unittest框架

前言

　　本次内容主要介绍单元测试框架unittest。

一、什么是单元测试？

　　就是对一些函数或者类进行测试的过程。

二、单元测试框架的作用？

• 收集用例
• 处理断言
• 测试报告

三、unittest相关概念

1、TestCase

　　测试用例。

2、TestSuite

　　测试套件。

3、TestLoader

　　测试用例加载器。

4、TestRunner

　　运行器、执行器。主要用于初始化运行器

5、Fixture

　　测试夹具，测试固件。定义在测试类的下面，主要用于测试环境的准备和清理工作，包含有setUp（在每个测试用例执行之前会执行的代码），tearDown（在每个测试用例执行之后会执行的代码），setUpClass（在每个测试类之前只执行一次的代码，需要使用@classmethod声明），tearDownClass（在每个测试类之后只执行一次的代码，需要使用@classmethod声明）四个函数。

四、unittest框架的简单应用

 上图为本次讲解需要用到的相关模块，其中”run_test“是unittest自带的，导入第三方库BeautifulReport生成测试报告。report.html是测试报告文件。

模块1：test_add.py

def add(a, b):
    return a + b


# 1,导入 unittest, 是python内置的
import unittest

# 2, 测试类
#TestAdd继承TestCase
class TestAdd(unittest.TestCase):
    def test_add_success(self):
        a = 3
        b = 4
        expected = 7
        actual = add(a, b)
        # unittest 已经实现好的断言方式
        self.assertEqual(expected, actual)

模块2：test_login.py

import unittest

#定义login()
def login(username=None, password=None):
    if username is None or password is None :
        return {"code": "400", "msg": "用户名或密码为空"}
    if username == 'xiao' and password == '123456':
        return {"code": "200", "msg": "登录成功"}
    return {"code": "300", "msg": "用户名或密码错误"}

#定义测试类，包含4条测试用例
class TestLogin(unittest.TestCase):
    def test_login_success(self):
        username = 'xiao'
        password = '123456'
        expected = {"code": "200", "msg": "登录成功"}
        actual = login(username, password)
        self.assertEqual(expected, actual)

    def test_login_fail1(self):
        username = ''
        password = '123456'
        expected = {"code": "400", "msg": "用户名或密码为空"}
        actual = login(username, password)
        self.assertEqual(expected, actual)

    def test_login_fail2(self):
        username = 'xiao'
        password = ''
        expected = {"code": "400", "msg": "用户名或密码为空"}
        actual = login(username, password)
        self.assertEqual(expected, actual)

    def test_login_fail3(self):
        username = 'xiao'
        password = '123'
        expected = {"code": "300", "msg": "用户名或密码错误"}
        actual = login(username, password)
        self.assertEqual(expected, actual)

模块3：run_test.py

#导入unittest模块
import unittest
from unittestreport import TestRunner

#TestSuite 测试套件，存储所有的测试用例
#初始化测试套件
suite = unittest.TestSuite()

#加载所有的测试用例
loader = unittest.TestLoader()

#发现用例
cases = loader.discover(r"./")

#将找到的所有测试用例加载到suite
suite.addTest(cases)

#运行用例
#初始化运行器
# runner = unittest.TextTestRunner()
# runner.run(suite)

runner = TestRunner(suite,
　　　　　　　　　　　　filename="output.html",
　　　　　　　　　　　　tester="小疯狗",
　　　　　　　　　　　　templates=2
)
runner.run()

 五、数据驱动DDT

　　为了解决上述模块例如test_login.py中出现的多个测试用例复用同一套测试代码逻辑，提出了数据驱动ddt。以使用不同的测试数据驱动相同的测试业务，也就是说多组数据使用同一个测试函数，且测试用例之间相互独立。可以使用unittestreport中的ddt和list_data，也可以安装第三方库ddt中的ddt和data来实现。@ddt要放在测试类的上面，@list_data要放在测试函数的上面，且@ddt和@list_data是配套使用的。

代码如下：

test_login.py

import unittest
from unittestreport import ddt,list_data
from openpyxl_read import openpyxl_read

def login(username=None, password=None):
    if username is None  or password is None:
        return {"code": "400", "msg": "用户名或密码为空"}
    if username == 'xiao' and password == '123456':
        return {"code": "200", "msg": "登录成功"}
    return {"code": "300", "msg": "用户名或密码错误"}
#读取测试数据
new_cases = openpyxl_read()
@ddt
class TestLogin(unittest.TestCase):
    @list_data(new_cases)
    def test_login_success(self,new_case):#new_case是每条测试用例数据
        username = new_case["username"]
        password = new_case["password"]
        expected = eval(new_case["expected"])
        actual = login(username, password)
        self.assertEqual(expected, actual)

openpyxl_read.py

此模块用于读取excel中的测试数据，代码如下：

import openpyxl
from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet

def openpyxl_read():
    #1、打开文件
    workbook = openpyxl.load_workbook("cases.xlsx")
    #2、获取标签
    sheet:Worksheet=workbook["Sheet1"]
    #3、获取所有的数据内容

    values = list(sheet.values)
    #将列表嵌套元组转成嵌套字典
    title = values[0]
    rows = values[1:]
    #列表推导式
    # new_cases=[dict(zip(title,row))for row in rows]
    new_cases=[]
    for row in rows:
        new_case=dict(zip(title,row))
        new_cases.append(new_case)
    return new_cases

cases.xlsx内容如下

 六、数据驱动框架的意义

• 提高代码的复用率
• 异常排查效率高，且每条用例相互独立
• 代码的可维护性高