1、线性 录制或写对应程序的操作步骤产生相应的线性脚本，每个脚背相对独立且不产生依赖于调用。是单纯模拟用户完整的操作场景。 开发成本高； 维护成本高。 2、模块化驱动测试 将重复的操作独立成公共模块，用例执行中需要时则调用。 提高开发效率； 简化维护
1、接口自动化当中，使用ddt模块实现数据驱动。 2、流程： 1）用excel文件来管理测试用例涉及的数据，包括请求地址，请求方法，请求body,前置条件-sql语句，期望结果，比对方式，数据库校验语句。 2）用python封装excel类，根据接口名读取接口对应的测试用例数据所有行，存储在列表当中。 3
ddt 是第三方模块，需安装， pip install ddt DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据） 通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个数据，以元组，列表，字典等数据，需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据。 @data(a,b) 那么a和
1. parameterized parameterized是python的一个参数化库，同时支持unittest、nose、pytest单元测试框架 安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests parameterized import unittest import time from selenium import webdriver from parameterized im
python 的unittest 没有自带数据驱动功能。 所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。 DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写，包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data（可以从json或者yaml中获取测试数据） 【通常情况下，data中的数
import unittest from ddt import ddt,data,unpack test_data=[1,2,3,4,5,6,7,8] @ddt class TestMath(unittest.TestCase): def setUp(self): pass @data(*test_data) def test_print_data(self,a,): #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
import unittest from ddt import ddt,data,unpack test_data=test_data=[[1,3],[4,5],[6,7]] @ddt class TestMath(unittest.TestCase): def setUp(self): pass @data(*test_data) @unpack #在“脱外套”之后，针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
来先看截图： 先对element进行封装 2. 在进行yaml数据的填写（因为要用到多组数据，所以要使用下面的形式进行写yaml） 3.读取yaml中的参数值： 格式不同 方法差不多 看你自己喜欢那种 我喜欢我下面的形式 读取文件内容 4.然后在测试用例中这样
今日在安装ddt模块时（Windows系统），cmd报了一个以前从未见过的错误，如下图所示： 经百度，知是镜像源的问题，将安装命令改成如下命令： pip install ddt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn --user 注：1. ddt可修改成任意其他
前一篇文章《Python 中如何实现参数化测试？》中，我提到了在 Python 中实现参数化测试的几个库，并留下一个问题： > 它们是如何做到把一个方法变成多个方法，并且将每个方法与相应的参数绑定起来的呢？ 我们再提炼一下，原问题等于是：在一个类中，如何使用装饰器把一个类方法变成多个类方法（或者产
前一篇文章《Python 中如何实现参数化测试？》中，我提到了在 Python 中实现参数化测试的几个库，并留下一个问题： 它们是如何做到把一个方法变成多个方法，并且将每个方法与相应的参数绑定起来的呢？ 我们再提炼一下，原问题等于是：在一个类中，如何使用装饰器把一个类方法变成多个类方法（或者产
前言：之前记录了一次ddt模式的简单使用，这次再介绍一下ddt的多数据使用。 需求：有的时候你需要用到的数据是一个整体的可迭代数据，而你每条用例里面只需要这个数据中的一个数据。这时ddt也可以解决。 比如你有{"a":1,"b":2,"c":3},这些数据是你从各个地方读取到的，然后你要用这个给ddt
背景 python 的unittest 没有自带数据驱动功能。 所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。 DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。 资料：http://ddt.readthedocs.io/en/latest/ 使用方法 @dd.ddt： 装饰类，也就是继承自TestCase的类。 @ddt.data： 装饰测试方
a.数据驱动：从某个数据文件(odbc,csv,excel,txt)中读取输入输出的测试数据，然后通过变量传入手动测试脚本中，通过这些数据来验证测试数据 程序和数据分离，测试数据存放到一个文件中，脚本是另外一个文件 b.关键字驱动：从面向对象角度出发，同样业务逻辑
注：这是一小篇学习随笔，使用 python3 语言，ddt 数据驱动，实现新浪微博登录页不同情况下返回错误信息的验证。 一、实践准备 1、python3 环境，chrome 浏览器，PyCharm 编辑器，见另篇：python+selenium环境 2、ddt 是 python 的第三方库，详细信息见官网：ddt 官网点这里 3、在 python3 安装路劲下
安装 pip install ddt 1、ddt的原理：【Data driver test】 ddt其实是一个类装饰器，一般用来装饰测试用例类,可加载测试数据。 data: 在@data中传了几个参数就会生成几个测试用例。 注意：使用ddt进行装饰测试用例后，在加载测试用例时： # 通过测试用例类来加载测试用例 suite.addTest(loa
时隔已久，再次冒烟，自动化测试工作仍在继续，自动化测试中的数据驱动技术尤为重要，不然咋去实现数据分离呢，对吧，这里就简单介绍下与传统unittest自动化测试框架匹配的DDT数据驱动技术。 话不多说，先撸一波源码，其实整体代码并不多 # -*- coding: utf-8 -*-# This file is a part
# -*- coding: utf-8 -*-"""------------------------------------------------- File Name： yml_test Description : Author : Administrator date： 2019/6/29 0029-------------------------------------------------""
ddt 是第三方模块，需安装， pip install ddt DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据） 通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个数据，以元组，列表，字典等数据，需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据。 @data(a,b) 那么a和b
1. test.yaml中的数据 这里的属性是list 2.创建用例 3，在yaml中创建数据，创建list数据，list中再创建dict数据，这样就可以读取dict中的多个参数的数据了
ltp-ddt lmbenchargs=''# getopt fails, set help optionif [ $? -ne 0 ] ; then H="help";fi# update the refined command line argumetn listeval set -- $args# parse the command line argument and update the shell variables# so that fun
ETH_S_FUNC_PARALLEL_PROCESSING source 'common.sh'; prepare_nfs_mount.sh "/mnt/nfs_mount"|| die "Mounting NFS Failed"; multi_run_processes.sh -s "/opt/ltp/runltp -f ddt/eth_ping -P $PLATFORM -s ETH_XS_FUNC_PING # dd if=/d
eth_iperf_tcp ETH_S_PERF_IPERF_TCP_INTPACING_8K_1448B source 'common.sh'; iface=`get_eth_iface_name.sh` || die "error getting eth interface name: $iface"; do_cmd "set_ethtool_coalesce_options.sh -d $iface -p 'rx-usecs'
目录 1、DDT简介 2、data装饰器 3、unpack装饰器 4、file_data装饰器 5、总结 1、DDT简介 Data-Driven Tests（DDT）即数据驱动测试。它允许您通过不同的测试数据来运行同一个测试用例，使它作为多个测试用例出现。其官方文档给出的定义如下： DDT (Data-Driven Tests) allows you
背景是这样的： 自己写了一套接口自动化的框架，其中使用unittest + ddt + excel作为数据驱动模式的应用，使用HtmlTetstRunner来生成测试用例。 一切看起来很完美。 但是，发现测试报告中，测试用例名称都是：test_api_index.index表示用例的编号,从1开始，递增。
