2.数据驱动测试

数据驱动测试和自动化的关系:

  1. 不是说做自动化测试,就要用数据驱动测试。
  2. 做自动化测试的前提下,做数据驱动测试,是优化代码的一种方式。
    -做自动化测试的初衷,要想好自动化脚本的维护。

学习目标:

  1. 常见自动化测试模式
  • 数据驱动测试
    – 测试数据决定测试行为以及最终的结果,是测试的基本形式,常用。
  • 关键字驱动测试
    – 对测试代码进行高度封装,测试人员直接通过简单词汇的函数调用就可实现自动化测试。 如,将登录测试的代码封装成login方法,用到时直接调用。或者,定义测试时所用到的名字,来决定测试的行为。
  • 行为驱动测试
    – 高度封装的同时,加入了对自然语言的支持,使测试人员通过自然语言描述实现自动化测试,依赖框架,普及程度不高。
Feature:Search in Sogou website
   in order to Search inSougou website
   As a visitor
   We'll search the NBA best player
   # 场景:搜索NBA的一个运动员
   Scenario:Search NBA player
   	#测试代码如下:贴近自然语言的描述,其底层是有代码的,不能随意改变的
   	Given I have the English name "<search_name>"
   	When I search it in Sougou website
   	Then I see the entire name "<search_result>"
  1. 数据驱动测试特点
  • 减少冗余代码,便于代码维护
  • 集中管理测试数据,方便测试维护。
  • 便于测试框架扩展(模块化编程思维)。
  1. 数据驱动测试实现
  • 编程语言:puthon3.x
  • 编程工具:pycharm
  • 用到的第三方库:requests、ddt、xlrd、xlutils

一、环境

1、安装python

  • 注意添加环境变量

2、安装pycharm
3、安装第三方的库

  • 3.1 安装ddt(data driver test)
    – Python语言数据驱动测试用的库。
    在这里插入图片描述
  • 3.2 安装requests库
    – 做接口自动化测试的库。
    在这里插入图片描述
  • 3.3 安装xlrd库
    – 读excel文件的库
    在这里插入图片描述
  • 3.4 安装xlutils
    – 向已存在的excel文件中追加内容的库。
    在这里插入图片描述

二、创建工程编写代码

1、创建工程-选择解释器
解释器决定了下载的插件能不能用
在这里插入图片描述

2、写代码

  • demo_基本的代码.py
    – 缺陷:维护起来成本高,耗时耗力
import requests # 导入接口自动化的库

# 接口的地址
url = "http://172.31.191.129:8080/opencart/index.php?route=account/login"

# 入参,格式一般是字典
data = {
    "email":"admin@admin.com",
    "password":"123456"
}
# 发送请求
re = requests.post(url=url,data=data)  

#print(re) # 打印结果:<Response [200]>,尖括号代表这是一个对象,其含义不只一个200,还有很多内容的
#print(re.text) # 查看响应的文本。
result = "注销退出" in re.text   # 注销退出,作为一个断言
print(result)

# 密码错误
data = {
    "email":"admin@admin.com",
    "password":"12345"
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果:True

# 账号错误
data = {
    "email":"admin@admin.co",
    "password":"123456"
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果:True

# 密码为空
data = {
    "email":"admin@admin.com",
    "password":""
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果:True

# 账号为空
data = {
    "email":"",
    "password":"123456"
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果:False→原因是此功能在“账号为空、密码正确”时也能登录成功,是一个bug

# 账号,密码都为空
data = {
    "email":"",
    "password":""
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果:True
  • demo2_基于unittest框架的简单数据驱动.py
    – 缺陷:不适合大数据量的测试,否则通篇都是数据

pytest比unittest更灵活、功能更强大

# 导入测试框架unittest
# 测试框架,存在的意义:可以更加方便的管理测试代码。
import unittest
# 从ddt(data driver test)包导入相应内容
from ddt import ddt,data,unpack
import requests

# 加 @ddt 表示当前测试类进行数据驱动测试,否则就没办法进行数据驱动测试了
@ddt
# 步骤1:
# 定义测试类,测试类要继承自unittest.TestCase类
# 定义的测试类Demo名,是自定义的
class Demo(unittest.TestCase):
    # 步骤4:
    # @data 表示当前这条测试用例需要用到的测试数据。
    # @data([第一组数据],[第二组数据],[第三组数据],[第四组数据],[第五组数据]),入参和预期结果组成一组数据
    # @data后面有几组测试数据,它对应的测试用例,就会循环执行多少次,每次取新的数据。
    @data([{"email": "admin@admin.com","password": "123456"},"注销退出"],
          [{"email": "admin@admin.com","password": "12345"},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"],
          [{"email": "admin@admin.co","password": "123456"},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"],
          [{"email": "admin@admin.com","password": ""},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"],
          [{"email": "","password": "123456"},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"],
          [{"email": "","password": ""},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"])
    # 要进行数据驱动,我们就要为测试用例定义形式参数,形参的个数要与每组测试数据中的元素个数一致。
    # 执行测试的时候,测试数据会自动传递给对应的形式参数

    # 步骤6:
    # 将一组数据(列表,元组)拆分成单个元素,然后一一对应传递给形式参数。只拆分一次。
    # 缺少@unpack的话,如此案例中,每组列表数据包含有入参和预期结果(多个值),不拆分这两个,会将它们全部传递给第一个形参,即value,进行传递(默认以逗号作为传递标准)。不符合要求,且会报错。
    @unpack #步骤2:定义方法中的内容,可以先将“demo_基本的代码.py”中的这部分粘过来
    # unittest框架中的测试用例方法,应该以test开头,后面的为自定义名。
    def test_01_demo(self,value,pre_result):  # 步骤5:数据的传递,方法中传参,定义形式参数。变量的个数取决于每组数据里元素的个数,有2个值,就定义2个形参
        url = "http://172.31.191.129:8080/opencart/index.php?route=account/login"
        # 步骤3:
        # 让测试用例只有一条,但测试数据data不断变化,预期结果随之变化,去实现数据驱动,需要用到@data。删除此处的data
        re = requests.post(url=url, data=value)  # 步骤6:此处的变量value,作为数据内容,赋值给data
        result = pre_result in re.text  # 步骤6:此处的预期结果,换为形参pre_result
        print(result)
        # 打印结果:True True True True False True
        
if __name__=="__main__":
    unittest.main()
  • demo3_将数据保存在文件中.py
    步骤:
    1. 本地新建.xls文件(新版本不支持.xlsx,需另存为.xls)
    2. 一组一行的格式,准备测试数据,如:
    在这里插入图片描述
  1. 写一个能读取excel的文件excel_utils.py
   # 步骤2:导入读excel的库xlrd
import xlrd
from xlutils import copy
import os

   # 步骤1:定义一个函数get_excel_data
def get_excel_data():
   # 用xrld打开指定路径下的excel文件
   wb = xlrd.open_workbook("data.xls")
   # 选择excel下面相应的标签(告诉计算机选择的excel里的标签页)
   sheet = wb.sheet_by_name("Sheet1")
   # 动态获取当前标签页中数据一共多少行
   num = sheet.nrows # sheet.row_values()是读取指定行的内容,如sheet.row_values(0),读取第一行的内容

   # 步骤3:循环获取当前页签中所有的数据
   # 定义一个空列表,用来装所有的测试数据。
   row_data = []  # 空列表,用来装新数据
   for i in range(0,num):  # 序号:0至num
       # 获取指定行号的数据
       data = sheet.row_values(i)
       # 将字符串类型的字典,转换成它本身的样子(字典)。因为不转换的话,会将每一行数据都变成列表转换出来,但字典加了引号
       data[0] = eval(data[0])
       # 将取到的每行数据添加到列表中
       row_data.append(data)
   print(row_data)  # 打印转换后的row_data
   # 打印结果:一个二位列表:[[第一行],[第二行],[第三行],[第四行],[第五行]]
   return row_data


   # 如果代码不想让别人执行,就可以把其放在if __name__=="__main__"下面
if __name__=="__main__":
   get_excel_data2()

在这里插入图片描述
4.调试demo3_将数据保存在文件中.py

# 步骤1:可以先把“demo2_基于unittest框架的简单数据驱动.py”中的代码拷贝过来

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
import requests
# 步骤3:
# 导入写好的excel_utils.py中的get_excel_data方法(函数)
from excel_utils import get_excel_data

@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    # 步骤6:理解下述内容
    # get_excel_data() 相当于 [[第一行],[第二行],[第三行],[第四行],[第五行]]这个二位列表
    # @unpack 解包后 相当于 [第一行],[第二行],[第三行],[第四行],[第五行],不能直接使用,参考demo2_基于unittest框架的简单数据驱动.py
    # 所以需要再次解包
    # *get_excel_data() 调用函数时,函数名前加*,表示对结果进行一次解包。
    # 配合@unpack 就可以进行两次解包
    @data(*get_excel_data())  # 步骤2:因为有excel数据,此处data中的数据删除变为@data();步骤4:将excel数据传入
    @unpack
    def test_01_demo(self,value,pre_result):
        url = "http://172.31.191.129:8080/opencart/index.php?route=account/login"
        re = requests.post(url=url, data=value)
        result = pre_result in re.text
        print(result) # 打印结果:True True True True False True

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


# 这种类型也适用于selenium的表单类测试,不同的表单创建不同的标签
  • demo4_从excel中读取所有数据.py
    (更偏向于关键字驱动)
    步骤:
    1. 本地新建.xls文件(新版本不支持.xlsx,需另存为.xls)
    2. 一组一行的格式,准备测试数据,列名根据需要自定义,如:
    在这里插入图片描述
    其中类似id的,设置成了文本格式,以免运行时显示.00这样的数。
    在excel中定义好名称的原因是,简化代码,使测试数据直接在excel中维护。
  1. 改造demo3,形成demo4_从excel中读取所有数据.py
import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
import requests
from excel_utils import get_excel_data2

@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    @data()
    @unpack
    def test_01_demo(self):
        re = requests.post(url=url, data=data)
        result = pre_result in re.text
        print(result)
if __name__=="__main__":
    unittest.main()
  1. 写一个能读取excel的文件excel_utils.py
# 步骤2:导入读excel的库xlrd
import xlrd
from xlutils import copy
import os

# 步骤1:定义一个函数get_excel_data2
def get_excel_data2():
    wb = xlrd.open_workbook("data2.xls")
    sheet = wb.sheet_by_name("Sheet1")
    num = sheet.nrows
    row_data = []
    # 因为第一行是标题内容,要跳过,所以取数据要从第2行起,即序号从1开始
    for i in range(1, num):
        data = sheet.row_values(i)
        data[4] = eval(data[4])
        row_data.append(data)
    print(row_data)
    return row_data

if __name__=="__main__":
    get_excel_data2()

5.调整最终版本demo4_从excel中读取所有数据.py

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
import requests
from excel_utils import get_excel_data2

@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    @data(*get_excel_data2()) # 步骤1:写入数据,形参
    @unpack
    def test_01_demo(self,id,name,url,type,data,pre_result,result):  # 步骤2:传参。data2.excel中有多少标题,这里必须一致。如果只要一部分,需要将get_excel_data2()函数中追加列表后,定义、生成需要的一个新列表
        # 步骤3:此处原先的url不需要了,删除即可。直接从文档data2.exl读即可。
        re = requests.post(url=url, data=data)
        result = pre_result in re.text
        print(result)  # 运行结果 True True True True False True
        
if __name__=="__main__":
    unittest.main()

以上示例中只提到post请求(re = requests.post(url=url, data=data)),如果还包含get请求的数据呢?

  • demo5_用自己封装的请求自适应数据测试
    步骤:
    1. 本地新建.xls文件(新版本不支持.xlsx,需另存为.xls)
    2. 一组一行的格式,准备测试数据,列名根据需要自定义,如:
    在这里插入图片描述
    3.需要将get、post请求做一定的封装,能够自适应get和post,request.py
# 步骤1:
import requests

def send_request():
           requests.post()
           requests.get()
# 步骤2:
import requests

def send_request(type):
    if type=="post":
           requests.post()
    elif type=="get":       
           requests.get()
# 步骤3:
import requests

# 不能只传type,其他值也要传进来
def send_request(url,data,type):
    if type=="post":
    	   # post请求可以传递两种数据
    	   requests.post(url=url,data=data)  # 有时传递的data,在excel中增加一列data_type(data[字典]或json[字符串])
           requests.post(url=url,json=data)  # 有时传递的json
    elif type=="get":       
           requests.get(url=url,params=data)
# 步骤4:
import requests

def send_request(url,data,data_type,type):
    if type=="post":
        if data_type=="data":
            requests.post(url=url,data=data)
        elif data_type == "json":
            requests.post(url=url,json=data)
    elif type=="get":
        requests.get(url=url,params=data)
# 步骤5:
# 有时请求可能会带一些其他消息,如header、cookies等,可将**kwargs带上,代表接收一个字典
import requests

def send_request(url,data,data_type,type,**kwargs):
    if type=="post":
        if data_type=="data":
            requests.post(url=url,data=data,**kwargs)
        elif data_type == "json":
            requests.post(url=url,json=data,**kwargs)
    elif type=="get":
        requests.get(url=url,params=data,**kwargs)
# 步骤6:
# 最终需要将请求的响应内容拿出去,所以要将结果返回,加return
import requests

def send_request(url,data,data_type,type,**kwargs):
    if type=="post":
        if data_type=="data":
            return requests.post(url=url,data=data,**kwargs)
        elif data_type == "json":
            return requests.post(url=url,json=data,**kwargs)
    elif type=="get":
        return requests.get(url=url,params=data,**kwargs)

4.写一个能读取excel的文件excel_utils.py

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
import requests
from excel_utils import get_excel_data2

def get_excel_data3():
    wb = xlrd.open_workbook("data3.xls")
    sheet = wb.sheet_by_name("Sheet1")
    num = sheet.nrows
    row_data = []
    # 因为第一行是标题内容,要跳过,所以序号从1开始
    for i in range(1, num):
        data = sheet.row_values(i)
        data[5] = eval(data[5])
        row_data.append(data)
    print(row_data)
    return row_data

5.调整最终版本demo5_用自己封装的请求自适应数据测试.py

热门文章

暂无图片
编程学习 ·

Java输出数组的内容

Java输出数组的内容_一万个小时-CSDN博客_java打印数组内容1. 输出内容最常见的方式// List<String>类型的列表List<String> list new ArrayList<String>();list.add("First");list.add("Second");list.add("Third");list.ad…
暂无图片
编程学习 ·

母螳螂的“魅惑之术”

在它们对大蝗虫发起进攻的时候&#xff0c;我认认真真地观察了一次&#xff0c;因为它们突然像触电一样浑身痉挛起来&#xff0c;警觉地面对限前这个大家伙&#xff0c;然后放下自己优雅的身段和祈祷的双手&#xff0c;摆出了一个可怕的姿势。我被眼前的一幕吓到了&#xff0c;…
暂无图片
编程学习 ·

疯狂填词 mad_libs 第9章9.9.2

#win7 python3.7.0 import os,reos.chdir(d:\documents\program_language) file1open(.\疯狂填词_d9z9d2_r.txt) file2open(.\疯狂填词_d9z9d2_w.txt,w) words[ADJECTIVE,NOUN,VERB,NOUN] str1file1.read()#方法1 for word in words :word_replaceinput(fEnter a {word} :)str1…
暂无图片
编程学习 ·

HBASE 高可用

为了保证HBASE是高可用的,所依赖的HDFS和zookeeper也要是高可用的. 通过参数hbase.rootdir指定了连接到Hadoop的地址,mycluster表示为Hadoop的集群. HBASE本身的高可用很简单,只要在一个健康的集群其他节点通过命令 hbase-daemon.sh start master启动一个Hmaster进程,这个Hmast…
暂无图片
编程学习 ·

js事件操作语法

一、事件的绑定语法 语法形式1 事件监听 标签对象.addEventListener(click,function(){}); 语法形式2 on语法绑定 标签对象.onclick function(){} on语法是通过 等于赋值绑定的事件处理函数 , 等于赋值本质上执行的是覆盖赋值,后赋值的数据会覆盖之前存储的数据,也就是on…
暂无图片
编程学习 ·

Photoshop插件--晕影动态--选区--脚本开发--PS插件

文章目录1.插件界面2.关键代码2.1 选区2.2 动态晕影3.作者寄语PS是一款栅格图像编辑软件&#xff0c;具有许多强大的功能&#xff0c;本文演示如何通过脚本实现晕影动态和选区相关功能&#xff0c;展示从互联网收集而来的一个小插件&#xff0c;供大家学习交流&#xff0c;请勿…
暂无图片
编程学习 ·

vs LNK1104 无法打开文件“xxx.obj”

写在前面&#xff1a; 向大家推荐两本新书&#xff0c;《深度学习计算机视觉实战》和《学习OpenCV4&#xff1a;基于Python的算法实战》。 《深度学习计算机视觉实战》讲了计算机视觉理论基础&#xff0c;讲了案例项目&#xff0c;讲了模型部署&#xff0c;这些项目学会之后可以…
暂无图片
编程学习 ·

工业元宇宙的定义与实施路线图

工业元宇宙的定义与实施路线图 李正海 1 工业元宇宙 给大家做一个关于工业元宇宙的定义。对于工业&#xff0c;从设计的角度来讲&#xff0c;现在的设计人员已经做到了普遍的三维设计&#xff0c;但是进入元宇宙时代&#xff0c;就不仅仅只是三维设计了&#xff0c;我们的目…
暂无图片
编程学习 ·

【leectode 2022.1.15】完成一半题目

有 N 位扣友参加了微软与力扣举办了「以扣会友」线下活动。主办方提供了 2*N 道题目&#xff0c;整型数组 questions 中每个数字对应了每道题目所涉及的知识点类型。 若每位扣友选择不同的一题&#xff0c;请返回被选的 N 道题目至少包含多少种知识点类型。 示例 1&#xff1a…
暂无图片
编程学习 ·

js 面试题总结

一、js原型与原型链 1. prototype 每个函数都有一个prototype属性&#xff0c;被称为显示原型 2._ _proto_ _ 每个实例对象都会有_ _proto_ _属性,其被称为隐式原型 每一个实例对象的隐式原型_ _proto_ _属性指向自身构造函数的显式原型prototype 3. constructor 每个prot…
暂无图片
编程学习 ·

java练习代码

打印自定义行数的空心菱形练习代码如下 import java.util.Scanner; public class daYinLengXing{public static void main(String[] args) {System.out.println("请输入行数");Scanner myScanner new Scanner(System.in);int g myScanner.nextInt();int num g%2;//…
暂无图片
编程学习 ·

RocketMQ-什么是死信队列?怎么解决

目录 什么是死信队列 死信队列的特征 死信消息的处理 什么是死信队列 当一条消息初次消费失败&#xff0c;消息队列会自动进行消费重试&#xff1b;达到最大重试次数后&#xff0c;若消费依然失败&#xff0c;则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息&#xff0c;此时…
暂无图片
编程学习 ·

项目 cg day04

第4章 lua、Canal实现广告缓存 学习目标 Lua介绍 Lua语法 输出、变量定义、数据类型、流程控制(if..)、循环操作、函数、表(数组)、模块OpenResty介绍(理解配置) 封装了Nginx&#xff0c;并且提供了Lua扩展&#xff0c;大大提升了Nginx对并发处理的能&#xff0c;10K-1000K Lu…
暂无图片
编程学习 ·

输出三角形

#include <stdio.h> int main() { int i,j; for(i0;i<5;i) { for(j0;j<i;j) { printf("*"); } printf("\n"); } }
暂无图片
编程学习 ·

stm32的BOOTLOADER学习1

序言 最近计划学习stm32的BOOTLOADER学习,把学习过程记录下来 因为现在网上STM32C8T6还是比较贵的,根据我的需求flash空间小一些也可以,所以我决定使用stm32c6t6.这个芯片的空间是32kb的。 #熟悉芯片内部的空间地址 1、flash ROM&#xff1a; 大小32KB&#xff0c;范围&#xf…
暂无图片
编程学习 ·

通过awk和shell来限制IP多次访问之学不会你打死我

学不会你打死我 今天我们用shell脚本&#xff0c;awk工具来分析日志来判断是否存在扫描器来进行破解网站密码——限制访问次数过多的IP地址&#xff0c;通过Iptables来进行限制。代码在末尾 首先我们要先查看日志的格式&#xff0c;分析出我们需要筛选的内容&#xff0c;日志…
暂无图片
编程学习 ·

Python - 如何像程序员一样思考

在为计算机编写程序之前&#xff0c;您必须学会如何像程序员一样思考。学习像程序员一样思考对任何学生都很有价值。以下步骤可帮助任何人学习编码并了解计算机科学的价值——即使他们不打算成为计算机科学家。 顾名思义&#xff0c;Python经常被想要学习编程的人用作第一语言…
暂无图片
编程学习 ·

蓝桥杯python-数字三角形

问题描述 虽然我前后用了三种做法&#xff0c;但是我发现只有“优化思路_1”可以通过蓝桥杯官网中的测评&#xff0c;但是如果用c/c的话&#xff0c;每个都通得过&#xff0c;足以可见python的效率之低&#xff08;但耐不住人家好用啊&#xff08;哭笑&#xff09;&#xff09…