pytest自动化测试数据驱动yaml/excel/csv/json_python

数据驱动

数据的改变从而驱动自动化测试用例的执行，最终引起测试结果的改变。简单说就是参数化的应用。

测试驱动在自动化测试中的应用场景：

测试步骤的数据驱动；
测试数据的数据驱动；
配置的数据驱动；

1、pytest结合数据驱动-yaml

实现读yaml文件，先创建env.yml文件配置测试数据

工程目录结构：

- dev: 127.0.0.1 #dev: 127.0.0.2 #prod: 127.0.0.3

import pytest import yaml class TestYaml: @pytest.mark.parametrize("env", yaml.safe_load(open("./env.yml"))) def test_yaml(self, env): if "test" in env: print("这是测试环境") # print(env) print("测试环境的ip是：", env["test"]) elif "dev" in env: print("这是开发文件") print("开发环境的ip是：", env["dev"]) # print(env)

结果示例：

2、pytest结合数据驱动-excel

常用的读取方式有：xlrd、xlwings、pandas、openpyxl

以读excel文件，实现A+B=C并断言为例~

工程目录结构：

data目录：存放excel数据文件

def my_add(x, y): result = x + y return result

import openpyxl import pytest from test_pytest.read_excel.func.operation import my_add def test_get_excel(): """ 解析excel数据 :return: [[1,1,2],[3,6,9],[100,200,300]] """ book = openpyxl.load_workbook('../data/param.xlsx') sheet = book.active cells = sheet["A1":"C3"] print(cells) values = [] for row in sheet: data = [] for cell in row: data.append(cell.value) values.append(data) print(values) return values class TestWithExcel: @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', test_get_excel()) def test_add(self, x, y, expected): assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

3、pyetst结合数据驱动-csv

csv：逗号文件，以逗号分隔的string文件

读取csv数据：

内置函数open()
内置模块csv
方法：csv.reader(iterable)
参数：iterable，文件或列表对象
返回：迭代器，遍历迭代器，每次会返回一行数据

以读csv文件，实现A+B=C并断言为例~

工程目录结构：

data目录：存放csv数据文件

def my_add(x, y): result = x + y return result

import csv import pytest from test_pytest.read_csv.func.operation import my_add def test_get_csv(): """ 解析csv文件 :return: """ with open('../data/params.csv') as file: raw = csv.reader(file) data = [] for line in raw: data.append(line) print(data) return data class TestWithCsv: @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', test_get_csv()) def test_add(self, x, y, expected): assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

4、pytest结合数据驱动-json

json：js对象，是一种轻量级的数据交换格式。

json结构：

对象{"key":value}
数组[value1,value2...]

查看json文件：

1.pycharm
2.txt记事本

读取json文件：

内置函数open()
内置库json
方法 json.loads() json.dumps()

以读json文件，实现A+B=C并断言为例~

工程目录结构：

data目录：存放json数据文件

def my_add(x, y): result = x + y return result

import json import pytest from test_pytest.read_json.func.operation import my_add def test_get_json(): """ 解析json数据 :return: [[1,1,2],[3,6,9],[100,200,300]] """ with open('../data/params.json', 'r') as file: data = json.loads(file.read()) print(list(data.values())) return list(data.values()) class TestWithJson: @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', test_get_json()) def test_add(self, x, y, expected): assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

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