理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试步骤的数据驱动”相同,接口中的测试步骤的数据驱动就是将接口的参数(比如 method、url、param等)封装到 yaml 文件中管理。当测试步骤发生改变,只需要修改 yaml 文件中的配置即可。 数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变。简单来说,就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动,数据量
1.yaml(1)yaml简介YAML是一种数据类型,它可以和json之间灵活的切换,支持注释、换行、字符串。YAML 是专门用来写配置文件的语言,非常简洁和强大,远比 JSON 格式方便。(2)语法大小写敏感使用缩进表示层级关系缩进不允许使用tab,只允许空格缩进的空格数不重要,只要相同层级的元素左对齐即可'#'表示注释(3)YAML 支持以下几种数据类型 对象:键值对的集合,又称为映射(map
一.使用.yaml格式的文件直接可以存放字典类型数据,如下图,其中如果有-下一行有缩进代表这是个list,截图中是整体是一个list,其中有两部分,第二部分又包含另外一个list二.单元测试:开发自己测试自己写的代码,居于单元测试,就产生了unittest模块,该模块可以查找用例,执行用例,校验结果,产生报告2.1 首先需要在环境变量中导入HTMLTestRunner.py文件,环境变量位置Ext
1.parametrize()实现数据驱动1.1 方法参数详解@pytest.mark.parametrize(arg_name, arg_value) arg_name:参数名称,用于将参数值传递给测试用例 arg_value:参数值(支持列表、字典列表、元组和字典元组),有n个值,那么测试用例就将执行n次1.2用法详解1.2.1 直接传值@pytest.mark.parametrize("mo
目录1.通过类变量获取token2.通过返回值获取token3.把token放在session里4.封装请求5.运行命令 1.通过类变量获取token# 接口关联 实现登录 下单流程 # 代码 流程实现出来 框架中 实现这个流程 哪个知识点 实现好一点? # unittest/pytest会要好点 普通写个用例 函数 管理用例 import jsonpath import pytest impo
对于接口测试,一开始都是一个个接口用例写过去,但写久了就觉得效率有些慢了。 在将接口区分为关联接口和非关联接口后,就好多了。 文章目录区分接口数据驱动变量数据驱动json数据驱动execl数据驱动 区分接口接口虽然都有参数要求,但对参数入手,可以区分为关联接口与非关联接口,关联接口需要从其他接口的返回中获取某个参数值;而非关联接口却只需要提供固定的参数或请求头即可。以下主要是对非关联接口的快速测试
Fixture参数详解及使用Fixture的调用方式:@pytest.fixture(scope = "function",params=None,autouse=False,ids=None,name=None)参数详解:1、SCOPE用于控制Fixture的作用范围 作用类似于Pytest的setup/teardown 默认取值为function(函数级别),控制范围的排序为:session
哈喽大家好,我是歪小王。上期内容我们说了requests与封装的好处。本期就接口自动化中另外一个重要成员--yaml数据,做一个简单介绍。01 简介yaml是一种文件类型,往细了说,是一种通用的数据序列化格式;它与python中的字典数据类型大致相同。也是遵循key=value(键值对形式)的方式进行数据存储。以下是度娘简介:YAML(/ˈjæməl/,尾音类似camel骆驼)是一个可读性高,用来
转载 2024-06-09 07:50:54
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前面用unittest框架时写过第三方库ddt驱动的相关文章,今天主要介绍下pytest参数化是如何实现的,在 pytest 中并不需要额外的库,通过 pytest.mark.parametrize()即可实现参数化;将代码与数据进行分离,在测试过程中的将数据提取出来,通过参数传递不同的数据来驱动用例运行举例来看下具体用法: 装饰器接收两个参数,一个参数是以字符串的形式标识用例函数的参数,第二个
一、parametrize介绍参数化的目的是为了使测试用例代码与测试数据进行分离,这样,测试人员只需要维护测试数据,而不用更改代码。pytest模块给我们提供了专门用来参数化的装饰器:@pytest.mark.parametrize() 。使用规则:@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, sco
概述大家都知道 pytest 的插件一般以 pytest- 作为前缀,在 pypi 搜索 pytest-yaml,可以搜到下面三个插件:pytest-yamlpytest-yaml-yoyopytest-yaml-sanmu第一个插件较为简单,读取指定 yaml 文件的内容,并保存到 fixture 中,并且自 2018 年后不再更新第二个插件较为复杂,甚至有些超越【
简介:pytest作为一个成熟的测试框架,它提供了许多命令行参数来控制测试的运行方式,以配合适用于不同的测试场景。例如 -x 可以用于希望出现错误就停止,以便定位和分析问题。--reruns=num适用于希望进行失败重跑等个性化测试策略。常用命令行参数,案例解析:"-s": 输出调试信息,包括 print 打印的信息。这通常在调试时使用,因为它会显示测试用例中的所有 print 输出。
一、在实际的测试工作中,通常需要对多组不同的输入数据,进行同样的测试操作步骤,以验证我们的软件。这种测试在功能测试中非常耗费人力物力,但是在自动化中,却比较好实现,只要实现了测试操作步骤,然后将多组测试数据以数据驱动的形式注入,就可以实现了,前面学习了参数化,当数据量非常大的时候,我们可以将数据存放到外部文件中,使用的时候将文件中的数据读取出来,方便测试数据的管理,数据与测试用例分别管理,可以利用
1. 框架封装基础以下是框架封装的技术基础,打好这些基础的话,能够很轻松地封装出来框架对于基础还有欠缺的话,建议针对性精进:1. 扎实的Python语言基础函数、类文件读写处理报错数据结构标准库测试框架库(unittest、pytest)2. 丰富的接口测试经验请求方法请求参数响应类型数据的位置、数量接口关联数据驱动3. 良好的代码审美文件名称变量名称代码逻辑嵌套if或者嵌套forif和for彼此
pytest参数化的几种方法@pytest.mark.parametrize元组组成的列表进行参数化,每一组元素表示一组参数化值每个参数单独赋值添加用例idpytest.param, 针对单个参数化添加mark标记或者id利用indirect参数,通过fixture实现间接参数pytest_generate_tests根据输入命令动态选择参数值执行命令动态输入参数值 @pytest.mark
一、使用背景当我们在设计用例的时候,经常会出现需要不同参数的情况,例如一个登录的用例,我们需要测试它登录名正常、为空、长度过长、过短、特殊字符等情况,因此就需要有不同情况下的参数,而当这些参数过多时,我们如果要一步一步的输入,便会显得有点繁琐,因此就需要有参数化的概念。这里用到pytest里的parametrize+yaml来实现参数化。 二、parametrize首先我们需要知道par
# 动态获取yaml参数 java 在软件开发过程中,我们经常会遇到需要从配置文件中读取参数的情况。其中,yaml文件因为其易读性和灵活性而被广泛应用。本文将介绍如何在Java中动态获取yaml参数,并提供代码示例。 ## 什么是yaml文件 YAMLYAML Ain't Markup Language)是一种类似于标记语言的数据序列化语言,常用于配置文件和数据传输。与XML和JSON相比
原创 2024-04-29 03:27:23
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定时备份数据库,本例演示间隔时间为2秒,项目中未在properties中配置数据库(注意Main class中的两个注解)Main class1@SpringBootApplication(exclude= {DataSourceAutoConfiguration.class}) 2@EnableScheduling 3public class TaskApplication { 4 5 p
转载 2024-10-18 11:08:22
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前言为了提高代码的复用性,我在写用例的时候,会用到函数,然后不用的用例去调用这个函数比如登录操作,大部分的用例都会先登录,那就需要把登录单独用函数写出来,其他用例全部的调用这个登录函数就行但是登录的账号不能写死,有时候我想用账号1去登录,执行用例1,用账号2登录执行用例2,所以需要对应的传参去完成登录一、登录函数传参把登录单独拿出来,写一个函数,传2个参数user和pwd,输入几组user,输入几
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一、YAMLYAML语言的本质是一种通用的数据串行化格式二、适用场景·在脚本语言中使用,实现简单,解析成本低·序列化·编程时写配置文件,比xml快,比ini文档功能更强·YAML是专门用于写配置文件的语言,非常简洁和强大,远比json格式方便三、YAML支持的三种数据结构·对象:即键值对的集合,又称为映射(mapping)/哈希(hashes)/字典(dictionary)·数组:一组按次序排列的
原创 2022-08-06 19:03:56
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