pytest自動化測試數據驅動yaml/excel/csv/json怎么使用

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數據驅動

數據的改變從而驅動自動化測試用例的執行，最終引起測試結果的改變。簡單說就是參數化的應用。

測試驅動在自動化測試中的應用場景：

• 測試步驟的數據驅動；

• 測試數據的數據驅動；

• 配置的數據驅動；

1、pytest結合數據驅動-yaml

實現讀yaml文件，先創建env.yml文件配置測試數據

工程目錄結構：

• data目錄：存放yaml文件

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

• testcase目錄：存放測試用例文件

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("這是測試環境")
            # print(env)
            print("測試環境的ip是：", env["test"])
        elif "dev" in env:
            print("這是開發文件")
            print("開發環境的ip是：", env["dev"])
            # print(env)

結果示例：

2、pytest結合數據驅動-excel

常用的讀取方式有：xlrd、xlwings、pandas、openpyxl

以讀excel文件，實現A+B=C并斷言為例~

工程目錄結構：

data目錄：存放excel數據文件

• func目錄：存放被測函數文件

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

• testcase目錄：存放測試用例文件

import openpyxl
import pytest
from test_pytest.read_excel.func.operation import my_add
def test_get_excel():
    """
    解析excel數據
    :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結合數據驅動-csv

csv：逗號文件，以逗號分隔的string文件

讀取csv數據：

• 內置函數open()

• 內置模塊csv

• 方法：csv.reader(iterable)

• 參數：iterable，文件或列表對象

• 返回：迭代器，遍歷迭代器，每次會返回一行數據

以讀csv文件，實現A+B=C并斷言為例~

工程目錄結構：

data目錄：存放csv數據文件

• func目錄：存放被測函數文件

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

• testcase目錄：存放測試用例文件

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結合數據驅動-json

json：js對象，是一種輕量級的數據交換格式。

json結構：

• 對象{"key":value}

• 數組[value1,value2...]

查看json文件：

• 1.pycharm

• 2.txt記事本

讀取json文件：

• 內置函數open()

• 內置庫json

• 方法 json.loads() json.dumps()

以讀json文件，實現A+B=C并斷言為例~

工程目錄結構：

data目錄：存放json數據文件

• func目錄：存放被測函數文件

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

• testcase目錄：存放測試用例文件

import json
import pytest
from test_pytest.read_json.func.operation import my_add
def test_get_json():
    """
    解析json數據
    :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)

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