ddt数据驱动简单学习

 

使用ddt来进行数据驱动

          根据用例的数量来自动生成实例方法，批量执行用例

 

数据驱动好处：

              代码复用率高：同一测试逻辑编写一次，可以被多条测试数据复用

              异常排查效率高：每条数据生成一条测试用例，用例执行过程相互隔离，在其中一条失败的情况下，不会影响其他的测试用例。

              代码的可维护性高：清晰的测试框架，利于其他测试工程师阅读，提高了代码的可维护性。

              实现测试数据与代码分离，测试数据需要修改时，代码不需要修改，修改文件即可

 

 

 

ddt 第三方，使用需要安装

        cmd——pip install ddt

 

导入ddt

       from ddt import ddt,data

 

从excel中获取数据

# testcase.xlsx 文件名， multiply 表单名
do_excel = HandleExcel("testcase.xlsx","minus")
# 获取所有的cases
cases = do_excel.get_cases()

 

ddt 装饰器，装饰类

@ddt
class Testdivide(unittest.TestCase):

 

@data 装饰实例方法

  方法一： 缺陷，如果有100条用例，要写100个数据

@data("第一条用例数据","第二条用例数据","第三条用例数据","第四条用例数据",)
def test_divide(self): 

# 4条用例，每执行一次，就创建一个实例方法test_divide_01、test_divide_02、test_divide_03、test_divide_04

 方法二：拆包

  

@data(*cases)  # 拆包，将嵌套字典的列表，拆成字典
 def test_divide(self,one_case):

       # 执行了多少条用例，用例执行的条数与data装饰器的（位置）参数的个数一致：data有100个位置参数，那么用例总数为100

         # 每执行一条用例，会自动将一个参数传给one_case

        # 当最后一个参数传给one_case,且用例执行结束之后，程序就会执行完毕

        # ddt 与 data是黄金搭档，要一起使用才行