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Python+unittest+DDT实现数据驱动测试
站长资源 2024/11/23 佚名
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前言

数据驱动测试：

  • 避免编写重复代码
  • 数据与测试脚本分离
  • 通过使用数据驱动测试，来验证多组数据测试场景
  • 通常来说，多用于单元测试和接口测试

ddt介绍

Data-Driven Tests（DDT）即数据驱动测试，可以实现不同数据运行同一个测试用例。ddt本质其实就是装饰器，一组数据一个场景。

ddt模块包含了一个类的装饰器ddt和三个个方法的装饰器：

data：包含多个你想要传给测试用例的参数，可以为列表、元组、字典等；

file_data:会从json或yaml中加载数据；

unpack:分割元素，如以下示例：

@data([a,d],[c,d])

如果没有@unpack，那么[a,b]当成一个参数传入用例运行

如果有@unpack，那么[a,b]被分解开，按照用例中的两个参数传递

安装

pip install ddt

使用data装饰器

传递整体列表，字典、元组

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  # @data([1,2,3,4,5,6,7])
  @data({"a":"1","b":2})
  # @data((1,2,3))
  def test(self,data):
    print(data)
if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

嵌套列表、元组、字典的整体传递方式

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  # @data(*[[1,2,3],[1,0,1],[0,0,0],[1,1,3]])
  # @data(*[{"a":1}, {"a":2}, {"a":3}, {"a":4}])
  @data(*[(1,5), (4,2), (6,7), (5,6)])
  def test(self,data):
    print(data)

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

使用unpack装饰器

unpack 依次传递元组

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @data((1,2,3),(1,0,1),(0,0,0),(1,1,3))
  @unpack
  def test(self,a,b,c):
    print(a,b,c)
    if a+b == c:
      print(True)
    else:
      print(False)
if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

输出结果：

1 2 3
True
1 0 1
True
0 0 0
True
1 1 3
False

依次传递字典

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack

def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @data({"a":1,"b":1,"c":2},
     {"a":0,"b":0,"c":0},
     {"a":-1,"b":1,"c":0})
  @unpack
  def test(self,a,b,c):
    print(a,b,c)
    if a + b == c:
      print(True)
    else:
      print(False)

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

输出结果：

1 1 2
True
0 0 0
True
-1 1 0
True

依次传递列表

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack

def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @data([1,2,3],[1,0,1],[0,0,0],[1,1,3])
  @unpack
  def test(self,a,b,c):
    print(a,b,c)
    if a + b == c:
      print(True)
    else:
      print(False)

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

输出结果：

1 2 3
True
1 0 1
True
0 0 0
True
1 1 3
False

使用file_data装饰器

ddt支持从文件中加载数据，@file_data()装饰器会从json或yaml中加载数据。只有以“.yml” 和 “.yaml” 结尾的文件被加载为Yaml文件。所有其他格式文件都作为json文件加载，比如txt。

传递json数据

test.json文件

{
  "case1": {
    "a": 1,
    "b": 1,
    "c": 2
  },
  "case2": {
    "a": -1,
    "b": 1,
    "c": 0
  },
  "case3": {
    "a": 0,
    "b": 0,
    "c": 0
  }
}
import unittest
from ddt import ddt,file_data

def add(a,b):
  return a+b

@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @file_data("test.json")
  def test(self, a, b, c):
    print(a,b,c)


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

传递多层json文件

test.json文件

{
  "case1": {
    "data": {
      "a": 1,
      "b": 1
    },
    "result": 2
  },
  "case2": {
    "data": {
      "a": 0,
      "b": 1
    },
    "result": 1
  },
  "case3": {
    "data": {
      "a": 0,
      "b": 0
    },
    "result": 0
  }
}
import unittest
from ddt import ddt,file_data

def add(a,b):
  return a+b

@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @file_data("test.json")
  def test(self,data,result):
    print(data,result)

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

传递yml数据

yml 需要安装yml（pip install PyYAML）

test.yml

Python+unittest+DDT实现数据驱动测试

def add(a,b):
  return a+b
@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):
  @file_data("test.yml")
  def test(self,a,b,c):
    print(a,b,c)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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