Python 数据驱动工具:DDT

发布时间:2022-05-12 09:36:59 人气:72 作者:多测师

  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

Python 数据驱动工具:DDT

  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/


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