Python Selenium 之数据驱动测试的实现!

news2024/11/15 20:42:09

数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧!使用数据驱动的模式,可以根据业务分解测试数据,只需定义变量,使用外部或者自定义的数据使其参数化,从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据。可以将测试脚本与测试数据分离,使得测试脚本在不同数据集合下高度复用。不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖,还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作。

下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库,结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试。

ddt库包含一组类和方法用于实现数据驱动测试。可以将测试中的变量进行参数化。

可以通过python自带的pip命令进行下载并安装:pip install ddt .

一个简单的数据驱动测试

为了创建数据驱动测试,需要在测试类上使用@ddt装饰符,在测试方法上使用@data装饰符。@data装饰符把参数当作测试数据,参数可以是单个值、列表、元组、字典。对于列表,需要用@unpack装饰符把元组和列表解析成多个参数。

下面实现百度搜索测试,传入搜索关键词和期望结果,代码如下:

import unittest
from selenium import webdriver
from ddt import ddt, data, unpack

@ddt
class SearchDDT(unittest.TestCase):
  '''docstring for SearchDDT'''
  def setUp(self):
    self.driver = webdriver.Chrome()
    self.driver.implicitly_wait(30)
    self.driver.maximize_window()
    self.driver.get("https://www.baidu.com")

  # specify test data using @data decorator
  @data(('python', 'PyPI'))
  @unpack
  def test_search(self, search_value, expected_result):
    search_text = self.driver.find_element_by_id('kw')
    search_text.clear()
    search_text.send_keys(search_value)

    search_button = self.driver.find_element_by_id('su')
    search_button.click()

    tag = self.driver.find_element_by_link_text("PyPI").text
    self.assertEqual(expected_result, tag)

  def tearDown(self):
    self.driver.quit()

if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

在test_search()方法中,search_value与expected_result两个参数用来接收元组解析的数据。当运行脚本时,ddt把测试数据转换为有效的python标识符,生成名称为更有意义的测试方法。结果如下:

现在我也找了很多测试的朋友,做了一个分享技术的交流群,共享了很多我们收集的技术文档和视频教程。
如果你不想再体验自学时找不到资源,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受
可以加入我们一起交流。而且还有很多在自动化,性能,安全,测试开发等等方面有一定建树的技术大牛
分享他们的经验,还会分享很多直播讲座和技术沙龙
可以免费学习!划重点!开源的!!!
qq群号:110685036

使用外部数据的数据驱动测试

如果外部已经存在了需要的测试数据,如一个文本文件、电子表格或者数据库,那也可以用ddt来直接获取数据并传入测试方法进行测试。

下面将借助外部的CSV(逗号分隔值)文件和EXCLE表格数据来实现ddt。

通过CSV获取数据

同上在@data装饰符使用解析外部的CSV(testdata.csv)来作为测试数据(代替之前的测试数据)。其中数据如下:

接下来,先要创建一个get_data()方法,其中包括路径(这里默认使用当前路径)、CSV文件名。调用CSV库去读取文件并返回一行数据。再使用@ddt及@data实现外部数据驱动测试百度搜索,代码如下:

import csv, unittest
from selenium import webdriver
from ddt import ddt, data, unpack

def get_data(file_name):
  # create an empty list to store rows
  rows = []
  # open the CSV file
  data_file = open(file_name, "r")
  # create a CSV Reader from CSV file
  reader = csv.reader(data_file)
  # skip the headers
  next(reader, None)
  # add rows from reader to list
  for row in reader:
    rows.append(row)
  return rows

@ddt
class SearchCSVDDT(unittest.TestCase):
  def setUp(self):
    self.driver = webdriver.Chrome()
    self.driver.implicitly_wait(30)
    self.driver.maximize_window()
    self.driver.get("https://www.baidu.com")

  # get test data from specified csv file by using the get_data funcion
  @data(*get_data('testdata.csv'))
  @unpack
  def test_search(self, search_value, expected_result):
    search_text = self.driver.find_element_by_id('kw')
    search_text.clear()
    search_text.send_keys(search_value)

    search_button = self.driver.find_element_by_id('su')
    search_button.click()

    tag = self.driver.find_element_by_link_text("PyPI").text
    self.assertEqual(expected_result, tag)

  def tearDown(self):
    self.driver.quit()

if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

测试执行时,@data将调用get_data()方法读取外部数据文件,并将数据逐行返回给@data。执行的结果也同上~
如果对软件测试、接口测试、自动化测试、面试经验交流。感兴趣可以加软件测试交流:1085991341,还会有同行一起技术交流。

通过Excel获取数据

测试中经常用Excle存放测试数据,同上在也可以使用@data装饰符来解析外部的CSV(testdata.csv)来作为测试数据(代替之前的测试数据)。其中数据如下:

接下来,先要创建一个get_data()方法,其中包括路径(这里默认使用当前路径)、EXCEL文件名。调用xlrd库去读取文件并返回数据。再使用@ddt及@data实现外部数据驱动测试百度搜索,代码如下:

import xlrd, unittest
from selenium import webdriver
from ddt import ddt, data, unpack

def get_data(file_name):
  # create an empty list to store rows
  rows = []
  # open the CSV file
  book = xlrd.open_workbook(file_name)
  # get the frist sheet
  sheet = book.sheet_by_index(0)
  # iterate through the sheet and get data from rows in list
  for row_idx in range(1, sheet.nrows): #iterate 1 to maxrows
    rows.append(list(sheet.row_values(row_idx, 0, sheet.ncols)))
  return rows

@ddt
class SearchEXCLEDDT(unittest.TestCase):
  def setUp(self):
    self.driver = webdriver.Chrome()
    self.driver.implicitly_wait(30)
    self.driver.maximize_window()
    self.driver.get("https://www.baidu.com")

  # get test data from specified excle spreadsheet by using the get_data funcion
  @data(*get_data('TestData.xlsx'))
  @unpack
  def test_search(self, search_value, expected_result):
    search_text = self.driver.find_element_by_id('kw')
    search_text.clear()
    search_text.send_keys(search_value)

    search_button = self.driver.find_element_by_id('su')
    search_button.click()

    tag = self.driver.find_element_by_link_text("PyPI").text
    self.assertEqual(expected_result, tag)

  def tearDown(self):
    self.driver.quit()

if __name__ == '__main__':
  unittest.main(verbosity=2)

与上面读取CVS文件一样,测试执行时,@data将调用get_data()方法读取外部数据文件,并将数据逐行返回给@data。执行的结果也同上~

如果想从数据库的库表中获取数据,同样也需要一个get_data()方法,并且通过DB相关的库来连接数据库、SQL查询来获取测试数据。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。有被帮助到的朋友欢迎点赞,评论。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1143159.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

从瀑布模式到水母模式:ChatGPT如何赋能软件研发全流程

文章目录 前言内容简介作者简介专家推荐读者对象直播预告 前言 计算机技术的发展和互联网的普及,使信息处理和传输变得更加高效,极大地改变了金融、商业、教育、娱乐等领域的运作方式。数据分析、人工智能和云计算等新兴技术,也在不断地影响和…

影响光源的因素

影响光源的因素 对比度 1.对比度 均匀性 2.均匀性 色彩还原性 3.色彩还原性 其他因素: 4. 亮度 : 光源 亮度是光源选择时的重要参考,尽量选择亮度高的光源。 5. 鲁棒性 : 鲁棒性是指光源是否对部件的位置敏感度最小 。 6. 光…

Leetcode 剑指 Offer II 050. 路径总和 III

题目难度: 中等 原题链接 今天继续更新 Leetcode 的剑指 Offer(专项突击版)系列, 大家在公众号 算法精选 里回复 剑指offer2 就能看到该系列当前连载的所有文章了, 记得关注哦~ 题目描述 给定一个二叉树的根节点 root ,和一个整数 targetSum…

大厂面试题-什么是内存溢出,什么是内存泄漏?

目录 1、什么是内存溢出? 2、什么是内存泄漏? 3、如何避免? 1、什么是内存溢出? 我们来看到右侧的区域,假设我们JVM中可用的内存空间只剩下3M,但是我们要创建一个5M的对象,那么,…

前端JS for循环内异步接口变成同步提交(JavaScript for循环异步变同步)

遇见的问题: 导入Excel文件的时候,将每行数据整合成一个数组,循环数组插入每一条数据,插入数据后要判断是否插入成功,如果没插入成功的话,停止循环,不再插入后面的数据。甚至插入数据后&#xf…

【Leetcode】反转单链表

反转单链表 反转单链表题目题目思路代码 反转单链表题目 给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表。 题目思路 链表的本质就是改变每一个结点的next域。 我们从第一个结点开始遍历,改变它的next域。 当我们要注意在改变…

尚未解决:use_python()和use_virtualenv()的使用

reticulate包为Python和R之间的互操作性提供了一套全面的工具。该包包含以下功能: 以多种方式从R调用Python,包括RMarkdown、获取Python脚本、导入Python模块以及在R会话中交互使用Python。 R和Python对象之间的转换(例如,R和Pan…

TP项目启用websocket聊天功能 - gateway、wss、swoole、长连接 - PHP

TP项目启用websocket聊天功能 须知 swoole不支持windows安装,没有windows扩展WebSocket 在线测试(可测本地wss连接) websocket在线测试建议gateway只负责给终端发信,不参与逻辑部分后台负责所有的收信+发信安排,可以方便地获取用户好友关系、上下线状态管理、消息缓存、已…

图文并茂的帮助文档你值得拥有

概述 工作中除了写代码开发需求,也需要写文档,怎么写好一个文档能够让读者既能看懂API,又能快速上述操作,所见即所得。本文基于vitepress、ace-builds带大家实现一个这样好用的帮助文档。 实现效果 在线预览地址:ht…

4.5 数据加密

思维导图: 4.5 数据加密 为确保高度敏感数据的安全性,如财务、军事及国家机密数据,可采用数据加密技术。此技术将原始数据(明文)转化为不可识别格式(密文),确保不知解密方法的人无法…

提高车联远控异常分析效率的设想

提高车联远控异常分析效率的设想 前言 随着汽车集成度、智能化、软件功能越来越丰富,用户车辆使用已不是传统的出行、驾驶等物理场景,更多的人与车的互动功能的场景。其中车联远控功能使用日益增多。技术人员开展排查车联远控问题时,往往需…

图解kd树+Python实现

开篇 在讲解k-近邻算法的时候,我们提供的思路是:对于新到来的样本,计算该样本与训练集中所有样本之间的距离,选取训练集中距离新样本最近的k个样本中大多数样本的类别作为新的样本的类别。 也就是说,每次都要计算新的样…

c语言基础:L1-060 心理阴影面积

这是一幅心理阴影面积图。我们都以为自己可以匀速前进(图中蓝色直线),而拖延症晚期的我们往往执行的是最后时刻的疯狂赶工(图中的红色折线)。由红、蓝线围出的面积,就是我们在做作业时的心理阴影面积。 现给…

4.6 其他安全性保护

思维导图: 4.6 其他安全性保护 1. 推理控制 (Inference Control) 定义:处理强制存取控制未解决的问题,如利用列的函数依赖关系,从低安全等级信息推导出高安全等级信息。示例:在公司信息系统中,姓名和职务为…

SQL查询优化---如何查询截取分析

慢查询日志 1、慢查询日志是什么 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。 具体指运行时间超过long_query_time值的…

use renv with this project create a git repository

目录 1-create a git repository 2-Use renv with this project 今天在使用Rstudio过程中,发现有下面两个新选项(1)create a git repository (2) Use renv with this project. 选中这两个选项后,创建新项目,在项目目…

Redis(01)| 数据结构

这里写自定义目录标题 Redis 速度快的原因除了它是内存数据库,使得所有的操作都在内存上进行之外,还有一个重要因素,它实现的数据结构,使得我们对数据进行增删查改操作时,Redis 能高效的处理。 因此,这次我…

此页面不能正确地重定向

这种是由于条件判断有误,程序不断的重定向到一个页面,而造成的死循环的情况 下面列举一个常出现的场景之一 1、使用过滤器实现登录验证错误处理 解释:当用户访问login.jsp进行登录的时候,这个时候请求会被Filter捕获&#xff0…

【Java基础(高级篇)】集合源码剖析

集合源码剖析 文章目录 集合源码剖析1. List接口分析1.1 ArrayList1.2 LinkedList 2. Map接口分析2.1 哈希表的物理结构2.2 HashMap中数据添加过程2.2.1 JDK7中过程分析2.2.2 JDK8中过程分析 2.3 红黑树2.4 HashMap源码剖析(JDK1.8.0_271)2.4.1 Node2.4.2 属性2.4.3 构造器2.4.…