python ddt数据驱动（简化重复代码）

　　在接口自动化测试中，往往一个接口的用例需要考虑正确的、错误的、异常的、边界值等诸多情况，然后你需要写很多个同样代码，参数不同的用例。如果测试接口很多，不但需要写大量的代码，测试数据和代码柔合在一起，可维护性也会变的很差。数据驱动可以完美的将代码和测试数据分开，将代码进行分装，提高复用性，测试数据维护在本地文件或数据库。

　　使用python做接口自动化，首要任务是搭建一个自动化测试框架，其中unittest+ddt是一个不错的选择，下文主要介绍ddt在unittest下的使用。

ddt包含两个方法装饰器 ddt.data 和 ddt.file_data

一、ddt.data（直接输入测试数据）

ddt.unpack 的作用是把参数中元祖或者列表的元素对应到多个参数上，没有加 ddt.unpack 表示把元祖或者列表本身当成一个参数传入。

下面这段代码，ddt.data() 有三组测试数据，每组测试数据都会执行一次 test_login() 。

import json

import unittest

from common.readConfig import readConfig

import requests

from ddt import ddt,data,file_data,unpack

@ddt   # 在测试类前必须首先声明使用 ddt.ddt

class Mytest(unittest.TestCase):

    def setUp(self):

        # 获取测试接口的url

        self.url = readConfig().getHttp('usercenter') + readConfig().get_UC('login')print('setup')

    @data(({"isRememberMe": True ,"password": "111111","username": "root"},200),

          ({"isRememberMe": True, "password": "1111111", "username": "root"},406),

          ({"isRememberMe": True, "password": "111111", "username": "rot"},406))

    @unpack

    # 后台人员登录

    def test_login(self,data,status):

        body = json.dumps(data)

        header = {"Content-Type":"application/json","Accept": "application/json","token": ""}

        re = requests.post(self.url,data=body,headers = header,verify = False)

        code = re.status_code

        print(re.text,re.status_code)

        # 断言

        self.assertEqual(int(status),int(code))

    def tearDown(self):

        print('tearDown')

if __name__ == '__main__':

    unittest.main()

二、ddt.file_data (参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型)

如果文件中是列表，每个列表的值会作为测试用例参数，同时作为测试用例方法名后缀显示。如果文件中是字典，字典的key会作为测试用例方法的后缀显示，字典的值会作为测试用例参数。下文两种类型的文件分别举一个例子。

新建文件testdata.json：

{

    "first": ["{'isRememberMe': True,'password': '111111','username': 'root'}", ""],

    "second": ["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", ""],

    "third": ["{'isRememberMe': True, 'password': '111111', 'username': 'rot'}", ""]

}

新建文件testdata.yaml:

first: ["{'isRememberMe': True,'password': '111111','username': 'root'}",""]

second: ["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", ""]

third: ["{'isRememberMe': True, 'password': '111111', 'username': 'rot'}", ""]

新建测试脚本：

import json

import unittest

from common.readConfig import readConfig

import requests

from ddt import ddt,data,file_data,unpack

@ddt    # 在测试类前必须首先声明使用 ddt.ddt

class Mytest(unittest.TestCase):

    def setUp(self):

        # 获取测试接口的url

        self.url = readConfig().getHttp('usercenter') + readConfig().get_UC('login')print('setup')

    @file_data('D:\\automation--interface\\testcase\\UC\\testdata.json')

    # @file_data('D:\\automation--interface\\testcase\\UC\\testdata.yaml')

    # 后台人员登录

    def test_login(self,data):

        body = json.dumps(eval(data[0]))

        status = data[1]

        header = {"Content-Type":"application/json","Accept": "application/json","token": ""}

        re = requests.post(self.url,data=body,headers = header,verify = False)

        code = re.status_code

        print(re.text,re.status_code)

        # 断言

        self.assertEqual(int(status),int(code))

    def tearDown(self):

        print('tearDown')

if __name__ == '__main__':

    unittest.main()

python ddt数据驱动（简化重复代码）

一、ddt.data（直接输入测试数据）

二、ddt.file_data (参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型)