python ddt数据驱动

1、背景

在自动化测试当中，我们通常会将测试数据从测试代码中抽离出来放在单独的文件中，既能减少代码量，也能降低代码的维护成本，通过数据的改变从而驱动自动化测试的执行。

接触python自动化测试的第一个框架通常都是unittest，使用@ddt装饰器来完成数据驱动，ddt意思就是 “Data-Driven Tests”。

安装方式：

pip index versions ddt # 查看ddt所有的版本
pip install ddt version # 安装制定版本的ddt
pip install ddt # 安装最新版本的ddt
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ddt的官网地址为：官网地址

2、ddt使用实践

2.1 项目目录结构

使用pycharm新建一个项目，目录结构如下：

主要包含testcases 和testdata两个包，testcases下面放测试脚本文件，testdata下面放测试数据文件。

2.2 直接在脚本文件中获取测试数据

testcases package下新建test_ddt.py文件，编写测试代码如下：

import unittest
import ddt  # 导入ddt

# 测试数据
data = [
    {"phone": "dfasd132", "key": "dfabc"},
    {"phone": "dfsd134", "key": "dftest"},
    {"phone": "dfdfd188", "key": "dfmin"},
]

@ddt.ddt  # 声明我们要用它
class Test_ddt(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        print("Before every test case!")

    @ddt.data(*data)#现在比较流行的处理方式，使用*.data直接做字典数据的注入
    def test_001(self, data):
        print("phone is:" +data['phone'])
        print("key is:" +data['key'])

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
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执行结果为：

可以看到我们定义的字典data中有3组数据，用例总共执行了3次，按顺序每次取一组数据作为入参。

2.3 从yml文件中获取测试数据

在testdata package下新建testdata1.yml文件，文件中写入测试数据如下：

#格式要求：
#"-"表示一个列表
#用tab键缩进

-
  name: 'testyy'
  age:  18

-
  name: 'testzz'
  age:  20
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test_ddt.py文件中修改测试代码如下：

import unittest
import ddt  # 导入ddt
import yaml

@ddt.ddt  # 声明我们要用它
class Test_ddt(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        print("Before every test case!")

    @ddt.file_data("..\\testdata\\testdata1.yml")#括号里写yml文件的相对路径
    def test_002(self,name,age):
        print('name is:' +str(name))
        print('age is:' + str(age))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
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执行结果为：

可以看到yml文件中我们定义了2组数据，用例总共执行了2次，按顺序每次取一组数据作为入参。

2.4 从json文件中获取测试数据

在testdata package下新建testdata2.json文件，文件中写入测试数据如下：

{
   "student1": {
       "name": "小明",
       "age": 12
   },
   "student2": {
       "name": "小张",
       "age": 20
   }
}
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test_ddt.py文件中修改测试代码如下：

import unittest
import ddt  # 导入ddt
import yaml

@ddt.ddt  # 声明我们要用它
class Test_ddt(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        print("Before every test case!")

    @ddt.file_data("..\\testdata\\testdata2.json")#括号里写json文件的相对路径
    def test_003(self,name,age):
        print("name is:"+str(name))
        print("age is:" +str(age))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
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执行结果为：

综上，从脚本文件中直接获取测试数据、从yml文件获取测试数据、从Json文件获取测试数据，应该已经可以满足自动化测试需要了。