前言
我们在进行接口测试时,大多数时候都是针对接口的参数设计用例进行测试,而相应的测试步骤基本相同(调用接口,检查返回码,检查返回数据)。这种场景非常适合使用数据驱动的测试。数据驱动测试的理念是将测试数据和测试步骤分离开,使得测试代码更加简洁,增加测试数据就能增加测试用例,这样使得测试更加方便快捷。现本文主要介绍python中的ddt框架。
场景
假设现在有一个待测接口为创建用户:CreateUser,创建用户的参数信息如下:
针对这个说明可以设计几个测试用例如下(包括但不限于):
假设接口的授权调用已经在MyRequst中实现,则调用测试接口的步骤大致如下:
import MyRequst para={"username": "ab", "phone": "3800000000" } ret = MyRequst.post(para) assert ret.status_code == 200 assert ret.msg == None |
ddt的具体实践
如果不使用数据驱动测试,我们的测试可能会按如下这种模式写:
import unittest import MyRequst class TestCreateUser(unittest.TestCase): def test1(self): para={"username": "ab", "phone": "3800000000" } ret = MyRequst.post(para) assert ret.status_code == 400 assert ret.msg == "username is invalid" def test2(self): para={"username": "abc", "phone": "3800000001" } ret = MyRequst.post(para) assert ret.status_code == 200 assert ret.msg == None |
可见测试代码太冗长,如果想增加新的测试用例,代码还会越来越长。而使用ddt可以将测试数据分离出去,代码如下:
import unittest from ddt import ddt, data, file_data, unpack import MyRequst @ddt class TestCreateUser(unittest.TestCase): #使用外部文件作为测试数据 @file_data('data/test_data_dict_dict.json') def test(self, username, phone, email, sex, code, msg): para={"username": username, "phone": phone, "email": email, "sex": sex } ret = MyRequst.post(para) assert ret.status_code == code assert ret.msg == msg |
而其中test_data_dict_dict.json文件中保存测试数据:
{ "1":{ "username":"ab", "phone":"3800000000", "email":None, "sex": None, "code": 400, "msg":"username is invalid" }, "2":{ "username":"abc", "phone":"3800000001", "email":None, "sex": None, "code": 200, "msg":None } } |
增加测试用例只需要在测试数据文件中增加相应dict即可,无需要改动测试代码,这样非常便于管理,测试步骤和测试用例都非常清晰明了。
如果不想使用外部文件,ddt还提供了在data方法可以在测试用例文件中使用元祖列表等传入测试数据。
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