Python3+selenium自动化之数据驱动（DDT）什么是数据驱动？在测试活动中经常会使用相同的测试脚本使用不同的测试数据来执行，测试数据和测试行为完全分离， 这样的测试脚本设计模式称为数据驱动。例如：当我们测试某个网站的登录功能时，往往我们会使用不同的用户名和密码来验证登录模块对系统的影响，那么如果我们每一条数据都编写一条测试用例，这无疑是增加了代码量，代码重复冗余很多，这时候我们可以使用
DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data（可以从json或者yaml中获取测试数据） 实例代码： 运行结果 接口测试使用： 运行示范 示范的是@data 这个装饰器的以上。 下面我们来看看文件的 @file_data(filename) 运行结果 支
原创
2021-08-26 09:18:06
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数据驱动的意义：在自动化测试当中，我们通常会将测试数据从测试代码中抽离出来放在单独的文件中，既能减少代码量，也能降低代码的维护成本，通过数据的改变从而驱动自动化测试的执行。接触python自动化测试的第一个框架通常都是unittest，使用@ddt装饰器来完成数据驱动，ddt意思就是 “Data-Driven Tests”。项目目录结构使用pycharm新建一个项目，目录结构如下：主要包含test
传统的编程是如下线性模式的：开始--->代码块A--->代码块B--->代码块C--->代码块D--->......--->结束每一个代码块里是完成各种各样事情的代码，但编程者知道代码块A,B,C,D...的执行顺序，唯一能够改变这个流程的是数据。输入不同的数据，根据条件语句判断，流程或许就改为A--->C--->E...--->结
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2023-08-15 15:34:20
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1、传统的编程模式一、事件驱动模型介绍例如：线性模式大致流程开始--->代码块A--->代码块B--->代码块C--->代码块D--->......--->结束每一个代码块里是完成各种各样事情的代码，但编程者知道代码块A,B,C,D...的执行顺序，唯一能够改变这个流程的是数据。输入不同的数据，根据条件语句判断，流程或许就改为A--->C---
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2023-07-03 18:45:07
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前提条件：需要先引入ddt和data，引入方法如下：1、点击窗口右上角 project interpreter 点击左下角的“+”按钮，（如下图） 2、在新界面中搜索 ddt data，等待页面进行搜索，搜索出点击右下角的 install package 进行安装 如何使用ddt进行数据驱动：1、引入ddt 和data 使用form ddt import ddt ,d
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2024-06-04 21:19:48
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首先安装ddt模块，命令：pip install ddt 通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个数据，以元组，列表，字典等数据，需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据。 @data(a,b) 那么a和b各运行一次用例 @data([a,d]
原创
2021-08-04 11:54:46
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前言大家在接口测试的过程中，很多时候会用到对CSV的读取操作，本文主要说明Python3对CSV的写入和读取。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。1、需求某API，GET方法，token,mobile,email三个参数token为必填项mobile,email 必填其中1项mobile为手机号,email为email格式2、方案针对上面的API，在做接口测试时，需要的测试用例动辄会多达10+
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2023-12-14 21:46:34
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什么是数据驱动？ 在测试活动中经常会使用相同的测试脚本使用不同的测试数据来执行，测试数据和测试行为完全分离， 这样的测试脚本设计模式称为数据驱动。例如：当我们测试某个网站的登录功能时，往往我们会使用不同的用户名和密码来验证登录模块对系统的影响，那么如果我们每一条数据都编写一条测试用例，这无疑是增加了
原创
2019-12-22 20:21:00
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相比用for循环结合“一条一条加载用例”方式更为快捷的方法，是使用ddt 所有的测试用例所需的用例数据都作为类属性放在测试用例类中： import unittest from ddt import ddt, data from exercise04_ddt.funcdemo_unittest imp ...
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2021-09-23 22:13:00
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数据驱动思想：data driver testingddt是python的一个库pip install ddtddt库是和unittest
原创
2023-04-23 12:48:13
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一、DDT介绍1. 数据驱动思想：数据和用例进行分离，通过外部数据去生成测试用例2. 适用场景：进行接口测试时，每个接口的传参都不止一种情况，一般会考虑正向、逆向等多种组合。所以在测试一个接口时通常会编写多条case，而这些case除了传参不同外，没其他什么区别。这个时候就可以利用ddt来管理测试数据，提高代码复用率。3. DDT： “Data-Driven Tests”的缩写。数据驱动测试，就是
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2023-07-21 14:07:58
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前言：在使用DDT数据驱动+HTMLTestRunner输出测试报告时遇到过2个问题：1、生成的测试报告中，用例名称后有dict() -> new empty dictionary2、使用ddt生成的用例名称无法更改1、用例名称后有dict() -> new empty dictionary报告中用例名称后有dict() -> new empty dictionary，如图所示：
环境准备 首先，需要安装ddt模块pip install ddt调用时标准格式 在类下面如下写上：@ddt.ddt 在调用的方法下面需要写上：@ddt.data(需要传入的多组数据)DDT简单介绍 名称： Data-Driven Tests，数据驱动测试。 作用： 由外部数据集合来驱动测试用例的执行。 核心的思想：数据和测试代码分离。 应用场景： 一组外部数据来执行相同的操作。 优点： 当测试数据
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2023-10-20 08:03:54
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一数据驱动测试的含义：在百度百科上的解释是：数据驱动测试，即黑盒测试（Black-box Testing），又称为功能测试，是把测试对象看作一个黑盒子。利用黑盒测试法进行动态测试时，需要测试软件产品的功能，不需测试软件产品的内部结构和处理过程。数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求，也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。在微软网站上的解释是：数据驱动的单元测试是为数据源
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2024-06-17 11:49:08
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准备工作： pip install ddt 知识点： 一，数据驱动和代码驱动： 数据驱动的意思是 根据你提供的数据来测试的 比如 ATP框架 需要excel里面的测试用例 代码驱动是必须得写代码 它才能测试 比如说unittest 二，使用数据驱动框架的意义：- 代码复用率高。同一测
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2023-10-07 14:38:05
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## 用 JSON 数据驱动 Python 的 DDT 库
### 前言
在软件开发过程中，我们经常需要对同一个函数或方法使用不同的输入数据进行测试。为了避免编写大量重复的测试代码，我们可以使用数据驱动测试（Data-driven Testing，简称 DDT）的方法。DDT 可以帮助我们从外部数据源中读取测试数据，并在测试过程中使用这些数据进行多次测试。
Python 中有一个非常流行的
原创
2023-08-02 07:19:46
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一、什么是数据驱动？针对同一个接口，每组数据测试，只是输入的参数不一样，结果不一样。前提：pip install ddt （去到cmd里安装ddt） 二、哪些情况不适用数据驱动模式？ 一个接口也就1 - 2组数据，你去专门写到excel，然后读取，太麻烦了，那这个时候我们就用数据驱动 注意：这里断言 ...
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2021-09-05 11:43:00
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ddt 全称：data driver test 数据驱动测试ddt装饰器：用来装饰类file_data装饰器：用来装饰方法data装饰器：用来装饰方法 什么是数据驱动？ 数据驱动，指在自动化测试中处理测试数据的方式。 通常测试数据与功能函数分离，存储在功能函数的外部位置。在自动化测试运行时，数据驱动 ...
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2021-08-05 19:24:00
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ddt是python的第三方库，ddt模块提供了创建数据驱动的测试，安装命令为pip install ddt安装成功后在python的命令行环境中可以正常导入。在ddt模块中，@ddt表示元组的列表数据，@unpack表示用来解压元组到多个参数，ddt库应用在UI级别的自动化测试中可以实现编写一个测试用例的代码实现多个测试点的验证，比如在登陆页面，存在多种测试情况如用户名和密码输入框都为空，用户名
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2023-08-26 18:40:58
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