Pytest 结合数据驱动 YAML
数据驱动
- 什么是数据驱动？
- 数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。简单来说，就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动，数据量大的情况下建议大家使用一种结构化的文件(例如 yaml，json 等)来对数据进行存储，然后在测试用例中读取这些数据。
- 应用：
- App、Web、接口自动化测试
- 测试步骤的数据驱动
- 测试数据的数据驱动
- 配置的数据驱动
yaml 文件介绍
- 对象：键值对的集合，用冒号 “:” 表示
- 数组：一组按次序排列的值，前加 “-”
- 纯量：单个的、不可再分的值
- 字符串
- 布尔值
- 整数
- 浮点数
- Null
- 时间
- 日期
# 编程语言
languages:
- PHP
- Java
- Python
book:
Python入门: # 书籍名称
price: 55.5
author: Lily
available: True
repertory: 20
date: 2018-02-17
Java入门:
price: 60
author: Lily
available: False
repertory: Null
date: 2018-05-11
yaml 文件使用
- 查看 yaml 文件
- 读取 yaml 文件
- 安装：
pip install pyyaml
- 方法：
yaml.safe_load(f)
- 方法：
yaml.safe_dump(f)
import yaml
file_path = './my.yaml'
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = yaml.safe_load(f)
工程目录结构
- data 目录：存放 yaml 数据文件
- func 目录：存放被测函数文件
- testcase 目录：存放测试用例文件
# 工程目录结构
.
├── data
│ └── data.yaml
├── func
│ ├── __init__.py
│ └── operation.py
└── testcase
├── __init__.py
└── test_add.py
测试准备
- 被测对象：
operation.py
- 测试用例：
test_add.py
- 测试数据：
data.yaml
# operation.py 文件内容
def my_add(x, y):
result = x + y
return result
# test_add.py 文件内容
class TestWithYAML:
@pytest.mark.parametrize('x,y,expected', [[1, 1, 2]])
def test_add(self, x, y, expected):
assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)
# data.yaml 文件内容
-
- 1
- 1
- 2
-
- 3
- 6
- 9
-
- 100
- 200
- 300
Pytest 数据驱动结合 yaml 文件
# 读取yaml文件
def get_yaml():
"""
获取json数据
:return: 返回数据的结构：[[1, 1, 2], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]
"""
with open('../datas/data.yaml', 'r') as f:
data = yaml.safe_load(f)
return data
