数据驱动DDT

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据驱动DDT相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

好处:
数据与测试脚本分离
通过使用数据驱动测试,来验证多组数据测试场景

1、安装 pip install ddt
2、引包 from ddt import ddt 常用 ddt,data,unpack
3、@data
test_data1 = [[1,3],[4,5,6]]
test_data2 = [{‘no‘:‘001‘,‘name‘:‘kite‘},{‘no‘:‘002‘,‘name‘:‘shiguang‘}]

@ddt
class TestAdd(unittest.TestCase):
@data(test_data1) # @data(*test_data1)
def test_print_add1(self, item1):
print("[1,3]的打印结果是---item1:", item1)

4、@file_data
@file_data()从json或yaml中加载数据。只有以“.yml” 和 “.yaml” 结尾的文件被加载为Yaml文件。所有其他格式文件都作为json文件加载,比如txt。

5、运行

case_dir = os.path.dirname(os.getcwd()) + ""+‘项目名‘
discover = unittest.defaultTestLoader.discover(case_dir, pattern="temp.py")
htmlTestReportCN.HTMLTestRunner(open(‘./report.html‘,‘wb‘)).run(discover)

如果使用testsuite.addTestCase()方法,会报找不到方法。因为使用ddt,方法名会改变。














以上是关于数据驱动DDT的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python+unittest+DDT实现的数据驱动测试

Python 中使用 ddt 来进行数据驱动,批量执行用例,修改ddt代码

Python ddt数据驱动

Python 之数据驱动工具:DDT

python - 数据驱动测试 - ddt

Python数据驱动(ddt)