unittest_使用ddt完成数据驱动功能

我们设计测试用例时,会出现测试步骤一样,只是其中的测试数据有变化的情况。就比如测试登录时的账号密码。这个时候,如果我们依然使用一条case一个方法的话,会出现大量的代码冗余,而且效率也会大大降低。此时,ddt模块就能帮助我们解决这个问题。

ddt(data-driven test),顾名思义,数据驱动测试。这个模块是第三方库,需要我们自己下载。或者直接在命令行输入pip install ddt。

ddt用法

先看一个简单的演示:

import unittest
import ddt


@ddt.ddt    # 解析Demo中使用了ddt装饰器的方法
class Demo(unittest.TestCase):

    @ddt.data(1, 2)  # 迭代的参数值
    def test_case_1(self, v):   # 迭代的参数个数需要与方法中的形参个数一致
        print(f"v:{v}")

    @ddt.data((1, 2), [3, 4])   # 迭代的参数值类型可以为元组或列表
    @ddt.unpack     # 当迭代的参数为多维数组时,需要使用该装饰器来解析参数
    def test_case_2(self, v1, v2):
        print(f"v1:{v1} v2:{v2}")

    @ddt.data({"v3": 1, "v4": 2}, {"v3": 3, "v4": 4})   # 迭代的参数值类型可以为字典,字典的key值需要与形参的名称一致
    @ddt.unpack
    def test_case_3(self, v3, v4):
        print(f"v3:{v3} v4:{v4}")


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

演示结果:

unittest_使用ddt完成数据驱动功能

 

 

ddt缺陷

按照上面方法将ddt运用到实际项目中,就能实现数据驱动的功能了。但是,用dir(Demo)查看类的属性时,发现找不到 test_case_1,*2,*3的方法名称,而是出现下图类似的名称。

unittest_使用ddt完成数据驱动功能

名称改变后,表面看起来也没影响用例的执行,这是因为我们使用的是自动搜索用例的方法执行的用例,如果使用addTest这种指定用例的方法就会报错:ValueError: no such test method in <class '__main__.Demo'>: test_case_1

unittest_使用ddt完成数据驱动功能

 

 

 如果我们不实用指定用例的方法那是不是就没有问题了呢?执行上确实没问题,但如果我们使用了自动生成报告的模块(比如:BeautifulReport),生成的报告中,用例名称显示也被改变

unittest_使用ddt完成数据驱动功能

修复ddt缺陷

添加指定用例的方法看起来是无解的,因为使用数据驱动迭代的过程中,ddt必然会修改被装饰方法的方法名称,那怎么办呢?既然是ddt在解析用例过程中修改的方法名称,那么我们在解析过程中自定义用例名。

综合考虑各数据类型的特性后,决定不修改ddt对元组和列表类型数据的处理方式,只在字典类型的数据中添加指定用例名称的方法。

通读ddt源码,发现ddt是在 mk_test_name() 函数中定义的用例名称,具体代码如下:

def mk_test_name(name, value, index=0, name_fmt=TestNameFormat.DEFAULT):
    # Add zeros before index to keep order
    index = "{0:0{1}}".format(index + 1, index_len)

    if name_fmt is TestNameFormat.INDEX_ONLY or not is_trivial(value):
        return "{0}_{1}".format(name, index)
    try:
        value = str(value)
    except UnicodeEncodeError:
        # fallback for python2
        value = value.encode('ascii', 'backslashreplace')
    test_name = "{0}_{1}_{2}".format(name, index, value)
    return re.sub(r'\W|^(?=\d)', '_', test_name)

我们只要在这部分代码中增加对字典类型的数据处理即可,处理后代码如下:

def mk_test_name(name, value, index=0, name_fmt=TestNameFormat.DEFAULT):
    # Add zeros before index to keep order
    index = "{0:0{1}}".format(index + 1, index_len)

    if name_fmt is TestNameFormat.INDEX_ONLY or not is_trivial(value):
        if isinstance(value, dict):
            test_name = value.get("case_name")
            if test_name is not None:
                return test_name
        return "{0}_{1}".format(name, index)
    try:
        value = str(value)
    except UnicodeEncodeError:
        # fallback for python2
        value = value.encode('ascii', 'backslashreplace')
    test_name = "{0}_{1}_{2}".format(name, index, value)
    return re.sub(r'\W|^(?=\d)', '_', test_name)

修改代码后,自定义用例名称的用法是在数据中定义case_name的key,值就为用例名称。

代码演示如下:

import unittest
import ddt


@ddt.ddt    # 解析Demo中使用了ddt装饰器的方法
class Demo(unittest.TestCase):

    @ddt.data(1, 2)  # 迭代的参数值
    def test_case_1(self, v):   # 迭代的参数个数需要与方法中的形参个数一致
        print(f"v:{v}")

    @ddt.data((1, 2), [3, 4])   # 迭代的参数值类型可以为元组或列表
    @ddt.unpack     # 当迭代的参数为多维数组时,需要使用该装饰器来解析参数
    def test_case_2(self, v1, v2):
        print(f"v1:{v1} v2:{v2}")

    @ddt.data({"v3": 1, "v4": 2, "case_name": "test_normal"}, {"v3": 3, "v4": 4, "case_name": "test_error"})    # 在数据中定义case_name的key,值就为用例名称
    @ddt.unpack
    def test_case_3(self, v3, v4, case_name):
        print(f"v3:{v3} v4:{v4}")

执行结果如下

unittest_使用ddt完成数据驱动功能

 

 此时使用addTest方法也能执行用例,就不在演示了。

 

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