在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化浅析登录接口测试实战，主要介绍接口概念、接口用例设计及登录接口测试实战。
以下主要介绍使用openpyxl模块操作excel及结合ddt实现数据驱动。
在此之前，我们已经实现了用unittest框架编写测试用例，实现了请求接口的封装，这样虽然已经可以完成接口的自动化测试，但是其复用性并不高。
我们看到每个方法（测试用例）的代码几乎是一模一样的，试想一下，在我们的测试场景中，
一个登录接口有可能会有十几条到几十条测试用例，如果每组数据都编写一个方法，
这样将会有更多的重复项代码，不仅执行效率不高，也不好维护。
接下来将会对框架进行优化，采用数据驱动方式：
openpyxl是python第三方模块，运用openpyxl库可以进行excel的读和写。
在了解openpyxl模块之前，我们需要先熟悉excel的结构，才能更好理解openpyxl是如何操作excel。
从外到内，首先是一个excel文件(名)，打开excel之后，会看到底部有一个或多个sheet(工作簿)，每个sheet里有很多单元格，总体来说，主要分为三个层级。
在opnepyxl里面，一个Excel文件对应着一个Workbook对象， 一个Sheet对应着一个Worksheet对象，而一个单元格对应着一个Cell对象。了解这些之后，对openpyxl是如何操作excel就比较清楚了。
pip install openpyxl
import openpyxl
if __name__ == '__main__':
path = 'F:/case/test_case.xlsx'
# 读取excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook(path)
# 读取所有sheet
sheet = workbook.get_sheet_names()
# 获取某个sheet
sheet = workbook[sheet[0]]
# 获取某个cell的值
cell_val = sheet.cell(row=2, column=2).value
print(cell_val)
以上仅介绍openpyxl常用的语法，有兴趣了解更多内容可自行百度扩展。
在项目下，新建一个文件夹：data，文件夹下新建一个cases.xlsx文件，用来存放测试用例。
以下，是一个简单的登录测试用例设计模板：
可以根据该表格生成实际结果，并将测试结果写入（Pass、Fail）表格。
公众号后台回复：接口测试用例模板，可以获取完整接口测试用例Excle模板。
既然有了用例模板，我们就开始从用openpyxl模块对excel读写数据。
如下，在common文件夹下，新建excel_handle.py，用于封装操作excel的类。
excel_handle.py
import openpyxl
class ExcelHandler:
def __init__(self, file):
self.file = file
def open_excel(self, sheet_name):
"""打开Excel、获取sheet"""
wb = openpyxl.load_workbook(self.file)
# 获取sheet_name
sheet = wb[sheet_name]
return sheet
def get_header(self, sheet_name):
"""获取header(表头)"""
wb = self.open_excel(sheet_name)
header = []
# 遍历第一行
for i in wb[1]:
# 将遍历出来的表头字段加入列表
header.append(i.value)
return header
def read_excel(self, sheet_name):
"""读取所有数据"""
sheet = self.open_excel(sheet_name)
rows = list(sheet.rows)
data = []
# 遍历从第二行开始的每一行数据
for row in rows[1:]:
row_data = []
# 遍历每一行的每个单元格
for cell in row:
row_data.append(cell.value)
# 通过zip函数将两个列表合并成字典
data_dict = dict(zip(self.get_header(sheet_name),row_data))
data.append(data_dict)
return data
@staticmethod
def write_excel(file, sheet_name, row, cloumn,data):
"""Excel写入数据"""
wb = openpyxl.load_workbook(file)
sheet = wb[sheet_name]
sheet.cell(row, cloumn).value = data
wb.save(file)
wb.close()
if __name__ == "__main__":
# 以下为测试代码
excel = ExcelHandler('../data/cases.xlsx')
data = excel.read_excel('login')
接下来结合ddt实现数据驱动，先简单来介绍下ddt。
补充：
所谓数据驱动，就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。说的直白些，就是参数化的应用。
ddt安装
pip install ddt
要想知道ddt到底怎么使用，我们从ddt模块源码中提取出三个重要的函数ddt、unpack、data。
def ddt(cls):
"""
Class decorator for subclasses of ``unittest.TestCase``.
Apply this decorator to the test case class, and then
decorate test methods with ``@data``.
For each method decorated with ``@data``, this will effectively create as
many methods as data items are passed as parameters to ``@data``.
The names of the test methods follow the pattern
``original_test_name_{ordinal}_{data}``. ``ordinal`` is the position of the
data argument, starting with 1.
For data we use a string representation of the data value converted into a
valid python identifier. If ``data.__name__`` exists, we use that instead.
For each method decorated with ``@file_data('test_data.json')``, the
decorator will try to load the test_data.json file located relative
to the python file containing the method that is decorated. It will,
for each ``test_name`` key create as many methods in the list of values
from the ``data`` key.
"""
for name, func in list(cls.__dict__.items()):
if hasattr(func, DATA_ATTR):
for i, v in enumerate(getattr(func, DATA_ATTR)):
test_name = mk_test_name(name, getattr(v, "__name__", v), i)
test_data_docstring = _get_test_data_docstring(func, v)
if hasattr(func, UNPACK_ATTR):
if isinstance(v, tuple) or isinstance(v, list):
add_test(
cls,
test_name,
test_data_docstring,
func,
*v
)
else:
# unpack dictionary
add_test(
cls,
test_name,
test_data_docstring,
func,
**v
)
else:
add_test(cls, test_name, test_data_docstring, func, v)
delattr(cls, name)
elif hasattr(func, FILE_ATTR):
file_attr = getattr(func, FILE_ATTR)
process_file_data(cls, name, func, file_attr)
delattr(cls, name)
return cls
def unpack(func):
"""
Method decorator to add unpack feature.
"""
setattr(func, UNPACK_ATTR, True)
return func
def data(*values):
"""
Method decorator to add to your test methods.
Should be added to methods of instances of ``unittest.TestCase``.
"""
global index_len
index_len = len(str(len(values)))
return idata(values)
装饰类，也就是继承自TestCase的类。
装饰测试方法。参数是一系列的值。
传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表，添加unpack之后，ddt会自动把元组或者列表对应到多个参数上,字典也可以这样处理；当没有加unpack时，方法的参数只能填一个。
知道了具体应用后，简单来个小例子加深理解。
test_ddt.py
import unittest
import ddt
# 装饰类
@ddt.ddt
class DdtDemo(unittest.TestCase):
def setUp(self):
pass
def tearDown(self):
pass
# 装饰方法
@ddt.data(("15312344578", "12345678"), ("15387654321", "12345678"))
@ddt.unpack
def test_ddt(self, username,password):
print(username,password)
if __name__ == '__main__':
unittest.main(verbosity=2)
运行结果为:
Ran 2 tests in 0.001s
OK
15312344578 12345678
15387654321 12345678
上面的例子是为了加深理解，接下来介绍excel结合ddt实现数据驱动，优化之前的test_login.py模块。
test_login.py
import unittest
from common.requests_handler import RequestsHandler
from common.excel_handler import ExcelHandler
import ddt
import json
@ddt.ddt
class TestLogin(unittest.TestCase):
# 读取excel中的数据
excel = ExcelHandler('../data/cases.xlsx')
case_data = excel.read_excel('login')
print(case_data)
def setUp(self):
# 请求类实例化
self.req = RequestsHandler()
def tearDown(self):
# 关闭session管理器
self.req.close_session()
@ddt.data(*case_data)
def test_login_success(self,items):
# 请求接口
res = self.req.visit(method=items['method'],url=items['url'],json=json.loads(items['payload']),
headers=json.loads(items['headers']))
try:
# 断言：预期结果与实际结果对比
self.assertEqual(res['code'], items['expected_result'])
result = 'Pass'
except AssertionError as e:
result = 'Fail'
raise e
finally:
# 将响应的状态码，写到excel的第9列，即写入返回的状态码
TestLogin.excel.write_excel("../data/cases.xlsx", 'login', items['case_id'] + 1, 9, res['code'])
# 如果断言成功，则在第10行(测试结果)写入Pass,否则，写入Fail
TestLogin.excel.write_excel("../data/cases.xlsx", 'login', items['case_id'] + 1, 10, result)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
整体流程如下图：
到此这篇关于Python接口自动化浅析数据驱动原理的文章就介绍到这了,更多相关Python接口自动化数据驱动内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
