DDT数据驱动_数据流驱动

一、ddt简单介绍
ddt（Data Driver Tests）数据驱动测试

二、使用ddt的好处

在设计用例的时候，有些用例只是参数数据的输入不一样，比如登录这个功能，操作过程是一样的。如果用例重复去写操作过程会增加代码量，对应这种多组数据的测试用例，可以用数据驱动设计模式，一组数据对应一个测试用例，用例自动加载生成。通过数据驱动主要是为了将用例数据和用例逻辑进行分离，提高代码的重用率以及方便用例后期的维护管理。

三、什么的项目适合ddt
举个例子来说明：例如需要设计登录的测试用例，对于登录来说，登录的前置条件不变，变化的是用户名 和密码（也就是仅仅测试数据的变化） 测试数据（test_data）可以用excel来写，也可以用csv来写一般进行接口测试时，每个接口的传参都不止一种情况，一般会考虑正向、逆向等多种组合，所以在测试一个接口时，通常会编写多条 case，而这些除了传参不同外，并没有什么区别。这个时候就可以利用 ddt 来管理测试数据，提高代码复用率。

四、导入ddt模块
ddt属于第三方模块，需要安装，安装方法：
方法一：在cmd命令窗口中输入：pip install ddt
方法二：pycharm中打开终端，输入：pip install ddt

五、四种模式
ddt要与unittest单元测试框架一起结合使用
@ddt 引入ddt模块
@data 导入数据
@unpack 拆分数据
@file_data导入外部数据

六、ddt处理各种类型数据
需注意以下几点：
1.使用ddt模块要在测试类前用@ddt进行修饰
2.要导入测试数据需在测试用例（以test_开头的方法）前用@data修饰
3.若需对测试数据进行拆分需用@unpack修饰
4.若需导入外部数据需用@file_data修饰

1、分析ddt工作原理

仅通过一个小例子说明~

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack # 根据需要导入相应的模块 @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp每个测试用例执行前都执行一次") def tearDown(self): print("tearDown每个测试用例执行后都执行一次") @data(1,2,"hello") def test_single_element(self, value): """ 测试单组元素 :return: """ print(value) self.assertEqual(value,1) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示： 

2、ddt测试元祖数据

2.1 测试单组元素

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack # 根据需要导入相应的模块 @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp每个测试用例执行前都执行一次") def tearDown(self): print("tearDown每个测试用例执行后都执行一次") @data(1,2,"hello") def test_single_element(self, value): """ 测试单组元素 :return: """ print(value) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示：

setUp每个测试用例执行前都执行一次 1 tearDown每个测试用例执行后都执行一次 setUp每个测试用例执行前都执行一次 2 tearDown每个测试用例执行后都执行一次 setUp每个测试用例执行前都执行一次 hello tearDown每个测试用例执行后都执行一次 

注意：上面的结果展示并不是控制台展示的全部结果内容，因为主要讨论的对于不同类型的数据ddt是如何处理的，所以我们只关注数据处理这一块（完整的结果类似于“1.分析ddt工作原理”中的结果展示

2.2 测试多组未分解元素

import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp每个测试用例执行前都执行一次") def tearDown(self): print("tearDown每个测试用例执行后都执行一次") @data((12,2,3),(24,6,7)) @unpack # 对于要分解的元素需用@unpack修饰 def test_mul_un_elements(self,value1,value2,value3): # print(value1,value2,value3) print(value1) print(value2) print(value3) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示：

setUp每个测试用例执行前都执行一次 12 2 3 tearDown每个测试用例执行后都执行一次 setUp每个测试用例执行前都执行一次 24 6 7 tearDown每个测试用例执行后都执行一次 

3、ddt测试列表数据

3.1 多组未拆分数据

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp!") def tearDown(self): print("tearDown!") @data([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]) def test_single_list(self,value): print(value) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示：

setUp! [1, 2, 3, 4] tearDown! setUp! [5, 6, 7, 8] tearDown! 

3.2 多组拆分数据

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp!") def tearDown(self): print("tearDown!") @data([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]) # def test_single_list(self,value): # print(value) @unpack def test_single_list(self, value1, value2, value3, value4): print(value1, value2, value3, value4) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示：

setUp! 1 2 3 4 tearDown! setUp! 5 6 7 8 tearDown! 

3.3 复杂列表（含字典）未拆分数据

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp!") def tearDown(self): print("tearDown!") @data([{"username":"ljx","password":""},{"addresss":"wuhan","phone":""}]) def test_work(self,value): print(value) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示：

setUp! [{'username': 'ljx', 'password': ''}, {'addresss': 'wuhan', 'phone': ''}] tearDown! 

3.4 复杂列表（含字典）拆分

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp!") def tearDown(self): print("tearDown!") @data([{"username":"ljx","password":""},{"addresss":"wuhan","phone":""}]) @unpack def test_work(self,value1,value2): print(value1) print(value2) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示：

setUp! {'username': 'ljx', 'password': ''} {'addresss': 'wuhan', 'phone': ''} tearDown! 

4、ddt测试字典数据

4.1 多组数据未拆分

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp每个测试用例执行前执行一次") def tearDown(self): print("tearDown每个测试用例执行后执行一次") @data({"username": "ljx", "password": ""}, {"addresss": "wuhan", "phone": ""}) def test_work(self, value): print(value) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示：

setUp每个测试用例执行前执行一次 {'username': 'ljx', 'password': ''} tearDown每个测试用例执行后执行一次 setUp每个测试用例执行前执行一次 {'addresss': 'wuhan', 'phone': ''} tearDown每个测试用例执行后执行一次 

4.2 多组数据拆分

注意：对于字典类型数据的拆分，需注意拆分时的形参必须与字典中的键一致（否则报错），并且对于多组字典进行拆分时，各个字典中包含的键必须一一对应（否则获取不到）

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp每个测试用例执行前执行一次") def tearDown(self): print("tearDown每个测试用例执行后执行一次") # @data({"username": "ljx", "password": ""}, {"username": "wuhan", "password": ""}) # @unpack # def test_work(self, value1, value2): # 错误，对于字典的拆分，拆分参数必须与字典的键一致，否则报错 # print(value1) # print(value2) @data({"username": "ljx", "password": ""}, {"username": "wuhan", "password": ""}) @unpack def test_work(self, username, password): print(username,password) 

结果展示：

setUp每个测试用例执行前执行一次 ljx  tearDown每个测试用例执行后执行一次 setUp每个测试用例执行前执行一次 wuhan  tearDown每个测试用例执行后执行一次 

5、ddt测试字典列表数据结合

在实际应用中会存在数据比较多的情况，如果都直接把数据传入@data中会显得代码非常冗杂，以包含多个字典的列表数据为例，可将包含多个字典的元素存放在一个列表变量中，在@data中传入列表变量即可

代码如下（示例）：

import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestDdt(unittest.TestCase): def setUp(self): print("setUp!") def tearDown(self): print("tearDown!") test_data = [{"username": "ljx", "password": ""}, {"username": "wuhan", "password": ""}, {"username": "1", "password": "18"}] @data(*test_data) # *test_data将test_data变量拆包成3个字典元素 def test_work(self, value): print(value.get("username")) print(value.get("password")) if __name__ == '__main__': unittest.main() 

结果展示：

setUp! ljx  tearDown! setUp! wuhan  tearDown! setUp! 1 18 tearDown! 

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