《python在實際工作中，為了便於維護，對於環境的切換和配置，通常不會使用硬編碼的形式完成。在之前文章測試開發實戰高階》
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《多環境下的介面測試》中，已經介紹了如何將環境的切換作為乙個可配置的選項。本文會把這部分內容進行重構，使用資料驅動的方式完成多環境的配置。
參考《多環境下的介面測試》，將環境配置部分改為資料驅動的模式：
**如下：
#把host修改為ip，並附加host header
env=,
"default": "dev"
} data["url"]=str(data["url"]).replace(
"docker.testing-studio.com",
env["docker.testing-studio.com"][env["default"]]
) data["headers"]["host"]="docker.testing-studio.com"
env.yml檔案中。如果怕出錯，可以先使用yaml.safe_dump(env)將
dict 格式的**轉換為 yaml。
如下所示，列印出來的，就是成功轉換 yaml 格式的配置資訊：
def test_send(self):
env=,
"default": "dev"
} yaml2 = yaml.safe_dump(env)
print("")
print(yaml2)
env.yml檔案中：
docker.testing-studio.com:
dev: "127.0.0.1"
test: "1.1.1.2"
level: 4
default:
"dev"
env變數從乙個典型 dict 改為使用yaml.safe_load讀取env.yml：
# 把host修改為ip，並附加host header
env = yaml.safe_load(open("./env.yml"))
data["url"] = str(data["url"]).\
replace("docker.testing-studio.com",
env["docker.testing-studio.com"][env["default"]])
data["headers"]["host"] = "docker.testing-studio.com"
env.yml檔案來直接修改配置資訊。 介面測試框架實戰 六 配置的資料驅動
在實際工作中，為了便於維護，對於環境的切換和配置，通常不會使用硬編碼的形式完成。在之前文章 多環境下的介面測試 中，已經介紹了如何將環境的切換作為乙個可配置的選項。本文會把這部分內容進行重構，使用資料驅動的方式完成多環境的配置。參考 多環境下的介面測試 將環境配置部分改為資料驅動的模式 如下 把ho...
介面測試框架實戰 五 測試資料的資料驅動
本文節選自霍格沃玆測試學院內部教材，文末鏈結高階學習！資料驅動就是資料的改變從而驅動自動化測試的執行，最終引起測試結果的改變。簡單來說，就是引數化的應用。資料量小的測試用例可以使用 的引數化來實現資料驅動，資料量大的情況下建議使用一種結構化的檔案 例如 yaml，json 等 來對資料進行儲存，然後...
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