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python 基于DDT实现数据驱动测试

  • Post category:Python

首先我们来讲解“DDT”，它是数据驱动测试（Data Driven Testing）的缩写，是一种基于数据的自动化测试方法，通过不同的测试数据进行反复、全面的测试，以发现系统在不同的数据集下可能出现的问题。

接着，我们来讲解如何使用“DDT”来实现“Python基于DDT实现数据驱动测试”。

准备工作

  1. 安装依赖库

首先要安装依赖库，包括ddt、unittest、xlrd。

pip install ddt unittest xlrd
  1. 准备测试数据

测试数据可以使用Excel表格或CSV文件。具体格式需要按照测试用例的要求进行设定。

示例1：使用Excel表格

首先，我们来看一个使用Excel表格作为测试数据的示例代码：

import unittest
import ddt
import xlrd

def get_test_data(file):
    data = []
    workbook = xlrd.open_workbook(file)
    sheet = workbook.sheet_by_index(0)
    for i in range(1, sheet.nrows):
        data.append(list(sheet.row_values(i)))
    return data

@ddt.ddt
class TestCalc(unittest.TestCase):

    @ddt.data(*get_test_data('testdata.xlsx'))
    @ddt.unpack
    def test_add(self, a, b, c):
        self.assertEqual(a + b, c)

在上面的示例代码中，我们使用了ddt装饰器来实现数据驱动测试，同时使用xlrd依赖库来读取Excel文件中的测试数据。其中，get_test_data()函数用来获取Excel文件中的测试数据。接着，在TestCalc类中，使用了@ddt.data装饰器和@ddt.unpack装饰器来传递测试数据和自动解包参数，最后测试方法中使用assertEqual()来测试结果是否符合预期。

示例2：使用CSV文件

我们也可以使用CSV文件作为测试数据。示例代码如下：

import unittest
import ddt
import csv

def get_test_data(file):
    data = []
    with open(file, 'r') as csv_file:
        data_reader = csv.reader(csv_file)
        next(data_reader, None)  # skip headers
        for row in data_reader:
            data.append(row)
    return data

@ddt.ddt
class TestCalc(unittest.TestCase):

    @ddt.data(*get_test_data('testdata.csv'))
    @ddt.unpack
    def test_add(self, a, b, c):
        self.assertEqual(int(a) + int(b), int(c))

在这个示例代码中，我们使用了csv依赖库来读取CSV文件中的测试数据，同时使用了next()函数跳过了CSV文件的第一行（即表头），避免对测试数据的干扰。最后，在测试方法中还是使用了assertEqual()来测试结果的正确性。

总结

通过上面两个示例，我们可以看出，使用“python基于DDT实现数据驱动测试”的方法将大大简化测试的编写，使得每一块代码都可以得到全面而准确的测试，减少整个应用的错误发生率。所以，在项目开发的过程中，我们可以采用这种方法来实现全面的自动化测试，提高开发效率和应用质量。

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