时间:2022-12-10来源:www.pcxitongcheng.com作者:电脑系统城
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from ddt import ddt,data import unittest test_datas = [ { 'id' : 1 , 'title' : '测试用例1' }, { 'id' : 2 , 'title' : '测试用例2' }, { 'id' : 3 , 'title' : '测试用例3' }, { 'id' : 4 , 'title' : '测试用例4' } ] @ddt class TestDemo(unittest.TestCase): @data ( * test_datas) def test_demo1( self ,item): print ( '测试用例执行' ,item) |
unittest中的测试用例:
测试类中每一个test开头的方法就是一条测试用例
ddt根据用例数据生成测试用例的思路:
1、利用data装饰器:传入测试数据,在装饰器中将测试数据保存起来
2、ddt这个装饰器:遍历测试数据,每遍历出一条数据,往测试类中添加一个test开头的方法
setattr(类,方法名,方法)
setattr(对象/类,属性名/方法名,属性值/方法)
特别注意:
给类动态增加方法一定要加self
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class Demo: def test_1( self ): print ( "这个是方法test_1" ) def kobe( self ,item): print ( "kobe-----执行了" ,item) datas = [ 2 , 8 , 23 , 22 , 24 ] #根据数据动态给测试类中增加5个方法 for i in datas: name = 'test_1_{}' . format (i) #给类动态增加方法 setattr (Demo,name,kobe) print (Demo.__dict__) |
调用动态执行的5个方法,执行结果都为kobe-----执行了 24,有bug
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class Demo: def test_1( self ): print ( "这个是方法test_1" ) def kobe( self ,item): print ( "kobe-----执行了" ,item) datas = [ 2 , 8 , 23 , 22 , 24 ] #根据数据动态给测试类中增加5个方法 for i in datas: name = 'test_1_{}' . format (i) def wrapper( self ): kobe( self ,i) #给类动态增加方法 setattr (Demo,name,wrapper) #print(Demo.__dict__) Demo().test_1_2() Demo().test_1_8() Demo().test_1_22() Demo().test_1_23() Demo().test_1_24() |
执行结果:
kobe-----执行了 24
kobe-----执行了 24
kobe-----执行了 24
kobe-----执行了 24
kobe-----执行了 24
原因分析
解决案例2的bug
定义闭包create_method:进行数据锁定,锁定的是datas=[2,8,23,22,24]
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class Demo: def test_1( self ): print ( "这个是方法test_1" ) def kobe( self ,item): print ( "kobe-----执行了" ,item) datas = [ 2 , 8 , 23 , 22 , 24 ] #todo 使用闭包进行数据锁定 def create_method(i): def wrapper( self ): kobe( self ,i) return wrapper #根据数据动态给测试类中增加5个方法 for i in datas: name = 'test_1_{}' . format (i) wrapper = create_method(i) #给类动态增加方法 setattr (Demo,name,wrapper) Demo().test_1_2() Demo().test_1_8() Demo().test_1_22() Demo().test_1_23() Demo().test_1_24() |
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from ddt import ddt,data import unittest test_datas = [ { 'id' : 1 , 'title' : '测试用例1' }, { 'id' : 2 , 'title' : '测试用例2' }, { 'id' : 3 , 'title' : '测试用例3' }, { 'id' : 4 , 'title' : '测试用例4' } ] def ddt( cls ): '''遍历测试数据,给类动态添加方法''' #如何通过类获取方法? #res=cls.__dict__ #print('测试类的方法和属性字典',res) for name,method in list ( cls .__dict__.items()): #遍历出来的属性值(方法)是否拥有datas属性(测试数据) if hasattr (method, 'datas' ): #获取方法中保存的测试数据 datas = getattr (method, 'datas' ) #遍历测试数据 for index,value in enumerate (datas): print ( "数据:" ,value) #给测试类动态添加用例 method_name = '{}_{}' . format (name,index + 1 ) print ( '方法名' ,method_name) #给类动态的增加方法 def wrapper( self ): method( self , value) #todo 给测试类动态添加一个测试方法 setattr ( cls ,method_name,wrapper) return cls def data( * args): '''将测试数据保存为测试方法的属性''' #*args接收到的是data装饰器传递进来的数据 def wrapper(func): #func接收的是data装饰的函数 func.datas = args return func return wrapper @ddt class TestDemo(): @data ( * test_datas) #test_demo1=data(*test_datas)(test_demo1) def test_demo1( self ,item): print ( '测试用例执行' ,item) #print(TestDemo.test_demo1.__dict__) |
这样写的话有bug
采用闭包进行数据锁定,锁定value和method
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def create_test_method(method,value): def wrapper( self ): method( self , value) return wrapper |
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from ddt import ddt,data import unittest test_datas = [ { 'id' : 1 , 'title' : '测试用例1' }, { 'id' : 2 , 'title' : '测试用例2' }, { 'id' : 3 , 'title' : '测试用例3' }, { 'id' : 4 , 'title' : '测试用例4' } ] def create_test_method(method,value): def wrapper( self ): method( self , value) return wrapper def ddt( cls ): #todo @ddt这个装饰器:遍历测试数据,每遍历出一条数据,往测试类中添加一个test开头的方法 #setattr(类,方法名,方法) res = list ( cls .__dict__.items()) print (res) for name,method in res: print (name,method) if hasattr (method, 'datas' ): #如果有datas属性,获取方法中保存的datas datas = getattr (method, 'datas' ) #遍历测试数据 for index,value in enumerate (datas): print ( '测试数据:' ,value) #给测试类动态的增加测试用例 method_name = '{}_{}' . format (name,index + 1 ) print ( '方法:' ,method_name,method) #todo 给类动态的增加方法,最终希望执行def test_demo1(self,item):这个方法的 #test_method=method #但是item需要自己传,但是unittest是不需要传递参数的 # def wrapper(self): # method(self,value) wrapper = create_test_method(method, value) # todo 给测试类动态添加一个测试方法 setattr ( cls , method_name, wrapper) else : delattr ( cls ,name) return cls def data( * args): # *args为给装饰器传递的参数test_datas def wrapper(func): # func为被装饰器装饰的函数test_demo1 #todo @data装饰器的作用是保存测试数据,将测试数据存放到函数属性中 func.datas = test_datas return func return wrapper @ddt class TestDemo(unittest.TestCase): @data ( * test_datas) #test_demo1=data(*test_datas)(test_demo1) def test_demo1( self ,item): print ( '测试用例执行' ,item) |
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@data ( * test_datas) def test_demo1( self ,item): print ( '测试用例执行' ,item) |
1、上面3行代码可以写成如下:
@data(*test_datas)
:可以表示为test_demo1=data(*test_datas
)(test_demo1)
2、输出属性(方法)名称和属性值
1 | for name,method in list ( cls .__dict__.items()) |
3、将遍历出来的属性名(方法)判断是否包含datas属性,如果有datas属性,获取方法中保存的datas
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if hasattr (method, 'datas' ): datas = getattr (method, 'datas' ) |
到此这篇关于python自动化测试中装饰器@ddt与@data源码解析的文章就介绍到这了
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