数据驱动

在实际的测试工作中，通常需要对大量的测试数据进行验证，以保证软件的正确性。这种数据量大的测 试，在功能测试中非常耗费人力物力，但是在自动化测试中，却非常容易实现。只要编写好测试的操作 步骤，然后将多组不同的测试数据传入到相同的测试用例中，就能轻松实现对不同测试数据的验证。 前面学习了参数化用例，当数据量非常大的时候，我们不能把所有的用例都放在测试模块中。可以将数 据存放到一个外部文件中，使用的时候将外部文件的数据读取出来，也方便测试数据的管理。数据与测 试用例分别管理，可以利用外部数据源 YAML、Json、Excel、CSV 等工具管理测试数据。这里推荐使 用 YAML 工具。

YAML 介绍

YAML 是在开发中的一种标记语言，适合用来表达或编辑数据结构、各种配置文件等。YAML 不局限于 语言，可以用于不同语言程序间的数据传递（类似于 Json）。YAML 具有丰富的语法结构和可扩展性， YAML 的配置文件后缀为 .yml 或 .yaml（例如：data.yaml）。

YAML 的基本语法

大小写敏感

使用缩进表示层级关系

缩进不允许使用 tab，只允许空格

缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左对齐即可

'#'表示注释

YAML 支持数据类型

对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）

数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）

纯量：单个的、不可再分的值

YAML 表示列表

以 - 开头的行表示构成一个数组：

对应的 python 的数据结构是：['hogwarts1','hogwarts2','hogwarts3']

也可以列表嵌套列表，例如：

对应的 python 的数据结构是： [['hogwarts1','hogwarts2','hogwarts3']]

YAML 表示字典

key: value，冒号后面要加空格。

上面表达 python 里的字典： {'id': 1, 'name': 'company1', 'price': '200W'} 相对复杂的例子：

对应的 python 的数据结构是： {'hogwarts': [{'id': 1, 'name': '格兰芬多', 'price': 200}, {'id': 2, 'name': '拉文克劳', 'price': 200}]}

YAML 表示纯量

纯量是最基本的，不可再分的值，包括：

pytest 结合 YAML

PyYAML 模块在 python 中用于处理 YAML 格式数据，主要使用 yaml.safe_dump() 和 yaml.safe_load() 函数将 Python 对象和 YAML 格式数据相互转换。

安装

案例

创建用例文件以及数据文件来完成数据驱动的测试案例，创建一个文件夹 testdata，在这个文件夹下创 建 data.yml 和 test_yaml.py 文件。

创建 data.yml 文件：

创建“test_yaml.py”,代码如下：

代码分析：

yaml 文件里定义了列表数据，通过 open( ) 方法获取 data.yml 文件对象，使用 yaml.safe_load() 加载这个文件对象,将 yaml 格式文件转换为 Python 对象，分别传递到用例中生成多条用例执行。

运行结果：

运行结果中 [1-2] 和 [20-30] 表示传入的两组参数，分别传入 test_foo( ) 用例方法中执行，并且 分别生成两条测试结果。pytest 结合 yaml 实现数据驱动，yaml 文件作为用例数据源，驱动测试用例的 执行，使测试用例数据维护更加方便快捷。

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