Python 数据驱动工具：DDT

　　python 的unittest 没有自带数据驱动功能。

　　所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。

　　DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。

　　使用方法

　　dd.ddt：

　　装饰类，也就是继承自TestCase的类。

　　ddt.data：

　　装饰测试方法。参数是一系列的值。

　　ddt.file_data：

　　装饰测试方法。参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型。

　　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。

　　如果文件中是列表，每个列表的值会作为测试用例参数，同时作为测试用例方法名后缀显示。

　　如果文件中是字典，字典的key会作为测试用例方法的后缀显示，字典的值会作为测试用例参数。

　　ddt.unpack：

　　传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表，添加unpack之后，ddt会自动把元组或者列表对应到多个参数上。字典也可以这样处理。参见下面的示例2。

　　测试用例方法名生成规则

　　使用ddt后，会产生一个新的测试用例方法名：之前的测试用例方法名_ordinal_data

　　之前的测试用例方法名：即定义的测试用例方法名。比如def test_large()，这里就是test_large

　　ordinal：整数，从1开始递加。

　　data：如果传递过来的数据存在__name__属性，则这里就是该数据的__name__值。如果未定义__name__属性，ddt会尽量将传递过来的数据转化为python标识符，作为data显示。比如(3,2)就转化为3_2。需要注意的是，如果数据是字典，则这里就是字典的key。

　　使用示例

　　1. data直接放入数值

　　需要导入ddt包，然后再TestCase类上采用@ddt进行装饰，测试方法上装饰@data()。

　　data可以是数值，也可以是字符串。

　　import unittest

　　from ddt import ddt, data

　　from ddt_demo.mycode import larger_than_two

　　@ddt

　　class FooTestCase(unittest.TestCase):

　　@data(3, 4, 12, 23)

　　def test_larger_than_two(self, value):

　　self.assertTrue(larger_than_two(value))

　　@data(1, -3, 2, 0)

　　def test_not_larger_than_two(self, value):

　　self.assertFalse(larger_than_two(value))

　　@data(u'ascii', u'non-ascii-\N{SNOWMAN}')

　　def test_unicode(self, value):

　　self.assertIn(value, (u'ascii', u'non-ascii-\N{SNOWMAN}'))

　　if __name__=='__main__':

　　unittest.main(verbosity=2)

　　输出如下：

　　test_larger_than_two_1_3 (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_larger_than_two_2_4 (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_larger_than_two_3_12 (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_larger_than_two_4_23 (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_not_larger_than_two_1_1 (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_not_larger_than_two_2__3 (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_not_larger_than_two_3_2 (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_not_larger_than_two_4_0 (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_unicode_1_ascii (__main__.FooTestCase) ... ok

　　test_unicode_2_non_ascii__ (__main__.FooTestCase) ... ok

　　----------------------------------------------------------------------

　　Ran 10 tests in 0.001s

　　OK

　　可以看到上面只写了3个测试方法，但是最后run了10个用例。

　　这里测试方法后会被ddt加一个后缀，ddt会尝试把测试数据转化为后缀附在测试方法后，组成一个新的名字。

　　2. data放入复杂的数据结构

　　使用复杂的数据结构时，需要用到@unpack，同时测试方法的参数需要使用对应的多个，比如下面的frist_value 以及 second_value。

　　import unittest

　　from ddt import ddt, data,unpack

　　@ddt

　　class FooTestCase(unittest.TestCase):

　　@data((3, 2), (4, 3), (5, 3))

　　@unpack

　　def test_tuples_extracted_into_arguments(self, first_value, second_value):

　　self.assertTrue(first_value > second_value)

　　@data([3, 2], [4, 3], [5, 3])

　　@unpack

　　def test_list_extracted_into_arguments(self, first_value, second_value):

　　self.assertTrue(first_value > second_value)

　　@unpack

　　@data({'first': 1, 'second': 3, 'third': 2},

　　{'first': 4, 'second': 6, 'third': 5})

　　def test_dicts_extracted_into_kwargs(self, first, second, third):

　　self.assertTrue(first < third < second)

　　if __name__=='__main__':

　　unittest.main(verbosity=2)

　　执行之后，全部pass。

　　3. 使用json文件

　　新建文件 test_data_list.json：

　　[

　　"Hello",

　　"Goodbye"

　　]

　　新建文件 test_data_dict.json：

　　{

　　"unsorted_list": [ 10, 12, 15 ],

　　"sorted_list": [ 15, 12, 50 ]

　　}

　　新建测试脚本ddt_test.py：

　　import unittest

　　from ddt import ddt, file_data

　　from ddt_demo.mycode import has_three_elements,is_a_greeting

　　@ddt

　　class FooTestCase(unittest.TestCase):

　　@file_data('test_data_dict.json')

　　def test_file_data_json_dict(self, value):

　　self.assertTrue(has_three_elements(value))

　　@file_data('test_data_list.json')

　　def test_file_data_json_list(self, value):

　　self.assertTrue(is_a_greeting(value))

　　if __name__=='__main__':

　　unittest.main(verbosity=2)

　　4. 使用yaml文件

　　新建文件 test_data_list.yaml:

　　- "Hello"

　　- "Goodbye"

　　新建文件 test_data_dict.yaml:

　　unsorted_list:

　　- 10

　　- 15

　　- 12

　　sorted_list: [ 15, 12, 50 ]

　　新建测试脚本ddt_test.py：

　　import unittest

　　from ddt import ddt, file_data

　　from ddt_demo.mycode import has_three_elements,is_a_greeting

　　@ddt

　　class FooTestCase(unittest.TestCase):

　　@file_data('test_data_dict.yaml')

　　def test_file_data_yaml_dict(self, value):

　　self.assertTrue(has_three_elements(value))

　　@file_data('test_data_list.yaml')

　　def test_file_data_yaml_list(self, value):

　　self.assertTrue(is_a_greeting(value))

　　if __name__=='__main__':

　　unittest.main(verbosity=2)

　　以上内容为大家介绍了Python 数据驱动工具：DDT，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/