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python中DDT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間：2025年04月28日 09:31:22   作者：徐田垚  
DDT是一種軟件測(cè)試方法,本文主要介紹了python中DDT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

DDT（Data-Driven Testing，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試）是一種軟件測(cè)試方法，通過(guò)外部數(shù)據(jù)源（如Excel、CSV、數(shù)據(jù)庫(kù)等）驅(qū)動(dòng)測(cè)試用例的執(zhí)行。它的核心思想是將測(cè)試數(shù)據(jù)與測(cè)試邏輯分離，從而提高測(cè)試的靈活性和可維護(hù)性。

以下是關(guān)于DDT的詳細(xì)介紹和實(shí)現(xiàn)方法：

1. DDT 的核心概念

  • 測(cè)試數(shù)據(jù)與邏輯分離：

    • 測(cè)試邏輯是固定的，而測(cè)試數(shù)據(jù)可以從外部文件或數(shù)據(jù)庫(kù)中動(dòng)態(tài)加載。

    • 數(shù)據(jù)可以是輸入?yún)?shù)、預(yù)期結(jié)果或配置信息。

  • 數(shù)據(jù)源：

    • 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)源包括：CSV文件、Excel文件、JSON文件、數(shù)據(jù)庫(kù)、API等。

  • 測(cè)試用例動(dòng)態(tài)生成：

    • 根據(jù)數(shù)據(jù)源中的每一行數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)生成一個(gè)測(cè)試用例。

2. DDT 的優(yōu)點(diǎn)

  • 提高測(cè)試覆蓋率：

    • 通過(guò)多組數(shù)據(jù)測(cè)試同一邏輯，覆蓋更多場(chǎng)景。

  • 減少代碼重復(fù)：

    • 測(cè)試邏輯只需編寫(xiě)一次，數(shù)據(jù)可以動(dòng)態(tài)加載。

  • 易于維護(hù)：

    • 當(dāng)測(cè)試數(shù)據(jù)變化時(shí)，只需修改數(shù)據(jù)源，而無(wú)需修改測(cè)試代碼。

  • 支持復(fù)雜場(chǎng)景：

    • 可以通過(guò)大量數(shù)據(jù)組合測(cè)試邊界條件和異常情況。

3. DDT 的實(shí)現(xiàn)方法

以下是使用 Python 實(shí)現(xiàn) DDT 的幾種常見(jiàn)方式：

方法 1： unittest 和 ddt 庫(kù)

ddt 是一個(gè) Python 庫(kù)，專(zhuān)門(mén)用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試。

安裝 ddt：

pip install ddt

示例代碼1：

import unittest
from ddt import ddt, data, unpack

@ddt
class TestMathOperations(unittest.TestCase):

    @data((1, 2, 3), (4, 5, 9), (10, -5, 5))
    @unpack
    def test_addition(self, a, b, expected_result):
        self.assertEqual(a + b, expected_result)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

運(yùn)行結(jié)果：

  • 每組數(shù)據(jù)會(huì)生成一個(gè)獨(dú)立的測(cè)試用例。

示例代碼2：

import requests
import unittest
from ddt import ddt, data
test_data = [
    {'method':'post', 'url':'http://www.jd.com'},
    {'method':'put', 'url':'http://www.jd.com'},
    {'method':'put', 'url':'http://www.jd.com'},
]
@ddt
class Test(unittest.TestCase):
    @data(*test_data)
    def test01(self, case):
        print('請(qǐng)求', type(case))
        res = requests.request(method=case['method'], url=case['url'])
        print(res)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

運(yùn)行結(jié)果：

請(qǐng)求 <class 'dict'>
<Response [200]>
請(qǐng)求 <class 'dict'>
<Response [200]>
請(qǐng)求 <class 'dict'>

<Response [200]>
Ran 3 tests in 0.423s

OK

方法 2：使用 pytest 和參數(shù)化

pytest 是一個(gè)功能強(qiáng)大的測(cè)試框架，支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試。

示例代碼：

import pytest

# 測(cè)試數(shù)據(jù)
test_data = [
    (1, 2, 3),
    (4, 5, 9),
    (10, -5, 5)
]

@pytest.mark.parametrize("a, b, expected_result", test_data)
def test_addition(a, b, expected_result):
    assert a + b == expected_result

運(yùn)行結(jié)果：

每組數(shù)據(jù)會(huì)生成一個(gè)獨(dú)立的測(cè)試用例。

方法 3：從外部文件加載數(shù)據(jù)

可以從 CSV、Excel 或 JSON 文件中加載測(cè)試數(shù)據(jù)。

從 CSV 文件加載數(shù)據(jù)：

import csv
import pytest

def load_test_data_from_csv(file_path):
    test_data = []
    with open(file_path, newline='') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        next(reader)  # 跳過(guò)表頭
        for row in reader:
            test_data.append(tuple(map(int, row)))  # 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)
    return test_data

test_data = load_test_data_from_csv("test_data.csv")

@pytest.mark.parametrize("a, b, expected_result", test_data)
def test_addition(a, b, expected_result):
    assert a + b == expected_result

CSV 文件示例 (test_data.csv)：

a,b,expected_result
1,2,3
4,5,9
10,-5,5

從 JSON 文件加載數(shù)據(jù)：

import json
import pytest

def load_test_data_from_json(file_path):
    with open(file_path) as f:
        return json.load(f)

test_data = load_test_data_from_json("test_data.json")

@pytest.mark.parametrize("data", test_data)
def test_addition(data):
    assert data["a"] + data["b"] == data["expected_result"]

JSON 文件示例 (test_data.json)：

[
    {"a": 1, "b": 2, "expected_result": 3},
    {"a": 4, "b": 5, "expected_result": 9},
    {"a": 10, "b": -5, "expected_result": 5}
]

4. DDT 的最佳實(shí)踐

  • 數(shù)據(jù)源管理：

    • 將測(cè)試數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在外部文件中，便于維護(hù)和共享。

  • 數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化：

    • 使用統(tǒng)一的格式（如 CSV、JSON）存儲(chǔ)測(cè)試數(shù)據(jù)。

  • 邊界測(cè)試：

    • 在數(shù)據(jù)中包含邊界值和異常值，確保測(cè)試覆蓋全面。

  • 數(shù)據(jù)清理：

    • 在測(cè)試前后清理測(cè)試環(huán)境，避免數(shù)據(jù)污染。

  • 測(cè)試報(bào)告：

    • 生成詳細(xì)的測(cè)試報(bào)告，記錄每組數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果。

5. DDT 的應(yīng)用場(chǎng)景

  • API 測(cè)試：

    • 使用多組輸入?yún)?shù)測(cè)試 API 的響應(yīng)。

  • UI 測(cè)試：

    • 使用多組數(shù)據(jù)測(cè)試表單提交、登錄等功能。

  • 數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)試：

    • 使用多組數(shù)據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)查詢和寫(xiě)入操作。

  • 性能測(cè)試：

    • 使用多組數(shù)據(jù)模擬不同負(fù)載場(chǎng)景。

到此這篇關(guān)于python中DDT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python DDT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！ 

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