資料驅動的使用

2021-09-17 02:38:18 字數 833 閱讀 7067

資料驅動(ddt)

使用需要結合unittest

pip  install ddt

使用方法一、

from ddt import  ddt,data

@ddt

class a(unittest.testcase):

@data(引數1,引數2,引數3。。。。。)    說明:引數型別可以為列表,字典,但是每個引數是以逗號分隔;

def test_method(self,value):     說明:value用於接收傳入的每個引數

print(value)           說明:列印出來每個引數,即傳入的什麼列印出來就是什麼

說明:

如果傳入的資料量比較大的,放到list、字典中,但是取出來的值是具體的每個引數,如果只想取引數值則使用file_data()讀取json檔案

使用方法二、

注意:缺省會把uname算做一條用例,pwd算做一條用例,code算做一條用例,info算做一條用例

如:'test_login_00001_uname', 'test_login_00002_pwd', 'test_login_00003_code', 'test_login_00004_info'

把測試資料放入到乙個json檔案中

"1":,

"2":

總結:使用ddt的好處是,**只需要寫一遍,可以執行出不同請求引數場景的cases;

把請求引數寫入到json檔案中,通過ddt讀取對應引數值,進行傳遞;

資料驅動測試框架DDT的使用

資料驅動測試框架ddt的使用 ddt全程為data driver test資料驅動測試,是由測試資料驅動測試用例的執行,加入ddt框架,可以實現用例的重複執行以及 的重複使用,減少工作量。資料 分離為主流設計思路,在常見的測試體系中可以使用xml檔案 excel檔案 json檔案來管理測試資料,通過...

資料驅動 模型驅動 模型驅動的雲安全

存檔日期 2019年5月15日 首次發布 2011年2月8日 手動將安全策略轉換為技術實施非常困難,昂貴且容易出錯,尤其是在應用程式層實施時。為了在時間和金錢上的投資方面實現更多的成本節省,雲安全工具需要變得更加自動化。還需要這些工具的自動化,以使雲安全管理成為一項更輕鬆的任務,使雲管理員可以專注於...

資料驅動和模型驅動的區別

自己的理解,不對望糾正。在以前的基於數學的時期時,因為不可能對大量的資料做處理,所以只能依靠在少量資料中例如數學中正態分佈等等的假定來做假定的數學模型,進行手工計算,並推導出一些由這些模型所得結果的性質,模型驅動就是讓資料去貼合某個模型,拿出一組資料來,對比更適合哪個模型。資料驅動是目前比較火的研究...