背景
python 的unittest 没有自带数据驱动功能。
所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。
DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。
使用方法
dd.ddt：
装饰类，也就是继承自TestCase的类。
ddt.data：
装饰测试方法。参数是一系列的值。
ddt.file_data：
装饰测试方法。参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型。
注意，如果文件以”.yml”或者”.yaml”结尾，ddt会作为yaml类型处理，其他所有文件都会作为json文件处理。
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。
ddt.unpack：
传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表，添加unpack之后，ddt会自动把元组或者列表对应到多个参数上。字典也可以这样处理。参见下面的示例2。
测试用例方法名生成规则
使用ddt后，会产生一个新的测试用例方法名：之前的测试用例方法名_ordinal_data
之前的测试用例方法名：即定义的测试用例方法名。比如def test_large()，这里就是test_large
ordinal：整数，从1开始递加。
data：如果传递过来的数据存在__name__属性，则这里就是该数据的__name__值。如果未定义__name__属性，ddt会尽量将传递过来的数据转化为python标识符，作为data显示。比如（3,2）就转化为3_2。需要注意的是，如果数据是字典，则这里就是字典的key。
使用示例
1. data直接放入数值
需要导入ddt包，然后再TestCase类上采用@ddt进行装饰，测试方法上装饰@data()。
data可以是数值，也可以是字符串。
import unittest from ddt import ddt, data from ddt_demo.mycode import larger_than_two @ddt class FooTestCase(unittest.TestCase): @data(3, 4, 12, 23) def test_larger_than_two(self, value): self.assertTrue(larger_than_two(value)) @data(1, -3, 2, 0) def test_not_larger_than_two(self, value): self.assertFalse(larger_than_two(value)) @data(u'ascii', u'non-ascii-\N{SNOWMAN}') def test_unicode(self, value): self.assertIn(value, (u'ascii', u'non-ascii-\N{SNOWMAN}')) if __name__=='__main__': unittest.main(verbosity=2) |
输出如下：
test_larger_than_two_1_3 (__main__.FooTestCase) ... ok test_larger_than_two_2_4 (__main__.FooTestCase) ... ok test_larger_than_two_3_12 (__main__.FooTestCase) ... ok test_larger_than_two_4_23 (__main__.FooTestCase) ... ok test_not_larger_than_two_1_1 (__main__.FooTestCase) ... ok test_not_larger_than_two_2__3 (__main__.FooTestCase) ... ok test_not_larger_than_two_3_2 (__main__.FooTestCase) ... ok test_not_larger_than_two_4_0 (__main__.FooTestCase) ... ok test_unicode_1_ascii (__main__.FooTestCase) ... ok test_unicode_2_non_ascii__ (__main__.FooTestCase) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 10 tests in 0.001s OK |
可以看到上面只写了3个测试方法，但是最后run了10个用例。
这里测试方法后会被ddt加一个后缀，ddt会尝试把测试数据转化为后缀附在测试方法后，组成一个新的名字。
2. data放入复杂的数据结构
使用复杂的数据结构时，需要用到@unpack，同时测试方法的参数需要使用对应的多个，比如下面的frist_value 以及 second_value。
import unittest from ddt import ddt, data,unpack @ddt class FooTestCase(unittest.TestCase): @data((3, 2), (4, 3), (5, 3)) @unpack def test_tuples_extracted_into_arguments(self, first_value, second_value): self.assertTrue(first_value > second_value) @data([3, 2], [4, 3], [5, 3]) @unpack def test_list_extracted_into_arguments(self, first_value, second_value): self.assertTrue(first_value > second_value) @unpack @data({'first': 1, 'second': 3, 'third': 2}, {'first': 4, 'second': 6, 'third': 5}) def test_dicts_extracted_into_kwargs(self, first, second, third): self.assertTrue(first < third < second) if __name__=='__main__': unittest.main(verbosity=2) |
执行之后，全部pass。
3. 使用json文件
新建文件 test_data_list.json：
[ "Hello", "Goodbye" ] |
新建文件 test_data_dict.json：
{ "unsorted_list": [ 10, 12, 15 ], "sorted_list": [ 15, 12, 50 ] } |
新建测试脚本ddt_test.py：
import unittest from ddt import ddt, file_data from ddt_demo.mycode import has_three_elements,is_a_greeting @ddt class FooTestCase(unittest.TestCase): @file_data('test_data_dict.json') def test_file_data_json_dict(self, value): self.assertTrue(has_three_elements(value)) @file_data('test_data_list.json') def test_file_data_json_list(self, value): self.assertTrue(is_a_greeting(value)) if __name__=='__main__': unittest.main(verbosity=2) |
4. 使用yaml文件
新建文件 test_data_list.yaml:
- "Hello" - "Goodbye" |
新建文件 test_data_dict.yaml:
unsorted_list: - 10 - 15 - 12 sorted_list: [ 15, 12, 50 ] |
新建测试脚本ddt_test.py：
import unittest from ddt import ddt, file_data from ddt_demo.mycode import has_three_elements,is_a_greeting @ddt class FooTestCase(unittest.TestCase): @file_data('test_data_dict.yaml') def test_file_data_yaml_dict(self, value): self.assertTrue(has_three_elements(value)) @file_data('test_data_list.yaml') def test_file_data_yaml_list(self, value): self.assertTrue(is_a_greeting(value)) if __name__=='__main__': unittest.main(verbosity=2) |
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