这篇文章主要介绍了python中ddt数据驱动的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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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": "1231"}
    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'}", "200"],
  "second": ["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", "406"],
  "third": ["{'isRememberMe': True, 'password': '111111', 'username': 'rot'}", "406"]
}

新建文件testdata.yaml:

first: ["{'isRememberMe': True,'password': '111111','username': 'root'}","200"]

second: ["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", "406"]

third: ["{'isRememberMe': True, 'password': '111111', 'username': 'rot'}", "406"]

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": "1231"}
    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()

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“python中ddt数据驱动的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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