Pytest 结合数据驱动 - CSV

简介

数据驱动测试（Data-Driven Testing，DDT）是一种测试方法，它将测试数据与测试逻辑分离，使用外部数据源提供测试输入数据，并驱动测试执行。这样，测试用例的设计和执行不依赖于硬编码的数据，而是通过动态加载不同的数据集来自动执行多次测试。数据驱动测试可以帮助提高测试效率、扩展性，并减少重复工作。

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，数据量大的情况下建议大家使用一种结构化的文件如 CSV 文件、Excel 表格、JSON 文件或 YAML 文件等）来对数据进行存储，然后在测试用例中读取这些数据。

数据驱动应用场景

App、Web、接口自动化测试
测试步骤的数据驱动
测试数据的数据驱动
配置的数据驱动

CSV 简介

CSV 是 "Comma-Separated Values"（逗号分隔值）的缩写，它是一种常用的文本文件格式，用于存储和交换表格数据。CSV 文件以纯文本形式保存表格数据，每行代表表格中的一行，每个字段在行中由逗号或其他分隔符分隔。CSV 是一种非常简单、通用的数据交换格式，通常不包含样式、公式或其他元数据，因此非常适合于数据导入、导出和交换。

CSV 文件内容示例：

Linux从入门到高级,linux,¥5000
web自动化测试进阶,python,¥3000
app自动化测试进阶,python,¥6000
Docker容器化技术,linux,¥5000
测试平台开发与实战,python,¥8000

读取 CSV 数据

内置函数：open()
内置模块：csv：csv.reader(iterable)

# 读取 csv 文件内容

def get_csv():
    with open('demo.csv', 'r') as file:
        raw = csv.reader(file)
        for line in raw:
            print(line)

CSV 实现数据驱动测试

工程目录结构

# 工程目录结构
.
├── data
│   └── params.csv
├── src
│   ├── __init__.py
│   └── operation.py
└── tests
    ├── __init__.py
    └── test_add.py

代码示例

# params.csv 文件内容

1,1,2
3,6,9
100,200,300

# operation.py 文件内容
def my_add(x, y):
    result = x + y
    return result

# test_add.py 文件内容
import pytest
import csv

def get_csv():
    '''
    读取 csv 文件内容
    :return: 返回 [[]] 格式数据
    '''
    with open('../data/params.csv', 'r') as file:
        raw = csv.reader(file)
        data = []
        for line in raw:
            data.append(line)
    return data


class TestWithCSV:

    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', get_csv())
    def test_add(self, x, y, expected):
        assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

测试结果：

总结

读取 CSV 数据。
CSV 实现数据驱动测试。