Pytest 结合数据驱动 - Excel

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 Excel 表格、CSV 文件、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

Excel 简介

Excel 是一种电子表格程序，由微软公司开发和发布，是 Microsoft Office 套件的一部分。它广泛用于各种领域，包括商业、科学、教育和个人用途。Excel 提供了强大的数据分析、计算、图表制作和数据管理功能，使用户能够轻松地创建、编辑和分析电子表格。

Excel 文件的操作

读取 Excel 文件的方法

第三方库
xlrd
xlwings
pandas
推荐使用：openpyxl
官方文档

openpyxl 库操作 Excel

安装：pip install openpyxl
导入：import openpyxl
读取 Excel 步骤
读取工作簿
读取工作表
读取单元格

import openpyxl

# 获取工作簿
book = openpyxl.load_workbook('../data/params.xlsx')

# 读取工作表
sheet = book.active

# 读取单个单元格
cell_a1 = sheet['A1']
# 读取 A3
cell_a3 = sheet.cell(column=1, row=3)

# 读取多个连续单元格
cells = sheet["A1":"C3"]

# 获取单元格的值
cell_a1.value

Excel 实现数据驱动测试

工程目录结构

src 目录：存放被测函数文件。
data 目录：存放 excel 数据文件。
tests 目录：存放测试用例文件。

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

测试准备

测试数据：params.xlsx

代码示例

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

# test_add.py 文件内容
import openpyxl
import pytest

def get_excel():
    '''
    获取 excel 表中第一个 sheet 的值
    :return: 返回 [[]] 格式数据
    '''
    # 获取工作簿
    book = openpyxl.load_workbook('../data/params.xlsx')
    # 获取活动行（非空白的）
    sheet = book.active
    # 提取数据，格式：[[1, 2, 3], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]
    values = []
    for row in sheet:
        line = []
        for cell in row:
            line.append(cell.value)
        values.append(line)
    return values

class TestWithEXCEL:

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

测试结果：

./assets/Pytest结合数据驱动-Excel.mp4

总结

openpyxl 库的安装与使用。
Excel 实现数据驱动测试。