API自动化测试笔记（二）：测试数据

（一）说明

    相信不管是GUI自动化测试，亦或者是API自动化测试，都离不开测试数据。

     这里说的测试数据我理解分为2部分：

        1、用例执行前需要的前置条件，例如我验证正确账户、密码能否成功登录，首先就需要一个已经注册的用户。

        2、测试用例本身需要的输入及预期结果。例如：调用一个API，我需要设置不同的请求参数，验证不同请求参数下的响应是否符合预期。这里的请求参数和预期结果也是我们的测试数据。

    这里主要提供个思路，在API自动化，亦或者GUI自动化中，该怎么管理我们的测试数据（这里针对的是第二种测试数据）。思路大概是：应用工厂设计模式

       1、工厂类：接受不同格式的数据，解析并处理为DataFrame格式数据

       2、将DataFrame格式的数据处理成字典或列表。

    使用工厂模式有个优点是，方便以后的扩展，例如如果有新增的文件格式，只要在工厂类中新增该文件格式的实现即可。

（二）简单实现代码

import os
import pandas as pd


class ParamConfigSourceFactory():

    def __init__(self,filename,sheet_name=None):
        """
        工厂设计模式：接受不同格式数据，解析并转换为DataFrame格式数据
        :param filename:
        :param sheet_name:
        """
        self.filename = filename
        self.sheet_name = sheet_name
        self.df = self.get_file_data()

    def get_file_data(self):
        file_type = os.path.splitext(self.filename)[1]
        if file_type == '.xlsx':
            df = pd.read_excel(io=self.filename,
                               sheet_name=self.sheet_name)
        else:
            raise ValueError("不支持的文件格式{}，仅支持xlsx格式".format(file_type))
        return df


class ParamConfigSource():

    def __init__(self,filename,sheet_name=None):
        self.filename = filename
        self.sheet_name = sheet_name
        self.df = ParamConfigSourceFactory(filename=self.filename,sheet_name=self.sheet_name).df

    def get_all_test_data_format_dict(self,flag=0):
        """
        :param flag
            flag=0 返回 {0：{key1:value1,key2:value2..},1:{...}}格式数据
            flag=1 返回 {0:[value1,value2...],1:[...]}格式数据
        :return:
        """
        col_name = [col for col in self.df]
        data = {}
        num = 0
        for indexs in self.df.index:
            if flag == 0:
                row_data = {}
                for i in range(len(self.df.loc[indexs].values)):
                    row_data[col_name[i]] = self.df.loc[indexs].values[i]
            elif flag == 1:
                row_data = []
                for i in range(len(self.df.loc[indexs].values)):
                    row_data.append(self.df.loc[indexs].values[i])
            else:
                raise  ValueError("不支持的参数：{}".format(flag))
            data[num] = row_data
            num += 1
        return data

    def get_all_test_data_format_list(self):
        """
        返回[(value1,value2...),(...)]格式数据
        :return:
        """
        data = []
        for indexs in self.df.index:
            row_data = []
            for i in range(len(self.df.loc[indexs].values)):
                row_data.append(self.df.loc[indexs].values[i])
            data.append(tuple(row_data))
        return data
    
# 执行下看下结果
pcs = ParamConfigSource(filename="./测试1.xlsx",sheet_name="Sheet1")
print(pcs.get_all_test_data_format_dict())
print(pcs.get_all_test_data_format_dict(flag=1))
print(pcs.get_all_test_data_format_list())