大家好,我是谭叔。
自动化测试项目实战,已接近尾声,我再来一次灵魂拷问:先前的内容练得如何?有遇到困难吗?
如果有困难和问题,可在留言区聊聊。
本期,聊聊数据驱动。
首先,数据驱动是一个大概念。细分下来,应该聊——什么是自动化测试的数据驱动。
同理,我们从功能测试理解。
在写功能测试用例时,你是否会将测试数据与测试用例分开?
举个例子,登录操作一般分为输入用户名、输入密码、点击登录按钮三步,但是用户名和密码的数据组合却有很多种。
该例中,前者是测试用例,后者是测试数据——不管做功能测试还是做测试回归,只需要修改测试数据(用户名和密码的数据),而无需修改测试用例本身(登录的流程)。
论及数据驱动,你可以简单的理解为:相同的测试用例,每次使用不同的测试数据。
将测试数据与测试用例分开,可以降低测试用例的维护成本,特别是在接口测试中,你可以将所有信息,如输入、输出、预期结果,都以适当的形式记录为数据集,执行测试时,只需要修改数据集,而无需修改测试用例。
以本自动化实战项目为例,打开接口自动化测试用例:
test_add_department_003、test_add_department_004、test_add_department_005用例,均是字段空值校验。
这类场景,适合使用数据驱动。
unittest不支持数据驱动,一般需要借助第三方ddt库实现。
pip3 install ddt -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
在testcase目录下,新建一个data目录,再创建DepartmentData.py文件,用于存放测试数据。
为统一维护,我们将新增学院用例中的数据全部抽离出来,形成ADD_DATA数据集。
# !/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# res_key未实现JSON分级分类解析,你可以自己尝试实现
ADD_DATA = {
"test_add_department_001": {
"req_data": {"data": [{"dep_id": "T01", "dep_name": "Test学院", "master_name": "Test-Master", "slogan": "Here is Slogan"}]},
"res_key": "already_exist",
"res_value": 0},
"test_add_department_002": {
"req_data": {"data": [{"dep_id": "T01", "dep_name": "Test学院", "master_name": "Test-Master", "slogan": "Here is Slogan"}]},
"res_key": "already_exist",
"res_value": 1},
"test_add_department_003": {
"req_data": {"data": [{"dep_id": "", "dep_name": "dep_id为空学院", "master_name": "dep_id为空Master", "slogan": "Here is dep_id为空"}]},
"res_key": "dep_id",
"res_value": "该字段不能为空。"},
"test_add_department_004": {
"req_data": {"data": [{"dep_id": "T02", "dep_name": "", "master_name": "dep_name为空Master", "slogan": "Here is dep_name为空"}]},
"res_key": "dep_name",
"res_value": "该字段不能为空。"},
"test_add_department_005": {
"req_data": {"data": [{"dep_id": "T02", "dep_name": "T02学院", "master_name": "", "slogan": "Here is master_name为空"}]},
"res_key": "master_name",
"res_value": "该字段不能为空。"},
"test_add_department_006": {
"req_data": {"data": [{"dep_id": "T02", "dep_name": "T02学院", "master_name": "T02Master", "slogan": ""}]},
"res_key": "already_exist",
"res_value": 0},
}
修改test_add_department_001用例:
装饰ddt的data和unpack
增加入参
修改请求数据
修改响应判断
tips:ddt可以加载列表,字典、元组等python数据格式,也可以通过file_data加载json/txt/yaml等数据文件。
本篇采用加载字典的方式实现。
from day09.easytest.testcase.data.DepartmentData import ADD_DATA
from ddt import ddt, data, unpack
...
@data(ADD_DATA['test_add_department_001'])
@unpack
@write_case_log()
def test_add_department_001(self, req_data, res_key, res_value):
"""新增T01学院"""
result = ETReq.post(url=ETConfig.URL,
data=json.dumps(req_data))
result = json.loads(result.text)
self.assertEqual(result[res_key]['count'], res_value)
...
如上,是一个简单的测试驱动模型。
打开自动化测试用例,尝试用dep_id/dep_name/master_name三条数据驱动test_add_department_001用例。
...
@data(ADD_DATA['test_add_department_003'], ADD_DATA['test_add_department_004'], ADD_DATA['test_add_department_005'])
@unpack
@write_case_log()
def test_add_department_003(self, req_data, res_key, res_value):
"""为空校验-dep_id/dep_name/master_name为空校验"""
result = ETReq.post(url=ETConfig.URL,
data=json.dumps(req_data))
# 判断请求结果
result = json.loads(result.text)
self.assertEqual(result[res_key][0], res_value)
...
完整代码如下:
# !/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-+
from config.ProjectConfig import ETConfig
from day09.easytest.common.db_funcs import init_db
from day09.easytest.common.HttpReq import ETReq
from day09.easytest.common.wrapers import skip_related_case,write_case_log
from day09.easytest.testcase.data.DepartmentData import ADD_DATA
from ddt import ddt, data, unpack
import unittest
import json
@ddt
class AddDepartment(unittest.TestCase):
@classmethod
def setUpClass(cls):
init_db()
@data(ADD_DATA['test_add_department_001'])
@unpack
@write_case_log()
def test_add_department_001(self, req_data, res_key, res_value):
"""新增T01学院"""
result = ETReq.post(url=ETConfig.URL,
data=json.dumps(req_data))
result = json.loads(result.text)
self.assertEqual(result[res_key]['count'], res_value) # res_key未实现JSON分级分类解析,你可以自己尝试实现
@data(ADD_DATA['test_add_department_002'])
@unpack
@write_case_log()
@skip_related_case('test_add_department_001')
def test_add_department_002(self, req_data, res_key, res_value):
"""重复新增T01学院"""
result = ETReq.post(url=ETConfig.URL,
data=json.dumps(req_data))
# 判断请求结果
result = json.loads(result.text)
self.assertEqual(result[res_key]['count'], res_value)
@data(ADD_DATA['test_add_department_003'], ADD_DATA['test_add_department_004'], ADD_DATA['test_add_department_005'])
@unpack
@write_case_log()
def test_add_department_003(self, req_data, res_key, res_value):
"""为空校验-dep_id/dep_name/master_name为空校验"""
result = ETReq.post(url=ETConfig.URL,
data=json.dumps(req_data))
# 判断请求结果
result = json.loads(result.text)
self.assertEqual(result[res_key][0], res_value)
@data(ADD_DATA['test_add_department_006'])
@unpack
@write_case_log()
def test_add_department_006(self, req_data, res_key, res_value):
"""为空校验-slogan为空校验"""
result = ETReq.post(url=ETConfig.URL,
data=json.dumps(req_data))
result = json.loads(result.text)
self.assertEqual(result[res_key]['count'], res_value)
if __name__ == '__main__':
# 构造测试
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(AddDepartment("test_add_department_001"))
suite.addTest(AddDepartment("test_add_department_002"))
suite.addTest(AddDepartment("test_add_department_003"))
suite.addTest(AddDepartment("test_add_department_006"))
# 本地测试用,可以在控制台看到日志
runner = unittest.TextTestRunner()
test_result = runner.run(suite)
最后,运行AddDepartment用例类,在控制台可以看到一共执行了6条用例。
再去查查日志,test_add_department_003执行了三次,达到了数据驱动的目的——将测试用例和测试数据分离开,执行测试时,只需要修改数据集,而无需修改测试用例。
01 本篇只是带你入门,想做好数据驱动,可不是朝夕之间的功夫。
02 做数据驱动后,你可以将重心关注在数据层面,比如,如何快速生成数据、如何覆盖更多校验场景、如何减少冗杂数据、如何模拟线上真实数据等问题上。
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