33-unittest数据驱动(ddt)

news2024/11/16 8:41:59

        所谓数据驱动,是指利用不同的测试数据来测试相同的场景。为了提高代码的重用性,增加代码效率而采用一种代码编写的方法,叫数据驱动,也就是参数化。达到测试数据和测试业务相分离的效果。         

        比如登录这个功能,操作过程都是一样的。如果在测试用例中重复去写操作过程会增加代码量,对于这种场景,可以采用数据驱动设计模式,一组数据对应一个测试用例,用例自动加载生成。

一、环境准备

        安装ddt模块,打开cmd输入 pip install ddt 在线安装。

二、数据驱动操作过程

  • 在测试类上添加修饰 @ddt.ddt
  • 在测试用例上添加修饰 @ddt.data()
    • @data(列表对象):会将整个列表作为参数传入,test_01()中获取的是整个二维列表。
    • @data(列表):会将整个列表的子元素作为参数逐个传入,test_02()将二维列表的子元素逐个传入,每一个子元素作为一个测试用例。
    • @unpack:将要传入的元素先进行解包,解包后再传入,test_03()将二维列表的子元素拆解后逐个传入。
import unittest
from ddt import ddt, data, unpack

@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    test_data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

    # 将整个test_data对象作为参数传入
    @data(test_data)
    def test_01(self, value):
        print('test_01:', value)

    # 将test_data列表中的每个子元素作为参数传入
    @data(*test_data)
    def test1(self, value):
        print('test_02:', value)

    # 将test_data列表中的每个子元素拆解后作为参数传入
    @data(*test_data)
    @unpack
    def test_03(self, a, b, c):
        print('test_03:', "a: {}、b:{}、c:{}".format(a, b, c))

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

三、案例代码

1)在excel表中添加测试数据

2)编写Util.py文件,用于读取excel表中数据
import xlrd

class ExcelUtil():
    def load_excel(self, excelPath, sheetName):
        self.data = xlrd.open_workbook(excelPath)
        self.sheet = self.data.sheet_by_name(sheetName)
        # 1.获取第一行作为key
        self.keys = self.sheet.row_values(0)
        # 2.获取总行数
        self.rowNums = self.sheet.nrows
        # 3.获取总列数
        self.colNums = self.sheet.ncols

    def get_data(self):
        res = []
        j = 1
        for i in range(self.rowNums - 1):
            dict = {}
            values = self.sheet.row_values(j)
            for idx in range(self.colNums):
                dict[self.keys[idx]] = values[idx]
            res.append(dict)
            j += 1
        return res

if __name__ == '__main__':
    excelPath = 'test.xlsx'
    sheetName = 'Sheet1'
    excelObj = ExcelUtil()
    excelObj.load_excel(excelPath, sheetName)
    print(excelObj.get_data())
3)编写test.py文件,对登录功能进行测试
from selenium import webdriver
import unittest
import ddt
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from Util import ExcelUtil

# 1.读取excel文件中的测试数据
excelObj = ExcelUtil()
excelObj.load_excel('test.xlsx', 'Sheet1')
test_data = excelObj.get_data()

# 2.编写测试类
@ddt.ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.driver = webdriver.Chrome()
        self.driver.get('http://localhost:8080/mms/login.html')

    def tearDown(self):
        self.driver.quit()
    
    # 智能等待
    def find_element(self, locator):
        try:
            element = WebDriverWait(self.driver, 30).until(lambda x: x.find_element(*locator))
            return element
        except Exception as e:
            print('报错:{}'.format(e))

    def test_login_success(self):
        '''
        测试当输入正确的用户名和密码时,可以成功登录系统
        :return:
        '''
        self.find_element(('id', 'username')).clear()
        self.find_element(('id', 'username')).send_keys('admin')
        self.find_element(('id', 'password')).clear()
        self.find_element(('id', 'password')).send_keys('admin')
        self.find_element(('css selector', '.forgot > input')).click()
        # 登录成功后,获取系统主页中的登录名
        login_name = self.find_element(('id', 'loginName')).text
        self.assertEqual(login_name, 'admin')

    @ddt.data(*test_data)
    def test_login_fail(self, dict):
        '''
        测试当用户名为空、密码为空、用户名不正确、密码不正确时,登录系统失败
        :return:
        '''
        print(dict)
        self.find_element(('id', 'username')).clear()
        self.find_element(('id', 'username')).send_keys(dict['username'])
        self.find_element(('id', 'password')).clear()
        self.find_element(('id', 'password')).send_keys(dict['password'])
        self.find_element(('css selector', '.forgot > input')).click()
        # 登录失败后,获取失败提示框中的提示信息
        err_msg = self.find_element(('xpath', '/html/body/div[3]/div[2]/div[1]')).text
        self.assertEqual(err_msg, dict['err_msg'])

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
4)执行结果

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