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手把手带你打造一个Pytest数据分离测试框架_pytest的框架将地址,参数、操作如何分开

作者：木道寻08 | 2024-08-01 18:31:40

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pytest的框架将地址,参数、操作如何分开

数据分离测试框架是一种测试框架设计模式，旨在将测试数据与测试逻辑分离，以提高测试用例的可维护性、可读性和复用性。这种框架通常用于自动化测试，特别是在接口测试、UI 测试和集成测试中非常有用。

在数据分离测试框架中，测试数据通常存储在外部文件（如 Excel、CSV、JSON 等）中，而测试逻辑则编写在测试用例中。通过将测试数据与测试逻辑分开，可以实现以下优势：

易维护性：测试数据的变化不会影响测试逻辑，反之亦然。当测试数据需要更新时，只需修改数据文件而不必修改测试用例代码。
可读性：测试用例更加清晰易读，因为数据被独立出来并以结构化的方式存储在外部文件中。
复用性：可以重复使用相同的测试逻辑，只需提供不同的测试数据即可运行多个测试场景。
扩展性：随着测试需求的增加，可以很容易地添加新的测试数据文件，而无需改动现有的测试用例。
灵活性：可以使用不同类型的数据文件进行数据分离，根据具体需求选择最适合的数据存储格式。

数据分离测试框架通常包括数据读取工具、测试逻辑编写、日志记录和报告生成等功能。通过有效地组织和管理测试数据，测试团队可以更高效地执行测试，并快速准确地识别潜在的问题。

开发一个复杂的数据驱动测试框架涉及到多个方面，包括数据读取、日志记录、邮件发送、配置文件使用以及清晰的代码目录结构等。让我们一步一步来完成这个任务。

1.创建项目目录结构

首先，创建一个新的项目目录结构，并包含以下子目录和文件：

data_driven_testing_framework/

├── configs/

│ └── config.ini

├── data/

│ └── test_data.xlsx

├── logs/

├── tests/

│ ├── __init__.py

│ └── test_sample.py

├── utils/

│ ├── __init__.py

│ ├── excel_reader.py

│ ├── logger.py

│ ├── mailer.py

└── pytest.ini

2.安装所需库

确保安装所需的库：

1	`pip install pytest openpyxl configparser logging yagmail`

3.编写配置文件

在 configs/config.ini 中定义配置参数：

[EMAIL]

email_address = your_email@example.com

email_password = your_email_password

[LOGGING]

log_file = logs/test.log

4. 编写工具类

在 utils/excel_reader.py 中编写 Excel 数据读取工具类：

import openpyxl

class ExcelReader:

@staticmethod

def read_data(file_path):

wb = openpyxl.load_workbook(file_path)

sheet = wb.active

data = []

for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):

data.append(row)

return data

在 utils/logger.py 中编写日志记录工具类：

import logging

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read('configs/config.ini')

log_file = config['LOGGING']['log_file']

logging.basicConfig(filename=log_file, level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

在 utils/mailer.py 中编写发送邮件工具类：

import yagmail

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read('configs/config.ini')

email_address = config['EMAIL']['email_address']

email_password = config['EMAIL']['email_password']

class Mailer:

@staticmethod

def send_email(subject, contents):

yag = yagmail.SMTP(email_address, email_password)

yag.send(to=email_address, subject=subject, contents=contents)

5.编写测试用例

在 tests/test_sample.py 中编写测试用例：

import pytest

from utils.excel_reader import ExcelReader

from utils.logger import logging

from utils.mailer import Mailer

test_data_file = 'data/test_data.xlsx'

@pytest.mark.parametrize("data", ExcelReader.read_data(test_data_file))

def test_data_driven(data):

logging.info(f"Running test with data: {data}")

# Your test logic here

assert True

def test_send_email():

Mailer.send_email("Test Email", "This is a test email sent from the data-driven testing framework")

6.运行测试

现在你可以使用 Pytest 来运行测试。在命令行中执行以下命令：

1	`pytest` `-v`

7.实际使用示例

在接口测试中，你可以使用这个框架来执行数据驱动测试。例如，你可以从 Excel 文件中读取测试数据，然后在测试用例中使用这些数据来调用接口，并断言结果是否符合预期。

7.1准备测试数据

首先，准备一个 Excel 文件，例如 test_data.xlsx，其中包含了不同的测试数据。假设我们要测试一个登录接口，测试数据文件内容如下：

Username	Password
user1	password1
user2	password2
user3	password3

7.2编写测试用例

在 tests/test_sample.py 中编写测试用例，使用数据驱动的方式来运行测试：

import pytest

from utils.excel_reader import ExcelReader

from utils.logger import logging

from utils.mailer import Mailer

from your_api_client_module import APIClient # 导入你的 API 客户端模块

test_data_file = 'data/test_data.xlsx'

@pytest.mark.parametrize("username, password", ExcelReader.read_data(test_data_file))

def test_login_api(username, password):

logging.info(f"Running test with data: Username - {username}, Password - {password}")

# 使用测试数据调用登录接口

api_client = APIClient()

response = api_client.login(username, password)

# 断言登录结果是否符合预期

assert response.status_code == 200

assert 'token' in response.json()

def test_send_email():

Mailer.send_email("Test Email", "This is a test email sent from the data-driven testing framework")

在上面的示例中，我们使用 @pytest.mark.parametrize 注解来指定参数化测试数据，并在测试用例中使用这些数据来调用登录接口。通过这种方式，你可以轻松地对不同的输入数据进行测试，而无需为每组数据编写单独的测试用例。

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