Python自动化测试|【Python自动化测试17】openpyxl二次封装与数据驱动自动化|开发语言|自动化测试

文章目录

一、前言
二、二次封装
三、数据驱动

一、前言

??本文章主要讲解Python自动化测试中openpyxl的二次封装，在自动化测试中能够更好的管理测试用例以及代码，除此之外下方有系列文章的传送门，还在持续更新中，感兴趣的小伙伴也可以前往查看，话不多说，让我们一起看看吧~

Python自动化测试|【Python自动化测试17】openpyxl二次封装与数据驱动

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系列文章：
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??系列文章16：【Python自动化测试16】测试用例数据分离

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二、二次封装

【Python自动化测试|【Python自动化测试17】openpyxl二次封装与数据驱动】??基于上一次16章节的代码，我们可以继续对代码进行优化封装，封装后的代码会更加高效，主要分为三个文件：

（1）test_login.py # 测试文件
（2）login_function # 存储被测函数
（3）excel # excel表格读取
（4）login_case.xlsx # 测试用例数据

??优化后的代码如下所示（如果没有看过16章的同学，建议先去阅读16章）：

"""被测函数：login_function""" def login(username=None, password=None): if username is None or password is None: return {"code": 400, "msg": "用户名或密码为空"} if username == "萌笑天" and password == "123456": return {"code": 200, "msg": "登录成功"} return {"code": 300, "msg": "用户名或密码错误"}

"""测试文件：test_login.py""" import unittest from excel import read_excel # 导入read_excel的函数，以使用对应的功能 from login_function import login# 获取excel数据 login_data = https://www.it610.com/article/read_excel("login_case.xlsx", "login")class TestLogin(unittest.TestCase):def test_login_success(self): # 通过索引为0，找到第一组测试数据 data_info = login_data[0] # 取出测试数据当中的data字段 user_info = eval(data_info["data"]) username = user_info["username"] password = user_info["password"] expected = eval(data_info["expected"])actual = login(username, password)self.assertEqual(expected, actual)

"""表格读取：excel.py"""""" Python操作excel的思路： 1、先打开excel文件 2、选择对应表格页签 3、读取对应单元格数据 4、通过数据实现一定的操作 5、关闭excel文件 """ import openpyxl# 专门用于处理excel表格的库，openpyxl拥有pandas的特性，并属于轻量级库，不会像pandas一样更加复杂，更具优势 from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheetdef read_excel(file_path, sheet_name ): """读取excel的函数""" workbook_data = https://www.it610.com/article/openpyxl.load_workbook(file_path)# 打开名称为case.xlsx的excel文档 sheet: Worksheet = workbook_data[sheet_name]# 页签名为login，定位到login页签，指明sheet类型为Worksheet#"""如果我们想要获取某一个单元格的数据，可以使用这个方式，但往往一个表格中有庞大的数据，我们并非通过这样的方式获取""" # cell = sheet.cell(row=1, column=1)# 获取单元格数据，row为行，column为列，代码中表示的为第一行第一列的单元格 # print(cell.value)# 获取第一行第一列的数据"""更推荐的获取方法是获取所有数据，因为获取的数据并非列表类型，我们还需要进一步进行数据转换""" values = list(sheet.values) workbook_data.close()# 关闭文件 title = values[0] rows = values[1:] new_rows = [dict(zip(title, row)) for row in rows] return new_rowsdata = https://www.it610.com/article/read_excel("login_case.xlsx", "login") print(data)

??测试用例数据如下所示：

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??执行结果如下所示，测试通过：

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??当有过多的测试函数数据时我们需要通过循环去遍历，也就是for循环遍历，虽然更加便捷可以省略过多的测试函数编写，当仍然会出现一些新问题，Python程序从上往下执行，并逐条进行excel的数据读取，一旦出现报错，会终止程序运行，如下所示，会告知预期结果与实际结果不符，那么程序就会终止运行了（代码中没有直接使用for循环）：

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三、数据驱动

??思想：数据驱动（data driven testing）是一种将测试数据（输入，和期望输出）从只包含测试逻辑的测试脚本代码中区别开的方法，简单点说也就是数据分离，数据驱动也是使用不同的数据达到想要的目的。
??实现：通过导入数据驱动（DDT）的方式，进行数据驱动：
??注意：特别需要注意的就是，如果在代码中加了装饰器实现了数据驱动后，执行代码需要在空白行执行，否则会出现AttributeError的报错，需要牢记！
??意义：
??（1）测试逻辑高，代码复用率高，可以被多条测试数据复用，同时可以提高编写效率。
??（2）异常排查率较高，测试框架依据测试数据，每条数据生成测试用例，用例执行过程相互隔离，数据驱动可以让测试用例数据更加独立，具有独立性，每一个测试用例相互之间不会影响。
??（3）代码的可维护性高，清晰的测试框架，提高可读性与可维护性。

import unittest from excel import read_excel # 导入read_excel的函数，以使用对应的功能 from login_function import login from unittestreport import ddt, list_data # unittestreport是一个综合报告输出、ddt等多个内容的库# 获取excel数据 login_data = https://www.it610.com/article/read_excel("login_case.xlsx", "login")# 测试类上使用ddt，以表示使用数据驱动 @ddt class TestLogin(unittest.TestCase):# 如果你想在哪个函数上使用数据驱动，那么就在函数上增加list_data @list_data(login_data) def test_login_success(self, data_info): # 通过索引为0，找到第一组测试数据 data_info = login_data[0] # 取出测试数据当中的data字段 user_info = eval(data_info["data"]) username = user_info["username"] password = user_info["password"] expected = eval(data_info["expected"])actual = login(username, password)self.assertEqual(expected, actual)