Python 自动化测试全攻略：五种自动化测试模型实战详解！_python模块化驱动用例_python自动化测试

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

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正文

模块化驱动模型

将脚本中重复可复用的部分拿出来写成一个公共的模块，需要的时候就调用它，这样可以大幅提高测试人员编写脚本的效率。

测试脚本如下图所示（公开课后，可下载完整代码）：

如上图所示，模块化驱动模型是将测试脚本中相同的部分代码独立出来，形成模块或库，这样做有两个好处：

1. 提高了开发效率和代码复用性，测试人员不用重复的编写相同的脚本，如果提前写好了一个测试模块，后续只需要进行调用即可，不同重复造轮子。
2. 简化了代码的维护工作，如果测试模块发生了变化，只用修改login.py 文件中相应模块的代码即可，所有调用该模块的脚本不用做任何修改。

即便如此，模块化驱动模型仍未能完全实现将数据和用例分离，对后期的维护工作会产生一定影响。

数据驱动模型

为了解决线性模型和模块化驱动模型的短板，数据驱动模型就此诞生。该模型会根据数据的变化而引起测试结果的改变，这显然是一个非常高级的概念和想法。简单地说，该模型是一种数据的参数化呈现，即通过输入不同的参数来驱动程序执行，输出不同的测试结果。

测试脚本如下图所示（公开课后，可下载完整代码）：

该模型的最大优点，就是实现了测试数据和测试脚本分离，不管我们读取的是数组、字典、函数，还是csv、txt 等文件，我们都可以通过传递参数，驱动脚本执行，返回不同的测试结果。

关键字驱动模型

这是一种通过关键字的改变而引起测试结果改变的功能自动化测试模型。QTP、robot framework 等都是以关键字驱动为主的自动化测试工具，这类工具典型的特征就是具备一套易用的可视化界面，测试人员需要做的就是将测试脚本按照“填表格”的方式填入，并考虑三个问题就可以了：我要做什么？ 对谁做？怎么做？

本文所使用的Selenium IDE 就是一种关键字驱动的自动化工具，Selenium IDE 的脚本通常包含：命令（command）、对象（target）和值（value）三部分，测试脚本可直接在浏览器中运行，就像真正的用户在操作一样。

通过上图的格式去描述不同的测试对象，就可以达到不同的测试结果。关键字驱动模型以对象为出发点，降低了自动化测试用例的编写难度，对于不懂代码的同学非常直观，可视化界面，带来了更高的工作效率和更低的维护门槛。

行为驱动模型

最后，本文将介绍一种在国外非常流行的测试模型——行为驱动模型，这套模型源自于敏捷开发方法：行为驱动开发（Behave Driven Development，简称BDD），即从用户的需求出发强调系统行为。

通过将BDD借鉴到自动化测试中，便产生了行为驱动测试模型，这种模型通过使用自然描述语言确定自动化测试脚本，其优点是可使用自然语言编写测试用例。

测试脚本如下图所示（公开课后，可下载完整代码）：

如上图所示，用例的写法基本和功能测试用例的写法类似，这样具有良好协作的益处。行为驱动测试模型使每个人都可以参与到开发测试中，不仅仅是程序员。该模型下每个测试场景都是一个独立的行为，且已有的行为可以被重复使用。

测试报告如下图所示：

扩展知识

1. 目前在Python中最流行的 BDD 框架是Behave，它与其他基于 Gherkin 的 Cucumber 框架非常相似，当然还有其他BDD框架，比如pytest-bdd和radish等。
2. 在使用Selenium执行自动化测试时，需要注意以下几点：

• 查找网页元素的时候，注意网页中使用frame的情况，首先要使用browser.switch_to.frame(“contentFrame”)命令进入frame中，才能选中所需的元素。使用之后要记得返回上一级frame，browser.switch_to.parent_frame()。Webmtc主要使用id选择和xpath获取元素，webmtc网页中class使用的比较少。

• 注意页面刷新之后代码也会找不到frame，比如呼叫建立之后页面会刷新，多点会议创建之后页面会刷新，点击设置界面和呼叫界面页面也会刷新。

以上，就是这五种自动化测试模型的基本介绍，在本期公开课上，讲师除了会依次演示每一种模型的测试代码，还会针对Web自动化测试的相关技术（包括从自动化测试的基础到提升、从理论到实践、从单个知识点到项目运用等）进行详细的解读，可以帮助自动化测试零基础的初学者和希望进入自动化测试行业的开发者快速掌握自动化测试的基本知识，并且具备一定的Web自动化测试开发能力。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走！

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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