自动化测试之 ddt 驱动 yaml/yml 文件

一、上篇文章我们使用了 unittest + ddt 驱动 json 文件做数据驱动测试，本篇文章我们采用 unittest + ddt 驱动 yaml/yml 文件来实现数据驱动测试，话不多说上源码。。。

• ddt.file_data：装饰测试方法，参数是文件名。文件可以是 json 或者 yaml 类型。

  • 注意：如果文件是以 “.yml”或者".yaml" 结尾，ddt 会作为 yaml 类型处理，其他文件都会作为 json 文件处理。　　

  • 如果文件是列表，列表的值会作为测试用例参数，同时，会作为测试用例方法名后缀显示。　　　　

  • 如果文件是字典，字典的 key 会作为测试用例方法的后缀显示，字典的 value 会作为测试用例参数。　　

二、yaml 文件基础格式要求

• 基础语法
  • 大小写敏感　　　　
  • 使用缩进表示层级关系　　
  • 缩进不允许使用 tab，只允许空格　　
  • 缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左对齐即可　　
  • '#' 表示注释　　
• YAML 支持以下几种数据类型：
  • 对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）　　
  • 数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）　　
  • 纯量（scalars）：单个的、不可再分的值　　

•  yaml 列表结构
  • 以 - 开头的行表示构成一个数组

# data.yaml 文件内容

-
  data1
-
  data2
-
  data3

import yaml

f = open("data", encoding="utf8")
v = yaml.load(f)
print(v)
print(type(v))
f.close()

# 结果如下
['data1', 'data2', 'data3']
<class 'list'>

•  yaml 多维列表结构

# data.yaml 文件内容

-
  - data1
  - data2
-
  data3

import yaml

f = open("data", encoding="utf8")
v = yaml.load(f)
print(v)
print(type(v))
f.close()

# 结果如下
[['data1', 'data2'], 'data3']
<class 'list'>

• yaml 字典结构
  • 字典结构没有 -
  • 冒号前为键，冒号后为值
  • 冒号后面一定要空格

# data.yaml 文件内容

username : admin
password : "123456"

import yaml

f = open("data", encoding="utf8")
v = yaml.load(f)
print(v)
print(type(v))
f.close()

# 结果如下
{'username': 'admin', 'password': '123456'}
<class 'dict'>

• yaml 多维字典结构

# data.yaml 文件内容

data :
  username: admin
  password: "123456"
code : "0000"
msg : "登录成功！"

import yaml

f = open("data", encoding="utf8")
v = yaml.load(f)
print(v)
print(type(v))
f.close()

# 结果如下
{'data': {'username': 'admin', 'password': '123456'}, 'code': '0000', 'msg': '登录成功！'}
<class 'dict'>

• 列表 + 字典，复杂结构

# data.yaml 文件内容

-
  username : admin
  password : "123456"
-
  username : Evan
  password : xxxxxx

import yaml

f = open("data", encoding="utf8")
v = yaml.load(f)
print(v)
print(type(v))
f.close()

# 结果如下
[{'username': 'admin', 'password': '123456'}, {'username': 'Evan', 'password': 'xxxxxx'}]
<class 'list'>

• yaml 纯量
  • 字符串　　
  • 布尔值　　
  • 整数　　
  • 浮点数　　
  • Null　　
  • 时间　　
  • 日期　　

boolean: 
    - TRUE  #true,True都可以
    - FALSE  #false，False都可以
float:
    - 3.14
    - 6.8523015e+5  #可以使用科学计数法
int:
    - 123
    - 0b1010_0111_0100_1010_1110    #二进制表示
null:
    nodeName: 'node'
    parent: ~  #使用~表示null
string:
    - 哈哈
    - 'Hello world'  #可以使用双引号或者单引号包裹特殊字符
    - newline
      newline2    #字符串可以拆成多行，每一行会被转化成一个空格
date:
    - 2018-02-17    #日期必须使用ISO 8601格式，即yyyy-MM-dd
datetime: 
    -  2018-02-17T15:02:31+08:00    #时间使用ISO 8601格式，时间和日期之间使用T连接，最后使用+代表时区

三、实例如下

• pip install pyyaml
• 注意：安装的包名为 pyyaml，但是导入的是 yaml
• yaml 文件可以通过 open 函数来读取，然后通过 load() 方法转换成字典
• 如下图实例

import yaml

f = open("ddt_data.yaml", encoding="utf8")
print(yaml.load(f))
f.close()

# 运行结果如下
"""
[{
'url': 'http://cms.duoceshi.cn/xxx/xxxx/xxxxx', 
'method': 'post', 
'header': {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}, 
'params': {'userAccount': 'admin', 'loginPwd': 123456}
}]
"""

• 如下图为我的数据文件，且文件中数据类型为字典

import requests
import unittest
from ddt import ddt, file_data

@ddt
class CmsLogin(unittest.TestCase):

    @file_data("ddt_data.yaml")
    def testcase(self, method, url, header, params):
        res = requests.request(method, url, headers=header, data=params)
        print(res.text)

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

# 运行结果如下
"""
Ran 2 tests in 0.215s

..
{"code":"200","msg":"登录成功！","model":{}}
{"code":"400","msg":"登录帐号不存在！","model":{}}
----------------------------------------------------------------------
"""

• 如下图为我的数据文件，且文件中数据类型为列表

import yaml
from ddt import ddt, data, unpack

def get_yml_data(yml_file):
    with open(yml_file, encoding="utf8") as f:
        return yaml.load(f)

@ddt
class CmsLogin(unittest.TestCase):

    @data(*get_yml_data("ddt_data.yml"))
    @unpack
    def testcase(self, name, age):
        print(name + "----" + str(age))

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

# 运行结果如下
"""
Ran 3 tests in 0.000s

...
Evan----19
Lvan----20
Alex----21
"""