2、Python接口自动化系列之unittest结合ddt的使用

前面一篇我们已经把unittest的常用用法都已经讲过了,可能很多小伙伴有个疑问,unittest框架怎么做数据驱动呢?这节我们就来学习一下。
1、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。
资料:http://ddt.readthedocs.io/en/latest/
2、什么是ddt?
测试步骤相同,代码一样,测试数据不同,当我们输入一组测试数据的时候,测试框架会自动生成独立的多个测试用例的方法,这就是ddt。
注意:ddt不等于数据驱动,ddt只是实现了数据驱动思想

首先,我们需要下载包,下载方法如下:
2、Python接口自动化系列之unittest结合ddt的使用
然后,我们开始学习

import unittest
import ddt
# 首先我们导入ddt

# 我们还是哪官网这个加法方法来做例子,首先我们准备一些测试数据

data = [(1,2,3),
        (1,3,4),
        (1,4,5)]

# 装饰类,也就是继承自TestCase的类,可以理解为给这个类戴了个帽子
@ddt.ddt
class IntegerArithmeticTestCase(unittest.TestCase):
    # 装饰测试方法。参数是一系列的值
    # 注意要加这个*,多组数据,@ddt.data(*data)相当于@ddt.data((1,2,3),(1,3,4),(1,4,5))
    @ddt.data(*data)
    # 每次运行都会从 data中取出一组数据,动态生成一个独立的测试用例方法
    def testAdd(self,test_data):
        print(test_data)
        self.assertEqual((test_data[0] + test_data[1]), test_data[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。
'''
if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)


我么执行看一下结果:
2、Python接口自动化系列之unittest结合ddt的使用
在看一下HTML的结果报告:
2、Python接口自动化系列之unittest结合ddt的使用

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