本篇内容主要讲解“Python Unittest ddt数据驱动如何实现”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python Unittest ddt数据驱动如何实现”吧!
1、数据驱动介绍：
@ddt.ddt（类装饰器，申明当前类使用ddt框架）
@ddt.data（函数装饰器，用于给测试用例传递数据），支持传python所有数据类型：数字（int，long，float，compix)，字符串，列表1ist，元组tuple，集合，编写阅读数据文件的函数、@data入口参数加*读取
@ddt.unpack（函致装饰器，将传输的数据包解包），一般作用于元组tuple和列表list、字典（参数名字和个数需要与字典的键保持一致）（数组、字符串不需要）
@ddt.file_data（函数装饰器，可直接读取yaml/json文件）
2、数据驱动和关键驱动的区别：
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。ddt本质其实就是装饰器，一组数据一个场景。
关键字驱动（核心：把业务逻相封装成关键字login，只需要调用login。）
3、混合驱动模式（关键字驱动+数据驱动）
4、在进行数据驱动测试实战：需要在测试类上使用@ddt.ddt装饰器，在测试用例上使用@ddt.data装饰器。
（1）单一参数：导包——写一个参数（列表、数字、字符串）-----设置@ddt.data装饰器写入参数名----方法中写入形参*data----调用参数内容
（2）多参数的数据驱动测试(一个测试参数中含多个元素)：导包——设置@ddt装饰器——设置@unpack解包——写入参数——形参传递——调用
（3）txt文件传参
（4）json文件传参
（5）yaml文件传参
（6）xlsx文件传参
注意：Python中传递可变参数：*代表顺序阅读列表类型，**代表顺序阅读对象(字典)类型，点击阅读可变参数部分可了解相关机制
# 1、单一参数的数据驱动
# 前置步骤：
# 使用语句import unittest导入测试框架
# 使用语句from ddt import ddt, data导入单一参数的数据驱动需要的包
# 示例会执行三次test，参数分别为'666','777','888'
import ddt
import unittest
@ddt.ddt # 设置@ddt装饰器
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
@ddt.data('666', '777', '888') # 设置@data装饰器，并将传入参数写进括号
def test(self, *data): # test入口设置形参
print('数据驱动的number:', data)
# 程序会执行三次测试，入口参数分别为666、777、888
# 2、多参数的数据驱动
# 在单一参数包的基础上，额外导入一个unpack的包，from ddt import ddt, data, unpack
# 步骤：导包——设置@ddt装饰器——设置@unpack解包——写入参数——形参传递——调用
import ddt
import unittest
Testdata = [
{"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}},
{"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
{"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
{"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}},
]
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
#方式一：直接将列表放到data
@ddt.data(['张三', '18'], ['李四', '19']) # 设置@data装饰器，并将同一组参数写进中括号[]
@ddt.unpack # 设置@unpack装饰器顺序解包，缺少解包则相当于name = ['张三', '18']
def test(self, name, age):
print('姓名:', name, '年龄:', age)
# 程序会执行两次测试，入口参数分别为['张三', '18'],['李四', '19']
#方式二：写一个列表后，使用*访问列表到data
@ddt.data(*Testdata)
@ddt.unpack # 设置@unpack装饰器顺序解包
def test_DataDriver(self, *Data):
#print('DDT数据驱动实战演示：', Data)
res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
#3、 txt文件接收参数
# 新建num文件，txt格式
# （1）单一参数按行存储777，888，999
# （2）多参数txt文件
# dict文件内容(参数列表)(按行存储)：
# 张三，18
# 李四，19
# 编辑阅读数据文件的函数
# 记住读取文件一定要设置编码方式，否则读取的汉字可能出现乱码！！！！！！
import ddt
import unittest
def read_num():
lis = [] # 以列表形式存储数据，以便传入@data区域
with open('num.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: # 以只读'r',编码方式为'utf-8'的方式,打开文件'num',并命名为file
for line in file.readlines(): # 循环按行读取文件的每一行
lis.append(line.strip('\n')) #单一参数，每读完一行将此行数据加入列表元素，记得元素要删除'/n'换行符！！！
#lis.append(line.strip('\n').split(',')) # 多参驱动，删除换行符，根据，分割后，列表为['张三，18', '李四，19', '王五，20']
return lis # 将列表返回,作为@data接收的内容
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
@ddt.data(*read_num()) # 入口参数设定为read_num(),因为返回值是列表，所以加*表示逐个读取列表元素
#txt表格有多少个值，设置多少个接收参数的形参
def test(self, name,age):
print('数据驱动的number:', name,age)
# 4、JSON文件传参：数据分离
# 多参数——json文件
# 步骤和单一参数类似，仅需加入@unpack装饰器以及多参数传参入口
# dict文件内容(参数列表)(非规范json文件格式):
# 单一参数：["666","777","888"]
# 多个参数：[["张三", "18"], ["李四", "19"], ["王五", "20"]]
# 注意json文件格式字符串用双引号
import ddt
import unittest
import json
def read_dict_json():
return json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8')) # 使用json包读取json文件，并作为返回值返回
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
@ddt.data(*read_dict_json())
@ddt.unpack # 使用@unpack装饰器解包
def test(self, name, age): # 因为是非规范json格式，所以形参名无限制，下文会解释规范json格式
print('姓名:', name, '年龄:', age)
# 4、JSON文件传参：数据分离
# json文件三种形式:
# （1）单一参数：["666","777","888"]
# （2）多个参数：[["张三", "18"], ["李四", "19"], ["王五", "20"]]
# （3）JSON格式读取，每一组参数以对象形式存储:
# [
# {"name":"张三", "age":"18"},
# {"name":"李四", "age":"19"},
# {"name":"王五", "age":"20"}
# ]
# 单一参数时无需使用unpack，多参数需要使用unpack解包，注意json文件格式字符串用双引号
import ddt
import unittest
import json
#方式1：非正式json格式使用
def read_dict_json():
return json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8')) # 使用json包读取json文件，并作为返回值返回
#方式2：JSON格式读取，提取已读完后的json文件(字典形式)，通过遍历获取元素，并返回
def read_dict_json():
lis = []
dic = json.load(open('dict.json', 'r', encoding='utf-8'))
# 此处加上遍历获取语句，下文yaml格式有实例，方法一样
for item in dic:
lis.append(item)
return lis
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
@ddt.data(*read_dict_json())
@ddt.unpack # 使用@unpack装饰器解包
def test(self, name, age): # 因为是非规范json格式，所以形参名无限制，下文会解释规范json格式
print('姓名:', name, '年龄:', age)
#5、多参数yaml
# 以对象形式存储yml数据(字典)
# yaml格式文件内容
# -
# name: 张三
# age: 18
# -
# name: 李四
# age: 19
# -
# name: 王五
# age: 20
# '-'号之后一定要打空格！！！
# ':'号之后一定要打空格！！！
# 入口参数与数据参数key命名统一即可导入
import ddt
import unittest
import yaml
@ddt.ddt
class BasicTestCase(unittest.TestCase):
#方式1：形参入口和数据参数key命名统一
@ddt.file_data('./data/dict.yml')
def test(self, name, age): # 设置入口参数名字与数据参数命名相同即可
print('姓名是：', name, '年龄为：', age)
#方式2：入口参数与数据参数命名不统一
@ddt.file_data('./data/dict.yml')
def test(self, **cdata): # Python中可变参数传递的知识：**按对象顺序执行
print('姓名是：', cdata['name'], '年龄为：', cdata['age']) # 通过对象访问语法即可调用
例子如下：
方式一：测试数据直接写成列表形式，使用ddt.data(*Data)传值
##2.12.2 DDT在自动化测试中的应用(传列表)
import ddt
import unittest
# 给4条测试数据
Testdata = [
{"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}},
{"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
{"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
{"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}},
]
@ddt.ddt
class TestModules(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print('testcase beaning....')
def tearDown(self):
print('testcase ending.....')
@ddt.data(*Data)
def test_DataDriver(self,Data):
#print('DDT数据驱动实战演示：',Testdata)
res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
方式二：数据写到方法形式readData()，使用ddt.data(*readData())传值
import ddt
import unittest
# 给4条测试数据
def readData():
Testdata = [
{"username": "admin", "password": "123456", "excepted": {'code': '200', 'msg': '登录成功'}},
{"username": None, "password": "1234567", "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
{"username": "admin", "password": None, "excepted": {'code': '400', 'msg': '用户名或密码不能为空'}},
{"username": "admin", "password": "123456789", "excepted": {'code': '404', 'msg': '用户名或密码错误'}},
]
return TestData
@ddt.ddt
class TestModules(unittest.TestCase):
def setUp(self):
print('testcase beaning....')
def tearDown(self):
print('testcase ending.....')
@ddt.data(*readData())
def test_DataDriver(self,Data):
#print('DDT数据驱动实战演示：',Testdata)
res = login.login_check(Testdata['username'], Testdata['password'])
self.assertEqual(res, Testdata['excepted'])
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
到此，相信大家对“Python Unittest ddt数据驱动如何实现”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程之家网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！