DDT （ Data-Driven Test) 参数化

DDT
    DDT （ Data-Driven Test) 是针对 unittest 单元测试框架设计的扩展库。 允许使用不同的测试数据来运行一个测试用例。
    pip install ddt  

pip install ddt

#如果 ddt 引用了  yaml  系统上要安装  pyyalm 
pip install pyyalm

 

　　
---------------json文件-------------------------

{
    "case1": {"search_key": "python"},
    "case2": {"search_key": "selenium"},
    "case3": {"search_key": "unittest"}
}

 

-----------------------------------------------
----------------yaml文件--------------------------

case1:
  - "search_key": "python"
case2:
  - "search_key": "selenium"
case3:
  - "search_key": "unittest"

 

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

接下来创建运行文件test_baidu_data.py
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import unittest
from time import sleep
from selenium import webdriver
from os.path import dirname, abspath
from ddt import ddt, data, unpack, file_data

@ddt
class TestBaidu(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.driver = webdriver.Firefox()
        cls.baseUrl = "http://www.baidu.com"

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        cls.driver.quit()

    def baidu_search(self, search_key):
        self.driver.get(self.baseUrl)
        self.driver.find_element_by_id("kw").send_keys(search_key)
        self.driver.find_element_by_id("su").click()

        sleep(2)


    # DDT 参数化使用方式一

    @data(
        ["case1", "selenium"],
        ["case2", "python"],
        ["case3", "unittest"],
        ["case4", "pytest"]
    )
    @unpack
    def test_search1(self, case, search_key):
        print("第一组测试用例是：", case)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    @data(
        ("case1", "selenium"),
        ("case2", "python"),
        ("case3", "unittest"),
        ("case4", "pytest")
    )
    @unpack
    def test_search2(self, case, search_key):
        print("第二组测试用例是：", case)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    @data(
        {"search_key": "selenium"},
        {"search_key": "python"},
        {"search_key": "unittest"},
        {"search_key": "pytest"}
    )
    @unpack
    def test_search3(self,  search_key):
        print("第三组测试用例是：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    baseDir = dirname(dirname(abspath(__file__)))
    dataFileDir = baseDir + '/datafile'
    jsonFilePath = dataFileDir + "/ddt_data_file.json"
    yamlFilePath = dataFileDir + "/ddt_data_file.yaml"

    @file_data(jsonFilePath)
    def test_search4(self, search_key):
        print("第四组测试用例：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    @file_data(yamlFilePath)
    def test_search5(self, case):
        search_key = case[0]["search_key"]
        print("第五组测试用例：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")
        
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

 

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----------------------运行结果----------------------------
第一组测试用例是： case1
.第一组测试用例是： case2
.第一组测试用例是： case3
.第一组测试用例是： case4
.第二组测试用例是： case1
.第二组测试用例是： case2
.第二组测试用例是： case3
.第二组测试用例是： case4
.第三组测试用例是： selenium
.第三组测试用例是： python
.第三组测试用例是： unittest
.第三组测试用例是： pytest
.第四组测试用例： python
.第四组测试用例： selenium
.第四组测试用例： unittest
.第五组测试用例： python
.第五组测试用例： selenium
.第五组测试用例： unittest
.
Ran 18 tests in 55.443s

OK

***Repl Closed***
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    使用 DDT 需要注意以下几点：
    首先： 测试类需要通过 @ddt 装饰器进行装饰

    其次： DDT 提供了不同形式的参数化。 这里列举了三组参数化， 第一组为列表，第二组为元组，第三章为字典。 需要注意的是，
字典的 key 与测试方法的参数要保持一致。


    DDt 同样支持数据文件的参数化。 它封装了数据文件的读取，让我们更专注于数据文件的内容，以及在测试用例中的使用，而不需
关心数据文件是如何被读取进来的
    
    yaml 的取值 与 json 有所不同，yaml 的每一条用例都被解析为 [{'search_key': 'python'}], 所以要想取得搜索文字，则
需要通过 case[0]['search_key'] 的方式获取