Pytest+Yaml 数据驱动测试用例
简介：当需要执行的测试用例达到一定的量后，存储和管理测试用例直接放在test_case显然是不合理的，需要将测试用例存储在测试用例文件。综合来看，主要有3种方式存储，即：excel、csv、yaml。
Excel: 提供了丰富的格式和功能，可以方便地进行编辑和维护。图形界面使得用户可以直观地看到数据。但不是纯文本格式，不适合版本控制，也不易于自动化测试工具的集成。
CSV: 纯文本格式，易于版本控制，也易于自动化工具处理。缺乏Excel的直观性和功能，不适合存储复杂的测试用例数据。
YAML:可读性高，可读取的数据序列化格式，易于维护和阅读。它支持复杂的数据结构，如列表和字典。YAML不提供Excel那样的可视化界面。
小记：萝卜青菜各有所爱，如果需要设计比较复杂的业务场景，个人更倾向于yaml。
安装依赖：
pip install pyyaml测试用例文件：yaml
-
test_demo: -
test_demo_01: -
before_cmd_list: ["ls -al", "hostnamect"] -
cmd_list: ["free -h"] -
assert: ["Mem:"] -
after_cmd_list: ["date", "who"] -
test_demo_02: -
before_cmd_list: ["pwd"] -
cmd_list: ["date"] -
assert: ["2023"] -
after_cmd_list: ["echo python2"] -
test_demo_03: -
before_cmd_list: ["pwd"] -
cmd_list: ["date"] -
assert: ["2024"] -
after_cmd_list: ["echo python3"]
编写读取yaml测试用例的方法 read_yaml.py
-
import yaml -
def read_yaml(yaml_path, node_name): -
with open(yaml_path, "r", encoding="utf8")as f: -
data = yaml.safe_load(f) -
print(data[node_name]) -
return list(data[node_name].values()) -
if __name__ == '__main__': -
yaml_path = r"../data/demo.yaml" -
data = read_yaml(yaml_path, "test_demo")
test_demo.py解析参数化
-
import time -
import pytest -
from lib.read_ym import read_yaml -
from logger import log -
class TestDemo: -
@pytest.mark.parametrize("case_info", read_yaml("./data/demo.yaml", "test_demo")) -
def test_demo(self, case_info): -
log.info(case_info["before_cmd_list"]) -
log.info(case_info["cmd_list"]) -
log.info(case_info["assert"]) -
log.info(case_info["after_cmd_list"])
执行main.py
-
import os -
import pytest -
if __name__ == "__main__": -
# step-1：use pytest run test_case -
pytest.main(["-s", "test_case/test_demo.py", '-n', 'auto', "--alluredir", "./report"]) -
# step-2：auto report json data，zip to allure-html -
os.system("allure serve report")
运行结果：
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