如何在Python中使用unittest和ddt

这篇文章给大家介绍如何在python中使用unittest和ddt，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

unittest 没有自带数据驱动功能。
所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。
DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。
资料：Http://ddt.readthedocs.io/en/latest/
2、什么是ddt？
测试步骤相同，代码一样，测试数据不同，当我们输入一组测试数据的时候，测试框架会自动生成独立的多个测试用例的方法，这就是ddt。（个人理解）
注意：ddt不等于数据驱动，ddt只是实现了数据驱动思想

首先，我们需要下载包，下载方法如下：

然后，我们开始学习

import unittestimport ddt# 首先我们导入ddt# 我们还是哪官网这个加法方法来做例子，首先我们准备一些测试数据data = [(1,2,3),    (1,3,4),    (1,4,5)]# 装饰类，也就是继承自TestCase的类,可以理解为给这个类戴了个帽子@ddt.ddtclass IntegerArithmeticTestCase(unittest.TestCase):  # 装饰测试方法。参数是一系列的值  # 注意要加这个*，多组数据，@ddt.data(*data)相当于@ddt.data((1,2,3),(1,3,4),(1,4,5))  @ddt.data(*data)  # 每次运行都会从 data中取出一组数据，动态生成一个独立的测试用例方法  def testAdd(self,test_data):    print(test_data)    self.assertEqual((test_data[0] + test_data[1]), test_data[2])'''测试用例方法名生成规则使用ddt后，会产生一个新的测试用例方法名：之前的测试用例方法名_ordinal_data之前的测试用例方法名：即定义的测试用例方法名。比如def test_large()，这里就是test_largeordinal：整数，从1开始递加。data：如果传递过来的数据存在__name__属性，则这里就是该数据的__name__值。如果未定义__name__属性，ddt会尽量将传递过来的数据转化为Python标识符，作为data显示。比如（3,2）就转化为3_2。需要注意的是，如果数据是字典，则这里就是字典的key。'''if __name__ == '__main__':  unittest.main(verbosity=2)

我么执行看一下结果：

在看一下html的结果报告：

下面我们就说一下在实际框架中ddt是如何使用的
实际框架中只不过测试数据不是放在代码里，代码要做数据分离，实际是把数据放在excel，或者yaml，或者JSON文件中，等等吧，作者实际框架中用的最多的都是这三种。
1）我么你先看一下测试数据放在json中，先建一个json文件

import unittestimport ddt# 装饰类，也就是继承自TestCase的类,可以理解为给这个类戴了个帽子@ddt.ddtclass IntegerArithmeticTestCase(unittest.TestCase):  # 装饰测试方法。参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型。  # 注意，如果文件以”.yml”或者”.yaml”结尾，ddt会作为yaml类型处理，其他所有文件都会作为json文件处理。  # 如果文件中是列表，每个列表的值会作为测试用例参数，同时作为测试用例方法名后缀显示。  # 如果文件中是字典，字典的key会作为测试用例方法的后缀显示，字典的值会作为测试用例参数  @ddt.file_data('d1.json')  @ddt.unpack  # 每次运行都会从 data中取出一组数据，动态生成一个独立的测试用例方法  def testAdd(self,first,second,values):    self.assertEqual( (first+ second), values)if __name__ == '__main__':  unittest.main(verbosity=2)

执行查看结果如下：

关于如何在Python中使用unittest和ddt就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。