數據驅動：數據的改變從而驅動自動化測試用例的執行，最終引起測試結果的改變。簡單說就是參數化的應用。
測試驅動在自動化測試中的應用場景：
- 測試步驟的數據驅動；
- 測試數據的數據驅動；
- 配置的數據驅動；
1、pytest結合數據驅動-yaml
實現讀yaml文件，先創建env.yml文件配置測試數據
工程目錄結構：
- data目錄：存放yaml文件
-
dev: 127.0.0.1
#dev: 127.0.0.2
#prod: 127.0.0.3
- testcase目錄：存放測試用例文件
import pytest
import yaml
class TestYaml:
@pytest.mark.parametrize("env", yaml.safe_load(open("./env.yml")))
def test_yaml(self, env):
if "test" in env:
print("這是測試環境")
# print(env)
print("測試環境的ip是：", env["test"])
elif "dev" in env:
print("這是開發文件")
print("開發環境的ip是：", env["dev"])
# print(env)
結果示例：
image.png
2、pytest結合數據驅動-excel
常用的讀取方式有：xlrd、xlwings、pandas、openpyxl
以讀excel文件，實現A+B=C并斷言為例~
工程目錄結構：
-
data目錄：存放excel數據文件
image.png - func目錄：存放被測函數文件
def my_add(x, y):
result = x + y
return result
- testcase目錄：存放測試用例文件
import openpyxl
import pytest
from test_pytest.read_excel.func.operation import my_add
def test_get_excel():
"""
解析excel數據
:return: [[1,1,2],[3,6,9],[100,200,300]]
"""
book = openpyxl.load_workbook('../data/param.xlsx')
sheet = book.active
cells = sheet["A1":"C3"]
print(cells)
values = []
for row in sheet:
data = []
for cell in row:
data.append(cell.value)
values.append(data)
print(values)
return values
class TestWithExcel:
@pytest.mark.parametrize('x,y,expected', test_get_excel())
def test_add(self, x, y, expected):
assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)
3、pyetst結合數據驅動-csv
csv：逗號文件，以逗號分隔的string文件
讀取csv數據：
- 內置函數open()
- 內置模塊csv
- 方法：csv.reader(iterable)
- 參數：iterable，文件或列表對象
- 返回：迭代器，遍歷迭代器，每次會返回一行數據
以讀csv文件，實現A+B=C并斷言為例~
工程目錄結構：
-
data目錄：存放csv數據文件
image.png - func目錄：存放被測函數文件
def my_add(x, y):
result = x + y
return result
- testcase目錄：存放測試用例文件
import csv
import pytest
from test_pytest.read_csv.func.operation import my_add
def test_get_csv():
"""
解析csv文件
:return:
"""
with open('../data/params.csv') as file:
raw = csv.reader(file)
data = []
for line in raw:
data.append(line)
print(data)
return data
class TestWithCsv:
@pytest.mark.parametrize('x,y,expected', test_get_csv())
def test_add(self, x, y, expected):
assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)
4、pytest結合數據驅動-json
json：js對象，是一種輕量級的數據交換格式。
json結構：
- 對象{"key":value}
- 數組[value1,value2...]
查看json文件：
- 1.pycharm
- 2.txt記事本
讀取json文件：
- 內置函數open()
- 內置庫json
- 方法 json.loads() json.dumps()
以讀json文件，實現A+B=C并斷言為例~
工程目錄結構：
-
data目錄：存放json數據文件
image.png - func目錄：存放被測函數文件
def my_add(x, y):
result = x + y
return result
- testcase目錄：存放測試用例文件
import json
import pytest
from test_pytest.read_json.func.operation import my_add
def test_get_json():
"""
解析json數據
:return: [[1,1,2],[3,6,9],[100,200,300]]
"""
with open('../data/params.json', 'r') as file:
data = json.loads(file.read())
print(list(data.values()))
return list(data.values())
class TestWithJson:
@pytest.mark.parametrize('x,y,expected', test_get_json())
def test_add(self, x, y, expected):
assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)
