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python中DDT數(shù)據(jù)驅動的實現(xiàn)

 更新時間：2025年04月28日 09:31:22   作者：徐田垚  
DDT是一種軟件測試方法,本文主要介紹了python中DDT數(shù)據(jù)驅動的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

DDT（Data-Driven Testing，數(shù)據(jù)驅動測試）是一種軟件測試方法，通過外部數(shù)據(jù)源（如Excel、CSV、數(shù)據(jù)庫等）驅動測試用例的執(zhí)行。它的核心思想是將測試數(shù)據(jù)與測試邏輯分離，從而提高測試的靈活性和可維護性。

以下是關于DDT的詳細介紹和實現(xiàn)方法：

1. DDT 的核心概念

  • 測試數(shù)據(jù)與邏輯分離：

    • 測試邏輯是固定的，而測試數(shù)據(jù)可以從外部文件或數(shù)據(jù)庫中動態(tài)加載。

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

  • 數(shù)據(jù)源：

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

  • 測試用例動態(tài)生成：

    • 根據(jù)數(shù)據(jù)源中的每一行數(shù)據(jù)，動態(tài)生成一個測試用例。

2. DDT 的優(yōu)點

  • 提高測試覆蓋率：

    • 通過多組數(shù)據(jù)測試同一邏輯，覆蓋更多場景。

  • 減少代碼重復：

    • 測試邏輯只需編寫一次，數(shù)據(jù)可以動態(tài)加載。

  • 易于維護：

    • 當測試數(shù)據(jù)變化時，只需修改數(shù)據(jù)源，而無需修改測試代碼。

  • 支持復雜場景：

    • 可以通過大量數(shù)據(jù)組合測試邊界條件和異常情況。

3. DDT 的實現(xiàn)方法

以下是使用 Python 實現(xiàn) DDT 的幾種常見方式：

方法 1： unittest 和 ddt 庫

ddt 是一個 Python 庫，專門用于數(shù)據(jù)驅動測試。

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()

運行結果：

  • 每組數(shù)據(jù)會生成一個獨立的測試用例。

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('請求', type(case))
        res = requests.request(method=case['method'], url=case['url'])
        print(res)


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

運行結果：

請求 <class 'dict'>
<Response [200]>
請求 <class 'dict'>
<Response [200]>
請求 <class 'dict'>

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

OK

方法 2：使用 pytest 和參數(shù)化

pytest 是一個功能強大的測試框架，支持數(shù)據(jù)驅動測試。

示例代碼：

import pytest

# 測試數(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

運行結果：

每組數(shù)據(jù)會生成一個獨立的測試用例。

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)  # 跳過表頭
        for row in reader:
            test_data.append(tuple(map(int, row)))  # 將數(shù)據(jù)轉換為整數(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 的最佳實踐

  • 數(shù)據(jù)源管理：

    • 將測試數(shù)據(jù)存儲在外部文件中，便于維護和共享。

  • 數(shù)據(jù)格式標準化：

    • 使用統(tǒng)一的格式（如 CSV、JSON）存儲測試數(shù)據(jù)。

  • 邊界測試：

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

  • 數(shù)據(jù)清理：

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

  • 測試報告：

    • 生成詳細的測試報告，記錄每組數(shù)據(jù)的測試結果。

5. DDT 的應用場景

  • API 測試：

    • 使用多組輸入?yún)?shù)測試 API 的響應。

  • UI 測試：

    • 使用多組數(shù)據(jù)測試表單提交、登錄等功能。

  • 數(shù)據(jù)庫測試：

    • 使用多組數(shù)據(jù)測試數(shù)據(jù)庫查詢和寫入操作。

  • 性能測試：

    • 使用多組數(shù)據(jù)模擬不同負載場景。

到此這篇關于python中DDT數(shù)據(jù)驅動的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關python DDT數(shù)據(jù)驅動內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！ 

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