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python自动化测试中装饰器@ddt与@data源码深入解析

时间:2022-12-10来源:www.pcxitongcheng.com作者:电脑系统城

一、使用ddt和data装饰器的大致框架如下,每个test_开头的方法,代表一条测试用例

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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)

二、给类动态的增加方法

案例1

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__)

案例2:

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

案例3:

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()

三、ddt和data的源码解析

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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

原因:

解决:

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)

分部解析代码

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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')

总结

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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