简单介绍

"htmlcode">

from ddt import ddt, data
from common.read_excel import ReadExcel
from common.my_logger import log


@ddt # 装饰登录测试用例类,声明使用ddt
class LoginTestCase(unittest.TestCase):
  
  excel = ReadExcel("cases.xlsx", "login")
  cases = excel.read_data()
  
  @data(*cases)	# 装饰测试用例
  def test_login(self, case):
    case_data = eval(case["data"])
    expected = eval(case["expected"])
    case_id = case["case_id"]
    result = login_check(*case_data)
    response = self.http.send(url=url, method=method, json=data, headers=headers)
    result = response.json()
    try:
      self.assertEqual(expected["code"], result["code"])
      self.assertEqual((expected["msg"]), result["msg"])
    except AssertionError as e:
      log.info("用例:{}--->执行未通过".format(case["title"]))
      print("预期结果:{}".format(expected))
      print("实际结果:{}".format(result))
      raise e
    else:
      log.info("用例:{}--->执行通过".format(case["title"]))


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

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cases = [{'case_id': 1, 'title': '正常登录', 'data': '("test", "Test1234")', 'expected': '{"code": 0, "msg": "登录成功"}'}, {'case_id': 2, 'title': '密码错误', 'data': '("test", "123")', 'expected': '{"code": 1, "msg": "账号或密码不正确"}'}, {'case_id': 3, 'title': '账户名错误', 'data': '("test11", "Test1234")', 'expected': '{"code": 1, "msg": "账号或密码不正确"}'}]

# *解包后,一个字典就是一个测试用例数据
# 如第一个字典:{'case_id': 1, 'title': '正常登录', 'data': '("test", "Test1234")', 'expected': '{"code": 0, "msg": "登录成功"}'}

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# 传递json
"""
json文件数据
{
	"token":123456,
	"actionName": "api.login",
	"content": {
		"user": "miki",
		"pwd": "Test123"
	}
}
"""
"""
yaml文件
test_list:
 - 11
 - 22
 - 12

sorted_list: [ 11, 12, 22 ]
"""
from ddt import *


@ddt	# 声明使用ddt
class TestFile(unittest.TestCase):

  @file_data('D:/test/test.json')
  def test_json(self, json_data):
    print(json_data)
    
  @file_data('D:/test/test.yaml')
  def test_yaml(self, yaml_data):
    print("yaml", yaml_data)

以上就是python 基于DDT实现数据驱动测试的详细内容,更多关于python 实现数据驱动测试的资料请关注其它相关文章!

标签:
python,ddt,python,数据驱动测试

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。