Python自动化之数据驱动让你的脚本简洁10倍【推荐】

Python自动化之数据驱动让你的脚本简洁10倍

在Web自动化测试中，数据驱动技术可以让测试用例更加智能化，也可以减少用例重复编写的繁琐。Python作为一门强大且易学的程序语言，可以实现数据驱动的功能，进一步提高自动化测试脚本的可复用性和效率。

步骤1：准备数据

1.1 准备Excel文件

将测试数据存储在Excel文件中，方便后续Python脚本读取。

1.2 定义Excel文件格式

Excel文件应该包含供测试使用的数据和列名。列名通常定义为测试用例中需要的参数名称。示例如下：

username	password	expected_result
testuser1	123456	登录失败
testuser2	654321	登录失败
testuser3	123456	登录成功
testuser4	654321	登录成功

步骤2：编写Python脚本

2.1 使用openpyxl库读取Excel数据

import openpyxl

def read_data_from_excel(file_path, sheet_name):
    wb = openpyxl.load_workbook(file_path)
    sheet = wb[sheet_name]
    data = []
    columns = []
    for cell in list(sheet.rows)[0]:
        column_name = cell.value
        columns.append(column_name)
    for row in sheet.rows:
        row_data = []
        for cell in row:
            row_data.append(cell.value)
        data.append(dict(zip(columns, row_data)))
    return data

2.2 编写数据驱动测试用例

def test_login(username, password, expected_result):
    # 执行登录操作
    result = login(username, password)
    # 断言登录结果是否符合预期
    assert result == expected_result

2.3 执行测试用例并输出测试结果

if __name__ == '__main__':
    # 读取Excel数据
    data = read_data_from_excel('login_test_data.xlsx', 'Sheet1')
    # 遍历测试数据并执行测试用例
    for row in data:
        test_login(row['username'], row['password'], row['expected_result'])
        # 输出测试结果
        print(row['username'], row['password'], row['expected_result'], '测试通过')

示例1：自动化打印网站的文章列表

在网站开发过程中，需要对文章列表进行调试和测试。利用数据驱动技术，可以生成不同参数的文章列表，并自动化打印。

def print_article_list(article_type):
    # 获取指定类型的文章列表
    article_list = get_article_list(article_type)
    print(f'{article_type}:')
    for article in article_list:
        print(f'{article.title} - {article.publish_date}')

示例2：自动化处理Excel工作表数据

经常需要对Excel中的工作表数据进行处理，利用数据驱动技术，可以实现自动化的数据处理操作。

import openpyxl

def process_excel(file_path, sheet_name):
    # 获取Excel中指定工作表的数据
    wb = openpyxl.load_workbook(file_path)
    sheet = wb[sheet_name]
    for row in sheet.rows:
        for cell in row:
            # 对数据进行处理（此处假设是将数据转为大写）
            cell.value = str(cell.value).upper()
    # 将处理后的数据保存回Excel文件
    wb.save(file_path)

以上就是使用Python实现数据驱动测试的攻略。使用数据驱动技术，可以大大提高测试用例的复用性和效率，进一步提高自动化测试脚本的质量和可靠性。