Junit5 + YAML 轻松实现参数化和数据驱动,让 App 自动化测试更高效(一)
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习笔记,想一起系统进阶的同学文末加群交流。
** 1. 何为数据驱动**
什么是参数化?什么又是数据驱动?经常有人会搞不明白他们的关系,浅谈一下个人的理解,先来看两个测试中最常见的场景:
登录:不同的用户名,不同的密码,不同的组合都需要做登录场景的测试,正常的排列组合下可能会产生多个用例
搜索:不同的搜索条件产生不同的搜索结果,搜索也是常见的测试项,单个搜索参数或者多种搜索参数的组合;同样也会产生多个用例。
以上两种场景都有一个共同点,就是测试的执行步骤不变,变的只是输入的测试数据,那么引出两个概念——参数化和数据驱动
参数化:我们在写自动化用例的时候会有很多方法,一般我们都会把数据通过参数来传递给方法,而不会直接在方法中写“死”,所以方法之间的数据传递都是通过参数化来进行,利用参数化进行数据与变量的对应;比如我们的登录账号密码设置在参数中,再将参数传递到方法中。
public MainPage login(String username, String password) { sendKeys(inputUsername,username); sendKeys(inputPassword,password); click(loginBtn); return new MainPage();}
数据驱动
:将参数化中的数据来源变成从外部读取,参数有一个存放数据的地方,在用例执行的时候去去数据;这个数据存储的地方可以是我们定义的数组、hashmap,也可以是从外部文件中(excel、csv、xml、yaml等)读取。
例如上述的搜索案例,我们可以将搜索条件放入外部文件中,每次执行搜索用例时,去文件中获取数据,根据获取到的数据执行不同的搜索测试即可。
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总结下来 :
数据驱动
为自动化测试框架的一种设计思想,而参数化是实现数据驱动的一种手段,我们利用参数化来完成数据驱动,从而将数据与脚本分离,增加了框架的可维护性和脚本的复用性。
** 2. 为什么要做数据驱动**
2.1 测试数据
在执行测试工作过程中,有很多过程是需要动态变化的,如果每一次的变化都需要编码部署,那么整个执行的流程就会边长;
对于业务测试工程师来说,维护自动化代码有一定的门槛,需要熟悉编程语言和测试框架的结构;
定义好了数据驱动,将变化的数据放入配置文件中进行维护,既便捷(无需找到对应代码修改部署),也降低了维护的门槛(业务测试只需要在配置文件中修改数据即可)
2.2 测试步骤
与测试数据的数据驱动大致相同,主要也是方便业务测试维护,降低维护门槛和代码修改部署出错的风险;修改配置文件,整个业务行为和抽象是不用改变的,当然,在UI自动化中配合PO一起使用会“风味更佳”。
2.3 动态生成测试步骤
手工录制测试步骤,直接生成代码比较困难,可以生成步骤的配置文件,让代码去读配置文件,完成自动化的回放;(此方面本人暂时仅了解过,还未实践落地,理论上是可以实现的。)
** 3. 在哪里做数据驱动**
3.1 不要在哪里做数据驱动
**不要在测试用例内完成大量的数据驱动:
**
用例通过PO的调用是能够非常清晰展现出业务执行场景的,业务才是用例的核心;一旦在用例里使用了大量数据驱动,如调用各种yaml、csv等数据文件,会造成用例可读性变差,维护复杂度变高;
3.2 可以在哪里做数据驱动
1. 测试数据的数据驱动
2. 测试步骤的数据驱动
-
定位符
-
行为流
3. 断言的数据驱动
** 4. 如何做数据驱动**
4.1 数据格式的选择
我们要将数据存入文件中,不同的文件有着不同的数据格式,那么作何选择呢?
- 不同数据格式文件的对比
从上述对比结果中,Json 和 YAML 对于数据结构的支持和书写程度是较好的;但是, YAML
的写法更简洁,并且还可以注释,因此最推荐使用的就是(从表格中的所处都位置也可猜到~)…位于C位的YAML
!
那么到底什么是YAML
,又如何使用,下面简单来了解一下
4.2 YAML 文件的使用
yaml 的语法
-
大小写敏感
-
使用缩进表示层级关系
-
缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。
-
缩进的空格数目不重要,只要相同层级的元素左侧对齐即可
-
#
表示注释
yaml 支持的三种数据结构
-
纯量(scalars):单个的、不可再分的值,例如数字、字符串、布尔值等
-
对象:键值对的集合,又称为映射(mapping)/ 哈希(hashes) / 字典(dictionary)
#键值对形式key: value#行内对象person: { name: allen, age: 25 }
-
数组:一组按次序排列的值,又称为序列(sequence) / 列表(list)
#以-开头表示为一个数组里的值- A- B- C#数组内嵌套子数组,用一个空格缩进表示- - a - aa- - b - bb
- 对象和数组可以结合使用,形成复合结构
languages: - Ruby - Perl - Python websites: YAML: yaml.org Ruby: ruby-lang.org Python: python.org Perl: use.perl.org
4.3 数据读取-jackson
既然有了数据存储的地方,那么就要对数据进行读取,这里就要介绍另一位帮手,Java的jackson库
jackson
是Java的一个库,用的最多的是jackson-databind
和`jackson-dataformats-
text,分别用来处理
json和
yaml`数据格式,它可以将文件中的数据和Java中的对象建立一种映射关系,
把一个文件数据通过类型建立关联,并创建出一个类的实例,反之也可以把一个对象写入文件中。
4.3.1 jackson-databind
先来看jackson-databind
对json
文件的操作
添加 maven 依赖
<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>2.9.9.3</version></dependency>
- 写 json 文件
1)先创建一个类,包含变量name,age
public class TestFileSource { public String name; public int age; }
2)创建单元测试,创建ObjectMapper
对象,调用writeValue
对json
文件进行写操作
@Testvoid writeJson() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); TestFileSource testFileSource = new TestFileSource(); mapper.writeValue(new File("..\\demo.json"),testFileSource);}
3)得到demo.json
文件的结果,从结果可以看到TestFileSource
类中的变量已经被写入的json
文件中
{"name":null,"age":0}
- 读 json 文件
1)创建单元测试,创建ObjectMapper
对象,调用readValue
方法对json
文件进行数据读取
@Testvoid readJson() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); TestFileSource testFileSource = mapper.readValue(TestFileSource.class.getResourceAsStream("/demo.json"), TestFileSource.class); System.out.println(testFileSource); System.out.println(testFileSource.age);}
2)读取结果
-
ApiDemos.testcase.TestFileSource@4562e04d 0
-
输出漂亮的
json
格式
**
**1)创建单元测试,创建 ObjectMapper
对象,调用writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString
方法可对指定对象进行json
数据格式的输出
@Testvoid prettyPrintJson() throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // pretty print String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource()); System.out.println(json);}
2)打印结果
{ "name" : null, "age" : 0}
参考链接
jackson-databind
GitHub地址:
https://github.com/FasterXML/jackson-databind
4.3.2 jackson-dataformats-text
再来看jackson-dataformats- text
,这是一个可以对YAML
、CSV
、Properties
和XML
文件进行操作的库,也是目前最常用的,不过这里我们只重点关注其对YAML
文件的操作
- 添加maven依赖
<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId> <artifactId>jackson-dataformat-yaml</artifactId> <version>2.9.8</version></dependency>
- 读 YAML 文件
想要读取 YAML 文件,最主要的是在new ObjectMapper
对象的时候加入new YAMLFactory()
,这样就成功切换至 yaml
操作的状态,然后利用readValue
方法就可以完成对yaml
文件的数据读取了
1)创建 YAML 文件
name: allenage: 11
2)创建ObjectMapper
对象,设置new YAMLFactory()
@Testvoid readYaml() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory()); TestFileSource testFileSource = mapper.readValue(TestFileSource.class.getResourceAsStream("/demo2.yaml"), TestFileSource.class); System.out.println(testFileSource); System.out.println(testFileSource.age);}
打印结果
ApiDemos.testcase.TestFileSource@ba2f4ec11
在readValue
的方法中可以看到,第一个参数填的是文件地址,第二个参数就是精髓所在!我们可以给定一个对象类型,或者一个二维数组等,用来产生映射关系,将文件数据和我们的对象绑定,方便数据的读取。
如上述例子中我们通过TestFileSource
的实例化对象来调用age
变量。
- 输出漂亮的 YAML 格式
与json输出的方式基本一致,只需要在new ObjectMapper
对象的时候加入new YAMLFactory()
即可
1)创建类和类的成员变量,包含纯量、数组和哈希
public class TestFileSource {
public String name = "tester"; public int age = 2; public Object[][] arr= {{1,2,3,},{"a","b","c"}}; public HashMap<String,Object> map = new HashMap<String, Object>(){ { put("name","tester"); put("sex","男"); } };}
2)创建单元测试,创建ObjectMapper
对象,加入new YAMLFactory()
参数,调用writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString
方法可对指定对象进行yaml
数据格式的输出
@Testvoid prettyPrintYaml() throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory()); // pretty print String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource()); System.out.println(json);}
3)打印结果
---name: "tester"age: 2arr:- - 1 - 2 - 3- - "a" - "b" - "c"map: sex: "男" name: "tester"
参考链接jackson-dataformats-text
GitHub地址:
https://github.com/FasterXML/jackson-dataformats-text
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