自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)

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,包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data(直接输入测试数据),file_data(可以从json或者yaml中获取测试数据)


【通常情况下,data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有多个数据,以元组,列表,字典等数据,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据】

说明:

@ddt 读取单个测试数据:-----装饰测试类,继承自TestCase的类

@data()---装饰测试方法,拿到几个数据数据就执行几条用例(可以以“*变量”传入括号;也可以直接括号放入数值,逗号隔开)

    @data(a,b)    ------那么a和b各运行一次用例

    @data([a,d],[c,d])  -----如果没有unpack,那么[a,b]当成一个参数传入用例运行;如果有unpack,那么[a,b]被分解开,按照用例中的两个参数传递

    @file_data(filename)   ----对于json的文件,每一个json元素按照一个用例运行,可以依照python分解元组,列表或者字典的方式分解传入

@unpack  ----解包,使用复杂的数据结构时,与此同时,测试方法的参数需要多个(参数的传值个数与解包后数量必须一一对应,“可以考虑用None”)

        如果test_data的值很多(大于5)不建议使用unpack,可以考虑直接列表传出,索引取值(要注意参数不对等的情况)

 

【注意】使用请先导包

1.传列表

import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack
自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)
import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack

test_data=[1,3]
@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)   #脱外套只能一层
    def test_print_data(self,item):
        print(item)
自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载) 自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)
import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack

test_data=[[1,3],[4,5]]
@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)
    @unpack    #在“脱外套”之后,针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
    def test_print_data(self,a,b):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
        print(a)
        print(b)
自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)

 

2.列表嵌套字典

如果需要对字典进行unpack 参数名需要与你的字典key对应

自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)
import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack

test_data=[{'no':1,'name':'小李'},{'no':2,'name':'小张'}]
@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)
    def test_print_data(self,a):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
        print(a['no'])
        print(a['name'])
自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)

 

自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)
import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack
test_data=[{'no':1,'name':'小李'},{'no':2,'name':'小张'}]

@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)
    @unpack    #在“脱外套”之后,针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
    def test_print_data(self,no,name):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
        print(no)
        print(name)
自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)

 

如果需要对字典进行unpack 参数名需要与你的字典key对应

自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt,@data, @unpack(转载)
import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack
test_data=[{'no':1,'name':'小李'},{'no':2,'name':'小张'}]

@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)
    @unpack    #在“脱外套”之后,针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
    def test_print_data(self,a,b):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
        print(a)
        print(b)

#结果会报错,参数名需要与你的字典key对应
上一篇:ddt介绍以及使用


下一篇:自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——列表里面嵌套列表