python ddt模块的使用

python ddt模块的使用

一、DDT模块（数据驱动）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（通过数据的不同来驱动测试结果的不同），最终实现数据与脚本的分离，便于维护与扩展，它是一种主要设计模式，也是中高级自动化测试必备技能

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（@ddt）和三个方法的装饰器（@data、@unpack、@file_data），其中：

@data：包含多个你想要传给测试用例的参数，可以为单个参数，列表、元组、字典等，会以逗号分隔为多组数据依次传入测试用例；

@file_data:会从json或yaml中加载数据（注意，如果文件以”.yml”或者”.yaml”结尾，ddt会作为yaml类型处理，其他所有文件都会作为json文件处理。如txt文件）

@unpack:分割元素（需要搭配unittest测试框架使用，实现数据驱动测试）

数据驱动测试：

1、避免编写重复代码

2、数据与测试脚本分离

3、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

二、python使用ddt传递参数

需要安装：

pip install ddt

# get_ddt.pyimport unittestfrom ddt import ddt, data, unpack, file_data# ddt类装饰器++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++@ddtclass MyddtTest(unittest.TestCase): # @data方法装饰器，会将数据以逗号分隔，有几个就是几组数据，循环传入函数++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ @data(1,2,3) def test_01(self, value): # value用来接受data的数据 print(value) # 1 # 2 # 3 @data([1,2],[3,4]) def test_02(self, value): print(value) # [1, 2] # [3, 4] @data([{"name": "peter", "age": 15, "addr": "chengdu"}]) def test_03(self, value): print(value) # [{'name': 'peter', 'age': 15, 'addr': 'chengdu'}] # @unpac拆分，相当于把数据的最外层结构去掉，data装饰器传过来的数据进行拆分++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ @data([5,6],[7,8]) @unpack def test_04(self, value1, value2): print(value1, value2) # 5 6 # 7 8 # 多个列表字典，拆分 @data([{"name":"peter","age":16,"addr":"chengdu"},{"name":"lily","age":17,"addr":"chengdu"}]) @unpack def test_05(self, value1, value2): print(value1, value2) # {'name': 'peter', 'age': 16, 'addr': 'chengdu'} {'name': 'lily', 'age': 17, 'addr': 'chengdu'} # 单个字典，拆分 # @data里的数据key必须与字典的key保持一致 @data({"name":"jack","age":20}) @unpack def test_06(self, name, age): print(name, age) # jack 20 # 多个字典, 拆分 @data({"name":"peter","age":18,"addr":"chengdu"},{"name":"lily","age":19,"addr":"chengdu"}) @unpack def test_07(self, name, age, addr): print(name, age, addr) # peter 18 chengdu # lily 19 chengduif __name__ == '__main__': unittest.main()

三、ddt读取文件

1.ddt读取yaml文件和json文件

# config.json{ "stu1": { "name": "Peter", "age": 29, "addr": "BeiJing" }, "stu2": { "name": "Jack", "age": 30, "addr": "ShenZhen" }}

conf.json

# config.yaml# 使用-分隔用例，则yaml读取到的数据类型为列表- model: 注册模块 title: 注册成功 url: method: POST data: username: yingcr10 pwd: Ace123456 cpwd: Ace123456 check: error_code: 0 msg: 注册成功！- model: 注册模块 title: 用户名长度小于6位，注册失败 url: method: POST data: username: yingc pwd: Ace123456 cpwd: Ace123456 check: error_code: 3002

config.yaml

2.ddt读取excel文件

思路：先从excel文件中读取数据，然后再用ddt加载已读取的数据

第一步：读取excel

# get_excel.pyfrom openpyxl import load_workbookclass ExcelData(): def __init__(self, file="config.xlsx"): ''' 初始化Excel对象 ''' self.file = file self.wb = load_workbook(self.file) def get_row_value(self, row, sheet_name="Sheet1"): ''' 获取Excel中某一行的数据 ''' sh = self.wb[sheet_name] max_col = sh.max_column row_value = [] for col in range(1, max_col+1): value = sh.cell(row, col).value row_value.append(value) return row_value def get_all_row(self, sheet_name="Sheet1"): ''' 获取Excel中所有行的数据，并存放在列表中 ''' sh = self.wb[sheet_name] max_row = sh.max_row row_value = [] for row in range(2, max_row+1): value = self.get_row_value(row) row_value.append(value) return row_valueif __name__ == "__main__": excel = ExcelData() testdata = excel.get_all_row() print(testdata)

第二步：使用ddt使用读取好的数据

# get_ddt.pyimport requestsimport unittestfrom ddt import ddt, data, unpack, file_datafrom get_excel import ExcelData@ddtclass SignTest(unittest.TestCase): # 从get_excel.py中读取测试数据 excel = ExcelData() testdata = excel.get_all_row() @data(*testdata) def test_sign(self, datas): # 由于从excel中读取到的数据为列表形式，所以采用下标来提取各参数 ID = datas[0] model = datas[1] title = datas[2] method = datas[3] url = datas[4] username = datas[5] pwd = datas[6] cpwd = datas[7] check = datas[8] body = { "username": username, "pwd": pwd, "cpwd": cpwd } self.sign_test(ID,model,title,url,method,body,check) def sign_test(self,ID,model,title,url,method,body,check): print("用例ID:", ID) print("模块:", model) print("用例标题:", title) response = requests.request(url=url, method=method, data=body).text try: # 通过断言，比较实际结果是否与预期结果一致 # 由于从excel中读取到的check为str类型，所以response不用转换为dict，直接断言比较是否相等 assert check == response print("测试通过") except Exception as e: print("测试失败") raise eif __name__ == "__main__": unittest.main()

结果：

运行结果：用例ID: 001模块: 注册模块用例标题: 正确的用户名和密码，注册成功.测试通过用例ID: 002模块: 注册模块用例标题: 用户名长度小于6位，注册失败.测试通过OK----------------------------------------------------------------------Ran 2 tests in 0.190sProcess finished with exit code 0

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