邻水建设局网站,什么网站推广比较好,中国菲律宾签证,wordpress 回收站在哪个文件夹数据驱动在 unittest 中#xff0c;使用读取数据文件来实现参数化可以吗#xff1f;当然可以。这里以读取 CSV文件为例。创建一个 baidu_data.csv 文件#xff0c;如图所示#xff1a;文件第一列为测试用例名称#xff0c;第二例为搜索的关键字。接下来创建 test_baidu_da…数据驱动在 unittest 中使用读取数据文件来实现参数化可以吗当然可以。这里以读取 CSV文件为例。创建一个 baidu_data.csv 文件如图所示文件第一列为测试用例名称第二例为搜索的关键字。接下来创建 test_baidu_data.py文件。# _*_ coding:utf-8 _*_name:zhangxingzai
date:2023/3/19
import csv
import codecs
import unittest
from time import sleep
from itertools import islice
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import Byclass TestBaidu(unittest.TestCase):classmethoddef setUpClass(cls):cls.driver webdriver.Firefox()cls.base_url https://www.baidu.comclassmethoddef tearDownClass(cls):cls.driver.quit()def baidu_search(self, search_key):self.driver.get(self.base_url)self.driver.find_element(By.ID, kw).send_keys(search_key)self.driver.find_element(By.ID, su).click()sleep(3)def test_search(self):with codecs.open(baidu_data.csv, r, utf_8_sig) as f:data csv.reader(f)for line in islice(data, 1, None):search_key line[1]self.baidu_search(search_key)if __name__ __main__:unittest.main(verbosity2)这样做似乎没有问题确实可以读取 baidu_data.csv 文件中的三条数据并进行测试测试结果如下根据结果看这样划分并不合理比如有 10 条数据只要有 1 条数据执行失败那么整个测试用例就执行失败了。所以10 条数据对应 10 条测试用例更为合适就算其中 1 条数据的测试用例执行失败了也不会影响其他 9 条数据的测试用例的执行并且在定位测试用例失败的原因时会更加简单。修改代码如下# _*_ coding:utf-8 _*_name:zhangxingzai
date:2023/3/19
import csv
import codecs
import unittest
from time import sleep
from itertools import islice
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import Byclass TestBaidu(unittest.TestCase):classmethoddef setUpClass(cls):cls.driver webdriver.Firefox()cls.base_url https://www.baidu.comcls.test_data []with codecs.open(baidu_data.csv, r, utf_8_sig) as f:data csv.reader(f)for line in islice(data, 1, None):cls.test_data.append(line)classmethoddef tearDownClass(cls):cls.driver.quit()def baidu_search(self, search_key):self.driver.get(self.base_url)self.driver.find_element(By.ID, kw).send_keys(search_key)self.driver.find_element(By.ID, su).click()sleep(3)def test_search_selenium(self):self.baidu_search(self.test_data[0][1])def test_search_unittest(self):self.baidu_search(self.test_data[1][1])def test_search_parameterized(self):self.baidu_search(self.test_data[2][1])if __name__ __main__:unittest.main(verbosity2)优化后用setUpClass() 方法读取 baidu_data.csv 文件并将文件中的数据存储到test_data 数组中。分别创建不同的测试方法使用 test_data 中的数据测试结果如下从测试结果可以看到3 条数据被当作 3 条测试用例执行了。那么是不是就完美解决了前面的问题呢接下来需要思考一下读取数据文件带来了哪些问题1增加了读取的成本。不管什么样的数据文件在运行自动化测试用例前都需要将文件中的数据读取到程序中这一步是不能少的。2不方便维护。读取数据文件是为了方便维护但事实上恰恰相反。在 CSV 数据文件中并不能直观体现出每一条数据对应的测试用例。而在测试用例中通过 test_data[0][1]方式获取数据也存在很多问题如果在 CSV 文件中间插入了一条数据那么测试用例获取到的测试数据很可能就是错的。如果在测试过程中需要用很多数据怎么办我们知道测试脚本并不是用来存放数据的地方如果待测试的数据很多那么全部放到测试脚本中显然并不合适。在回答这个问题之前先思考一下什么是 UI 自动化测试UI 自动化测试是站在用户的角度模拟用户的操作。那么用户在什么场景下会输入大量的数据呢其实输入大量数据的功能很少如果整个系统都需要用户重复或大量地输入数据那么很可能是用户体验做得不好大多数时候系统只允许用户输入用户名、密码和个人信息或搜索一些关键字等。假设我们要测试用户发文章的功能这时确实会用到大量的数据。那么读取数据文件是不是就完全没必要了呢当然不是比如一些自动化测试的配置就可以放到数据文件中如运行环境、运行的浏览器等放到配置文件中会更方便管理。DDTData-Driven TestsDDT是针对 unittest 单元测试框架设计的扩展库。允许使用不同的测试数据来运行一个测试用例并将其展示为多个测试用例。GitHub 地址https://github.com/datadriventests/ddt。DDT 支持 pip 安装。pip install ddt以百度搜索为例来看看 DDT 的用法。创建 test_baidu_ddt.py 文件# _*_ coding:utf-8 _*_name:zhangxingzai
date:2023/3/19
import unittest
from time import sleep
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from ddt import ddt, data, file_data, unpackddt
class TestBaidu(unittest.TestCase):classmethoddef setUpClass(cls):cls.driver webdriver.Firefox()cls.base_url https://www.baidu.comdef baidu_search(self, search_key):self.driver.get(self.base_url)self.driver.find_element(By.ID, kw).send_keys(search_key)self.driver.find_element(By.ID, su).click()sleep(3)# 参数化使用方式一data([case1, selenium], [case2, ddt], [case3, python])unpackdef test_search1(self, case, search_key):print(第一组测试用例, case)self.baidu_search(search_key)self.assertEqual(self.driver.title, search_key _百度搜索)# 参数化使用方式二data((case1, selenium), (case2, ddt), (case3, python))unpackdef test_search2(self, case, search_key):print(第二组测试用例, case)self.baidu_search(search_key)self.assertEqual(self.driver.title, search_key _百度搜索)# 参数化使用方式三data({search_key: selenium}, {search_key: ddt}, {search_key: python})unpackdef test_search3(self, search_key):print(第三组测试用例, search_key)self.baidu_search(search_key)self.assertEqual(self.driver.title, search_key _百度搜索)classmethoddef tearDownClass(cls):cls.driver.quit()if __name__ __main__:unittest.main(verbosity2)使用 DDT 需要注意以下几点首先测试类需要通过ddt 装饰器进行装饰。其次DDT 提供了不同形式的参数化。这里列举了三组参数化第一组为列表第二组为元组第三组为字典。需要注意的是字典的 key 与测试方法的参数要保持一致。执行结果如下DDT 同样支持数据文件的参数化。它封装了数据文件的读取让我们更专注于数据文件中的内容以及在测试用例中的使用而不需要关心数据文件是如何被读取进来的。首先创建 ddt_data_file.json 文件{case1: {search_key: python},case2: {search_key: ddt},case3: {search_key: Selenium}
}在测试用例中使用 test_data_file.json 文件参数化测试用例在 test_baidu_ddt.py 文件中增加测试用例数据。代码如下# _*_ coding:utf-8 _*_name:zhangxingzai
date:2023/3/19
import unittest
from time import sleep
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from ddt import ddt, data, file_data, unpackddt
class TestBaidu(unittest.TestCase):classmethoddef setUpClass(cls):cls.driver webdriver.Firefox()cls.base_url https://www.baidu.comdef baidu_search(self, search_key):self.driver.get(self.base_url)self.driver.find_element(By.ID, kw).send_keys(search_key)self.driver.find_element(By.ID, su).click()sleep(3)# 参数化使用方式一data([case1, selenium], [case2, ddt], [case3, python])unpackdef test_search1(self, case, search_key):print(第一组测试用例, case)self.baidu_search(search_key)self.assertEqual(self.driver.title, search_key _百度搜索)# 参数化使用方式二data((case1, selenium), (case2, ddt), (case3, python))unpackdef test_search2(self, case, search_key):print(第二组测试用例, case)self.baidu_search(search_key)self.assertEqual(self.driver.title, search_key _百度搜索)# 参数化使用方式三data({search_key: selenium}, {search_key: ddt}, {search_key: python})unpackdef test_search3(self, search_key):print(第三组测试用例, search_key)self.baidu_search(search_key)self.assertEqual(self.driver.title, search_key _百度搜索)# 参数化读取 JSON 文件file_data(ddt_data_file.json)def test_search4(self, search_key):print(第四组测试用例, search_key)self.baidu_search(search_key)self.assertEqual(self.driver.title, search_key _百度搜索)classmethoddef tearDownClass(cls):cls.driver.quit()if __name__ __main__:unittest.main(verbosity2)注意ddt_data_file.json 文件需要与 test_baidu_ddt.py 放在同一目录下面否则需要指定 ddt_data_file.json 文件的路径。除此之外DDT 还支持 yaml 格式的数据文件。创建 ddt_data_file.yaml 文件case1:- search_key: python
case2:- search_key: ddt
case3:- search_key: unittest在 test_baidu_ddt.py 文件中增加测试用例以上省略。。。
# 参数化读取 yaml 文件file_data(ddt_data_file.yaml)def test_search5(self, case):search_key case[0][search_key]print(第五组测试用例, search_key)self.baidu_search(search_key)self.assertEqual(self.driver.title, search_key _百度搜索)这里的取值与上面的 JSON 文件有所不同因为每一条用例都被解析为[{search_key: python}]所以要想取到搜索关键字则需要通过 case[0][search_key]的方式获取。注意这里有可能读取yaml文件夹失败程序执行报错可以安装PyYAML库修复。pip install PyYAML
