，如果每一次的變化都需要編碼部署，那么整個執行的流程就會邊長；

對于業務測試工程師來說，維護自動化代碼有一定的門檻，需要熟悉編程語言和測試框架的結構；

定義好了數據驅動，將變化的數據放入配置文件中進行維護，既便捷(無需找到對應代碼修改部署)，也降低了維護的門檻(業務測試只需要在配置文件中修改數據即可)

2.2 測試步驟

與測試數據的數據驅動大致相同，主要也是方便業務測試維護，降低維護門檻和代碼修改部署出錯的風險；修改配置文件，整個業務行為和抽象是不用改變的，當然，在UI自動化中配合PO一起使用會“風味更佳”。

2.3 動態生成測試步驟

手工錄制測試步驟，直接生成代碼比較困難，可以生成步驟的配置文件，讓代碼去讀配置文件，完成自動化的回放;(此方面本人暫時僅了解過，還未實踐落地，理論上是可以實現的。)

3. 在哪里做數據驅動

3.1 不要在哪里做數據驅動

不要在測試用例內完成大量的數據驅動：用例通過PO的調用是能夠非常清晰展現出業務執行場景的，業務才是用例的核心；一旦在用例里使用了大量數據驅動，如調用各種yaml、csv等數據文件，會造成用例可讀性變差，維護復雜度變高；

3.2 可以在哪里做數據驅動

1. 測試數據的數據驅動

2. 測試步驟的數據驅動

• 定位符
• 行為流

3. 斷言的數據驅動

4. 如何做數據驅動

4.1 數據格式的選擇

我們要將數據存入文件中，不同的文件有著不同的數據格式，那么作何選擇呢？

• 不同數據格式文件的對比

從上述對比結果中，Json 和 YAML 對于數據結構的支持和書寫程度是較好的；但是， YAML 的寫法更簡潔，并且還可以注釋，因此最推薦使用的就是(從表格中的所處都位置也可猜到~)…位于C位的YAML！

那么到底什么是YAML，又如何使用，下面簡單來了解一下

4.2 YAML 文件的使用

yaml 的語法

• 大小寫敏感
• 使用縮進表示層級關系
• 縮進時不允許使用Tab鍵，只允許使用空格。
• 縮進的空格數目不重要，只要相同層級的元素左側對齊即可
• # 表示注釋

yaml 支持的三種數據結構

• 純量(scalars)：單個的、不可再分的值，例如數字、字符串、布爾值等
• 對象：鍵值對的集合，又稱為映射(mapping)/ 哈希(hashes) / 字典(dictionary)

#鍵值對形式key: value#行內對象person: { name: allen, age: 25 }

• 數組：一組按次序排列的值，又稱為序列(sequence) / 列表(list)

#以-開頭表示為一個數組里的值- A- B- C#數組內嵌套子數組，用一個空格縮進表示- - a - aa- - b - bb

• 對象和數組可以結合使用，形成復合結構

languages: - Ruby - Perl - Python websites: YAML: yaml.org Ruby: ruby-lang.org Python: python.org Perl: use.perl.org

4.3 數據讀取-jackson

既然有了數據存儲的地方，那么就要對數據進行讀取，這里就要介紹另一位幫手，Java的jackson庫

jackson是Java的一個庫，用的最多的是jackson-databind和jackson-dataformats-text，分別用來處理json和yaml數據格式，它可以將文件中的數據和Java中的對象建立一種映射關系，

把一個文件數據通過類型建立關聯，并創建出一個類的實例，反之也可以把一個對象寫入文件中。

4.3.1 jackson-databind

先來看jackson-databind對json文件的操作

添加 maven 依賴

com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.9.9.3

• 寫 json 文件

1)先創建一個類，包含變量name，age

public class TestFileSource { public String name; public int age; }

2)創建單元測試，創建ObjectMapper對象，調用writeValue對json文件進行寫操作

@Testvoid writeJson() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); TestFileSource testFileSource = new TestFileSource(); mapper.writeValue(new File("..demo.json"),testFileSource);}

3)得到demo.json文件的結果,從結果可以看到TestFileSource類中的變量已經被寫入的json文件中

{"name":null,"age":0}

• 讀 json 文件

1)創建單元測試，創建ObjectMapper對象，調用readValue方法對json文件進行數據讀取

@Testvoid 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)讀取結果

ApiDemos.testcase.TestFileSource@4562e04d 0

• 輸出漂亮的 json 格式

1)創建單元測試，創建ObjectMapper對象，調用writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString方法可對指定對象進行json數據格式的輸出

@Testvoid prettyPrintJson() throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // pretty print String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource()); System.out.println(json);}

2)打印結果

{ "name" : null, "age" : 0}

參考鏈接jackson-databind GitHub地址：

https://github.com/FasterXML/jackson-databind

4.3.2 jackson-dataformats-text

再來看jackson-dataformats-text，這是一個可以對YAML、CSV、Properties和XML文件進行操作的庫，也是目前最常用的，不過這里我們只重點關注其對YAML文件的操作

• 添加maven依賴

com.fasterxml.jackson.dataformat jackson-dataformat-yaml 2.9.8

• 讀 YAML 文件

想要讀取 YAML 文件，最主要的是在new ObjectMapper對象的時候加入new YAMLFactory()，這樣就成功切換至 yaml 操作的狀態，然后利用readValue方法就可以完成對yaml文件的數據讀取了

1)創建 YAML 文件

name: allenage: 11

2)創建ObjectMapper對象，設置new YAMLFactory()

@Testvoid 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);}

打印結果

ApiDemos.testcase.TestFileSource@ba2f4ec11

在readValue的方法中可以看到，第一個參數填的是文件地址，第二個參數就是精髓所在！我們可以給定一個對象類型，或者一個二維數組等，用來產生映射關系，將文件數據和我們的對象綁定，方便數據的讀取。

如上述例子中我們通過TestFileSource的實例化對象來調用age變量。

• 輸出漂亮的 YAML 格式

與json輸出的方式基本一致，只需要在new ObjectMapper對象的時候加入new YAMLFactory()即可1)創建類和類的成員變量,包含純量、數組和哈希

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)創建單元測試，創建ObjectMapper對象，加入new YAMLFactory() 參數，調用writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString方法可對指定對象進行yaml數據格式的輸出

@Testvoid prettyPrintYaml() throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory()); // pretty print String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource()); System.out.println(json);}

3)打印結果

---name: "tester"age: 2arr:- - 1 - 2 - 3- - "a" - "b" - "c"map: sex: "男" name: "tester"

(文章來源于霍格沃茲測試學院)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的移动app测试的多样性_快速搞定APP移动端自动化测试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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