python自动化测试数据驱动_Python 自动化测试(四):数据驱动
Python 自動化測試(四):數據驅動
本周測試公開課《Pytest 自動化測試最佳實踐:實用特性與進階技巧》!
在實際的測試工作中,通常需要對多組不同的輸入數據,進行同樣的測試操作步驟,以驗證我們的軟件質量。這種測試,在功能測試中非常耗費人力物力,但是在自動化中,卻比較好實現,只要實現了測試操作步驟,然后將多組測試數據以數據驅動的形式注入,就可以實現了。
前面文章學習了參數化,當數據量非常大的時候,我們可以將數據存放到外部文件中,使用的時候將文件中的數據讀取出來,方便測試數據的管理。數據與測試用例分別管理,可以利用外部數據源 YAML、JSON、Excel、CSV 管理測試數據。
pytest 結合 YAML
YAML 是一種容易閱讀、適合表示程序語言的數據結構、可用于不同程序間交換數據、豐富的表達能力和可擴展性、易于使用的語言。通過縮進或符號來表示數據類型。
pyyaml 模塊在 Python 中用于處理 YAML 格式數據,主要使用 yaml.safe_dump() 和 yaml.safe_load() 函數將 Python 值和 YAML 格式數據相互轉換。工作中常常使用 YAML 格式的文件存儲測試數據。
安裝
pip install PyYAML
案例
創建用例文件以及數據文件來完成數據驅動的測試案例,創建一個文件夾 testdata,在這個文件夾下創建 data.yml 和 test_yaml.py 文件。
創建 data.yml 文件:
- - 1 - 2- - 20 - 30
創建“test_yaml.py”,代碼如下:
import pytestimport yaml@pytest.mark.parametrize("a,b", yaml.safe_load(open("datas.yml",\encoding='utf-8')))def test_foo(a,b): print(f"a + b = {a + b}")
代碼分析:
yaml 文件里定義了列表數據,通過 open() 方法獲取 data.yml 文件對象,使用 yaml.safe_load() 加載這個文件對象,將 YAML 格式文件轉換為 Python 值,分別傳到到用例中生成多條用例分別執行。
運行結果:
省略...test_params.py::test_foo[1-2] test_params.py::test_foo[20-30] 省略...
運行結果中 [1-2] 和 [20-30] 代碼傳入的兩組參數,分別傳入 test_foo() 用例方法中執行,并且分別生成兩條測試結果。
以上,pytest 組合 YAML 實現數據驅動,YAML 文件作為用例數據源,控制測試用例的執行,使測試用例數據維護更加方便快捷。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的python自动化测试数据驱动_Python 自动化测试(四):数据驱动的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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