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扶摇直上九万里,展翅高飞岂可待。

接口测试——MySQL数据库接口测试用例访问(七)

1.MySQL存储测试用例的优劣势

  1. 企业中测试团队工作场景
  • 多人共同测试同一个项目
  • 同事之间的工作有不同的分工和交叉
  1. Excel存储测试用例的优劣势
  • 优势:数据操作方便
  • 劣势:团队中数据不易同步,数据复用性差
  1. MySQL数据存储的优劣势
  • 优势:数据同步与共享方便,数据复用性强,用例留有痕迹
  • 劣势:有一定的技术门槛

2.MySQL测试用例管理思路

  1. 测试用例书写
  • 可以与Excel测试用例字段一致
  • 但是,字段名称要是用英文,这样更符合规范
  1. Excel测试用例数据导入
  • 点击表,右键进入导入向导
    1675685362292.png
  • 进入之后可选择相应的文件(xlsx)
    1675685427141.png
  • 导入从磁盘寻找想要的用例表格,随后再打开
    1675685527126.png
  • 勾选必要用的
    1675685663933.png
  • 输入字段名行,第一个数据行
    1675685707042.png

1675686524063.png

  • 可以调整

1675686573308.png

  • 选择导入模式
    1675686772264.png
  • 最后就是这样的
    1675687041535.png

3.PyMySQL结合Pandas操作MySQL数据库

import pymysql
db_info = {
    "host":"192.168.0.108",
    "user":"root",
    "password":"mydb2",
    "charset":"utf8"
}

conn = pymysql.connect(**db_info)

cursor = conn.cursor()
sql = "select * from mumu"
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
print(result)

1675687781805.png

  • 结合pandas执行sql
import pymysql
import pandas as pd

db_info = {
    "host":"192.168.0.108",
    "user":"root",
    "password":"mydb2",
    "charset":"utf8"
}

conn = pymysql.connect(**db_info)

# cursor = conn.cursor()
# sql = "select * from mumu"
# cursor.execute(sql)
# result = cursor.fetchall()
# print(result)
# print(type(result)

# 结合pandas执行sql
sql = "select * from mumu"
result = pd read_sql(sql,conn)
print(result)

1675688033723.png

posted @ 2023-03-20 10:51  孙凯玉  阅读(65)  评论(0编辑  收藏  举报