python 基于DDT实现数据驱动测试

python基于DDT实现数据驱动测试

数据驱动测试是指用数据来推动测试执行，高效地测试大量不同的数据组合和多样化场景。在测试中，我们需要构建复杂数据结构，去测试不同条件下的代码正确性或者服务功能是否正确。而这就需要针对不同情况运行测试，数据驱动测试的方式，就可以有效地解决这些问题。

Python是一种简单易学但十分强大的编程语言，因其简洁优雅、易读易写、开发效率高而变得越来越受欢迎。DDT（Data-Driven-Testing）是数据驱动测试的缩写，它帮助我们实现了这种数据驱动思想。接下来，我们将详细讲解，如何基于DDT实现数据驱动测试。

环境搭建

在介绍如何基于DDT实现数据驱动测试之前，我们要先搭建好测试环境，需要系统安装以下工具：

• Python3，建议使用Python3.7版本
• PyCharm，用于代码编写

安装依赖

数据驱动测试的核心工具是DDT，我们需要安装一些依赖：

pip3 install ddt
pip3 install unittest

数据驱动测试实现

本文的数据驱动测试实现，我们将以计算器功能测试为例，分别测试加减乘除。假设我们有以下测试用例：

a	b	operation	expected_result
1	1	+	2
2	1	-	1
3	2	*	6
8	2	/	4

我们可以将这些测试数据，放在一个Excel或CSV文件中，并用Python将其读入，从而读取并执行测试。

代码实现

下面是一个示例测试脚本，用于计算器功能测试。我们使用了unittest模块和DDT模块，实现了从CSV文件中读取测试数据，以及每个测试数据的执行。

import csv
import unittest
from ddt import ddt, data, unpack

def get_data(file_name):
    rows = []
    data_file = open(file_name, "rt")
    reader = csv.reader(data_file)
    next(reader, None)
    for row in reader:
        rows.append(row)
    return rows

@ddt
class TestCalculator(unittest.TestCase):

    @data(*get_data("test_data.csv"))
    @unpack
    def test_calculate(self, a, b, operation, expected_result):
        a = int(a)
        b = int(b)
        if operation == '+':
            result = a + b
        elif operation == '-':
            result = a - b
        elif operation == '*':
            result = a * b
        elif operation == '/':
            result = a / b
        self.assertEqual(result, int(expected_result))

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

示例说明

示例一

测试数据文件test_data.csv内容如下：

a,b,operation,expected_result
1,1,+,2
2,1,-,1
3,2,*,6
8,2,/,4

执行测试脚本后，我们可以看到测试结果：

..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.001s

OK

测试通过了。

示例二

我们将测试文件test_data.csv中的第一行，修改为：

a,b,operation,expected_result
1,1,+,3
2,1,-,0
3,2,*,7
8,2,/,3

执行测试脚本后，我们可以看到测试结果：

F.FF
======================================================================
FAIL: test_calculate (test_ddt.TestCalculator)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/lemony/PycharmProjects/test_ddt/test_ddt.py", line 25, in test_calculate
    self.assertEqual(result, int(expected_result))
AssertionError: 2 != 3

======================================================================
FAIL: test_calculate (test_ddt.TestCalculator)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/lemony/PycharmProjects/test_ddt/test_ddt.py", line 25, in test_calculate
    self.assertEqual(result, int(expected_result))
AssertionError: 1 != 0

======================================================================
FAIL: test_calculate (test_ddt.TestCalculator)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/lemony/PycharmProjects/test_ddt/test_ddt.py", line 25, in test_calculate
    self.assertEqual(result, int(expected_result))
AssertionError: 6 != 7

======================================================================
FAIL: test_calculate (test_ddt.TestCalculator)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/lemony/PycharmProjects/test_ddt/test_ddt.py", line 25, in test_calculate
    self.assertEqual(result, int(expected_result))
AssertionError: 4 != 3

----------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.001s

FAILED (failures=4)

测试结果中，我们可以看到计算器功能测试有4个失败。这是因为测试数据文件中期望结果与实际计算结果不一致。

结语

通过上述示例，我们了解了数据驱动测试的思路和实现方式。DDT工具让数据驱动测试变得更加高效，能够通过简单的修改数据文件，轻松地实现大规模的测试。