接口测试 | Day56 ddt+Yaml自动化实现

走向易富强之路 2021-08-17

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背景说明：
1、为了防止三天打鱼两天晒网式学习
2、每日更新1-2个小知识点或者案例
3、只看和跟着做的理解程度是不一样的
4、建议一起打卡练习
5、互相督促打卡 + v：yifuqiang2021

Day56

目标：

ddt+Yaml自动化实现

一、Yaml

安装：pip install PyYaml
说明：

yaml文件是唯一一种可以和ddt模块完美搭配的文件格式
通过file_data装饰器来处理
Yaml文件本身与txt没有太大的区别，都可以用于存放字符串。
一般用于配置或者数据提供场景来进行使用

yaml数据类型的定义规范：

list定义：通过- 来定义
dict定义：通过: 来定义
所有的数据如果有子元素存在，需要有缩进来规范格式

二、Yaml的数据读取

yaml读取文件与常规文件不同，通过open形成file格式的内容
基于yaml库来实现内容的识别和读取

2.1）list数据类型的读取

准备yaml文件

实例：

import yaml


# 读取yaml文件
file = open('./data/data.yaml','r',encoding='utf-8')


# 读取yaml格式的数据内容并保存原有的格式
data = yaml.load(stream=file)
print(type(data))

运行结果：

可以看到读取的数据类型是list
以及有个Warning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated, as the default Loader is unsafe
解决办法：加上Loader=yaml.FullLoader

import yaml
# 读取yaml文件
file = open('./data/data.yaml','r',encoding='utf-8')


# 读取yaml格式的数据内容并保存原有的格式
data = yaml.load(stream=file,Loader=yaml.FullLoader)
print(type(data))


# 使用list读取内容的方法
print(data[4])

运行结果：

2.2）dict字典数据类型的读取

准备文件dict_data.yaml文件

注意value前面有个空格

实例：

import yaml
# 读取yaml文件
file = open('./data/dict_data.yaml','r',encoding='utf-8')


# 读取yaml格式的数据内容并保存原有的格式
data = yaml.load(stream=file,Loader=yaml.FullLoader)
print(type(data))


# 使用dict读取内容的方法
print(data['key'])

运行结果：

2.3）混合数据类型（list+dict）

a、准备数据：list 包含dict类型

将字典类型的数据包在list里
子元素要注意缩进

实例：

import yaml
# 读取yaml文件
file = open('./data/dict_data.yaml','r',encoding='utf-8')


# 读取yaml格式的数据内容并保存原有的格式
data = yaml.load(stream=file,Loader=yaml.FullLoader)


print(type(data))
print(data)
print(type(data[0]))
print(data[0])

运行结果：

每一个字典都是单独的元素

b、准备数据：dict 包含list类型

实例：

import yaml


# 读取yaml文件
file = open('./data/dict_data.yaml','r',encoding='utf-8')


# 读取yaml格式的数据内容并保存原有的格式
data = yaml.load(stream=file,Loader=yaml.FullLoader)
print(type(data))
print(data)

运行结果：

三、ddt+Yaml实现

导入from ddt import file_data
函数之前@file_data('路径/文件名.yaml')

3.1）列表数据

准备数据

实例：

import  unittest
from ddt import ddt, data, unpack,file_data


@ddt
class UnitDdt(unittest.TestCase):
    @file_data('./data/data.yaml')
    def test_03(self,name):
        print(name)


if __name__ == '__mian__':
    unittest.main()

运行结果：

3.2）字典数据

导入之前准备的字典数据文件

实例：

import  unittest
from ddt import ddt, data, unpack,file_data


@ddt
class UnitDdt(unittest.TestCase):
   
    @file_data('./data/dict_data.yaml')
    def test_03(self,name):
        print(name)
if __name__ == '__mian__':
    unittest.main()

运行结果:

提示无法识别age
原因是因为ddt返回来的数据类型是字典，所以函数形参也要对应改变
解决方式：def test_03(self,**kwargs)

修改yaml文件内容

import  unittest
from ddt import ddt, data, unpack,file_data


@ddt
class UnitDdt(unittest.TestCase):
    @file_data('./data/dict_data.yaml')
    def test_03(self,**kwargs):
        print(kwargs)


if __name__ == '__mian__':
    unittest.main()

运行结果:

四、ddt+Yaml自动化实现

实例：unittest+ddt+yml+requests+jsonpath+断言来实现登录测试

import json
import unittest
import requests
import jsonpath
from ddt import ddt,file_data


@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
   
    @file_data('./data/user.yaml')
    def test_1(self, user, msg):
        url = 'http://39.98.138.157:5000/api/login'
        data = {
            'username': user['username'],
            'password': user['password']
        }
        res = requests.post(url=url, json=data)
        print(res.text)
        
        # 基于jsonpath提取响应结果msg
        res_json = json.loads(res.text)
        msg_result = jsonpath.jsonpath(res_json,'$..msg')
        print(msg_result[0])
       
        # 通过获取的结果与yaml文件msg比对断言校验
        self.assertEqual(msg_result[0],msg)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

运行结果：

五、总结

yaml

安装：pip install PyYaml
数据类型的定义规范：

list定义：通过- 来定义
dict定义：通过: 来定义
所有的数据如果有子元素存在，需要有缩进来规范格式

数据的读取：

读取yaml格式的数据内容，会保存原有的格式
file = open('路径/文件名.yaml','r',encoding='utf-8')

data = yaml.load(stream=file,Loader=yaml.FullLoader)

yaml+ddt

导入from ddt import file_data
函数之前@file_data('路径/文件名.yaml')

应用场景

准备配置文件的数据或者提供特定的测试数据准备

“你的鼓励，是我继续的动力”

数据库

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