软件测试/测试开发全日制|Pytest结合Excel实现数据驱动

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霍格沃兹测试开发 发表于 2024/01/11 18:44:56 2024/01/11
【摘要】 前言数据驱动测试是一种有效的测试方法,可以使用不同的输入数据运行相同的测试用例。结合pytest和Excel表格可以方便地实现数据驱动测试。在这篇文章中,我们将介绍如何使用pytest和Excel实现数据驱动测试。 环境准备在实现Excel的数据驱动之前,我们首先要安装Python操作excel的第三方库,我们这里使用openpyxl来实现对Excel的操作,安装命令如下:pip inst...

前言

数据驱动测试是一种有效的测试方法,可以使用不同的输入数据运行相同的测试用例。结合pytest和Excel表格可以方便地实现数据驱动测试。在这篇文章中,我们将介绍如何使用pytest和Excel实现数据驱动测试。

环境准备

在实现Excel的数据驱动之前,我们首先要安装Python操作excel的第三方库,我们这里使用openpyxl来实现对Excel的操作,安装命令如下:

pip install openpyxl

创建测试文件和Excel文件

首先,创建一个简单的函数需要进行测试:

# code.py

def multiply(a, b):
    return a * b

接着,创建一个Excel文件,用于存储测试数据:

| Test Case | Operand A | Operand B | Expected Result |
|-----------|------------|------------|------------------|
| Case 1    | 2          | 3          | 6                |
| Case 2    | -1         | 5          | -5               |
| Case 3    | 0          | 10         | 0                |

编写测试用例

创建一个pytest测试文件,编写测试用例并读取Excel文件中的数据:

# test_code.py

import pytest
from openpyxl import load_workbook
from code import multiply

def load_test_data():
    workbook = load_workbook('test_data.xlsx')
    sheet = workbook.active
    test_data = []

    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        test_data.append(row)

    return test_data

@pytest.mark.parametrize("test_case, operand_a, operand_b, expected_result", load_test_data())
def test_multiply(test_case, operand_a, operand_b, expected_result):
    result = multiply(operand_a, operand_b)
    assert result == expected_result, f"测试用例 {test_case} 失败:{operand_a} * {operand_b} 应该得到 {expected_result},实际得到 {result}"

运行测试

我们可以点击pycharm里的文件的小三角来执行测试,也可以运行pytest命令来执行测试:

pytest test_code.py

pytest将会读取test_code.py文件中的测试用例,并根据Excel文件中提供的数据对multiply函数进行测试。每个测试用例都会使用Excel文件中的数据进行数据驱动测试。

总结

结合pytest和Excel表格,我们成功实现了数据驱动测试,对同一个函数在不同输入下进行了多组测试。这种方法不仅使得测试用例易于维护,而且可以轻松地扩展更多测试数据,确保代码的稳定性和正确性。数据驱动测试的优势在于能够更全面地覆盖不同的边界情况,提高测试的可靠性。

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