pytest功能测试数字驱动yaml/excel/csv/json

89542767 发布于2023-01-02 22:44 / 438人阅读

　　数字驱动

　　数据库的更改进而推动自动化技术功能测试的落实，最后造成检测结果的变化。简单来说就是参数化设计的应用。

　　检测推动在功能测试中的运用情景：

　　测试流程的数字驱动；

　　测试报告的数字驱动；

　　配备的数字驱动；

　　1、pytest融合数字驱动-yaml

　　完成读yaml文件，先创建env.yml文件配备测试报告

　　工程项目目录结构：

　　data文件目录：储放yaml文件

　　-
　　dev:127.0.0.1
　　#dev:127.0.0.2
　　#prod:127.0.0.3

　　testcase目录：存放测试用例文件

　　import pytest
　　import yaml
　　class TestYaml:
　　pytest.mark.parametrize("env",yaml.safe_load(open("./env.yml")))
　　def test_yaml(self,env):
　　if"test"in env:
　　print("这是测试环境")
　　#print(env)
　　print("测试环境的ip是：",env["test"])
　　elif"dev"in env:
　　print("这是开发文件")
　　print("开发环境的ip是：",env["dev"])
　　#print(env)

　　结果示例：

　　2、pytest结合数据驱动-excel

　　常用的读取方式有：xlrd、xlwings、pandas、openpyxl

　　以读excel文件，实现A+B=C并断言为例~

　　工程目录结构：

　　data目录：存放excel数据文件

　　func目录：存放被测函数文件

　　def my_add(x,y):
　　result=x+y
　　return result

　　testcase目录：存放测试用例文件

　　import openpyxl
　　import pytest
　　from test_pytest.read_excel.func.operation import my_add
　　def test_get_excel():
　　"""
　　解析excel数据
　　:return:[[1,1,2],[3,6,9],[100,200,300]]
　　"""
　　book=openpyxl.load_workbook('../data/param.xlsx')
　　sheet=book.active
　　cells=sheet["A1":"C3"]
　　print(cells)
　　values=[]
　　for row in sheet:
　　data=[]
　　for cell in row:
　　data.append(cell.value)
　　values.append(data)
　　print(values)
　　return values
　　class TestWithExcel:
　　pytest.mark.parametrize('x,y,expected',test_get_excel())
　　def test_add(self,x,y,expected):
　　assert my_add(int(x),int(y))==int(expected)

　　3、pyetst结合数据驱动-csv

　　csv：逗号文件，以逗号分隔的string文件

　　读取csv数据：

　　内置函数open()

　　内置模块csv

　　方法：csv.reader(iterable)

　　参数：iterable，文件或列表对象

　　返回：迭代器，遍历迭代器，每次会返回一行数据

　　以读csv文件，实现A+B=C并断言为例~

　　工程目录结构：

　　data目录：存放csv数据文件

　　func目录：存放被测函数文件

　　def my_add(x,y):
　　result=x+y
　　return result

　　testcase目录：存放测试用例文件

　　import csv
　　import pytest
　　from test_pytest.read_csv.func.operation import my_add
　　def test_get_csv():
　　"""
　　解析csv文件
　　:return:
　　"""
　　with open('../data/params.csv')as file:
　　raw=csv.reader(file)
　　data=[]
　　for line in raw:
　　data.append(line)
　　print(data)
　　return data
　　class TestWithCsv:
　　pytest.mark.parametrize('x,y,expected',test_get_csv())
　　def test_add(self,x,y,expected):
　　assert my_add(int(x),int(y))==int(expected)

　　4、pytest结合数据驱动-json

　　json：js对象，是一种轻量级的数据交换格式。

　　json结构：

　　对象{"key":value}

　　数组[value1,value2...]

　　查看json文件：

　　1.pycharm

　　2.txt记事本

　　读取json文件：

　　内置函数open()

　　内置库json

　　方法json.loads()json.dumps()

　　以读json文件，实现A+B=C并断言为例~

　　工程目录结构：

　　data目录：存放json数据文件

　　func目录：存放被测函数文件

　　def my_add(x,y):
　　result=x+y
　　return result

　　testcase目录：存放测试用例文件

　　import json
　　import pytest
　　from test_pytest.read_json.func.operation import my_add
　　def test_get_json():
　　"""
　　解析json数据
　　:return:[[1,1,2],[3,6,9],[100,200,300]]
　　"""
　　with open('../data/params.json','r')as file:
　　data=json.loads(file.read())
　　print(list(data.values()))
　　return list(data.values())
　　class TestWithJson:
　　pytest.mark.parametrize('x,y,expected',test_get_json())
　　def test_add(self,x,y,expected):
　　assert my_add(int(x),int(y))==int(expected)

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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