原標題：Python數(shù)據(jù)驅(qū)動DDT的應(yīng)用

在開始之前，我們先來明確一下什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動，在百度百科中數(shù)據(jù)驅(qū)動的解釋是：數(shù)據(jù)驅(qū)動測試，即黑盒測試(Black-box Testing)，又稱為功能測試，是把測試對象看作一個黑盒子。利用黑盒測試法進行動態(tài)測試時，需要測試軟件產(chǎn)品的功能，不需測試軟件產(chǎn)品的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和處理過程。數(shù)據(jù)驅(qū)動測試注重于測試軟件的功能性需求，也即數(shù)據(jù)驅(qū)動測試使軟件工程師派生出執(zhí)行程序所有功能需求的輸入條件。

這說的是什么？為什么我完全不懂！！！咱們來分析一下。

利用黑盒測試法進行動態(tài)測試時，需要測試軟件產(chǎn)品的功能，不需測試軟件產(chǎn)品的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和處理過程 –重點在測試功能，不需要考慮內(nèi)部處理過程

也即數(shù)據(jù)驅(qū)動測試使軟件工程師派生出執(zhí)行程序所有功能需求的輸入條件 – 重點在測試時候的輸入條件

在實際的自動化測試中，數(shù)據(jù)驅(qū)動是通過數(shù)據(jù)的改變從而驅(qū)動自動化測試的執(zhí)行，最終引起測試結(jié)果的改變，簡單的來說，就是將測試數(shù)據(jù)與實際的測試代碼區(qū)分開。

Python中大部分人最先接觸的測試框架就是unittest，可是unittest本身并不支持數(shù)據(jù)驅(qū)動，需要借助ddt來實現(xiàn)。接著我們就用unittest+ddt來給大家看一下數(shù)據(jù)驅(qū)動。

ddt是 “Data-Driven Tests”的縮寫。官方資料是：http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 。

下面是每個組件的簡單介紹：

ddt.ddt：

裝飾類，用于unittest.TestCase子類的類裝飾器。

ddt.data：

添加到unittest.TestCase測試用例上的方法裝飾器。

ddt.file_data(value)：

添加到unittest.TestCase測試用例上的方法裝飾器。

value應(yīng)該是文件目錄的路徑。文件應(yīng)該包含JSON編碼的數(shù)據(jù)，可以是列表，也可以是dict。

如果文件中是列表，每個列表的值會作為測試用例參數(shù)，同時作為測試用例方法名后綴顯示。

如果文件中是字典，字典的key會作為測試用例方法的后綴顯示，字典的值會作為測試用例參數(shù)。

ddt.unpack：

傳遞的是復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時使用。比如使用元組或者列表，添加unpack之后，ddt會自動把元組或者列表對應(yīng)到多個參數(shù)上。

我們來用實例感受一下每個組件，先用data來傳入比較簡單的值，來做數(shù)據(jù)驅(qū)動。

簡單數(shù)據(jù)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

運行中發(fā)現(xiàn)，有6組數(shù)據(jù)，一共執(zhí)行了6次

測試方法后會被ddt加一個后綴，ddt會嘗試把測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為后綴附在測試方法后，組成一個新的名字。

復(fù)雜數(shù)據(jù)注入：

如果嘗試著用一些比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)，比如元組/列表/字典，我們就需要調(diào)用unpack來實現(xiàn)，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': '孫儷', 'value2': '鄧超'},

{'value1': '蔡少芬', 'value2': '張晉'},

{'value1': '袁詠儀', 'value2': '張智霖'})

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

現(xiàn)在也有一種比較流行的處理方式，不借助unpack可以直接做字典數(shù)據(jù)的注入。

import ddt

import unittest

data = ({'value1': '孫儷', 'value2': '鄧超'},

{'value1': '蔡少芬', 'value2': '張晉'},

{'value1': '袁詠儀', 'value2': '張智霖'})

@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

文件數(shù)據(jù)注入：

有時候，將測試數(shù)據(jù)直接寫到Python文件里不利于我們對數(shù)據(jù)的管理，這時候，我們就可以借助文件來做數(shù)據(jù)的注入。

創(chuàng)建一個yml文件：

-1

-2

-3

-4

創(chuàng)建一個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

}

}

然后將yml與json文件注入測試用例中

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

運行之后結(jié)果為：

這樣，就為我們數(shù)據(jù)驅(qū)動的用法提供了多樣性。

最后，希望本文能幫助到大家。返回搜狐，查看更多

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python ddt mysql_Python数据驱动DDT的应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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