数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧！使用数据驱动的模式，可以根据业务分解测试数据，只需定义变量，使用外部或者自定义的数据使其参数化，从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据。可以将测试脚本与测试数据分离，使得测试脚本在不同数据集合下高度复用。不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖，还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作。

下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库，结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试。

ddt库包含一组类和方法用于实现数据驱动测试。可以将测试中的变量进行参数化。

可以通过python自带的pip命令进行下载并安装：pip install ddt . 更多关于ddt的信息可以参考：

https://pypi.org/project/ddt/

一个简单的数据驱动测试

为了创建数据驱动测试，需要在测试类上使用@ddt装饰符，在测试方法上使用@data装饰符。@data装饰符把参数当作测试数据，参数可以是单个值、列表、元组、字典。对于列表，需要用@unpack装饰符把元组和列表解析成多个参数。

下面实现百度搜索测试，传入搜索关键词和期望结果，代码如下：

import unittestfrom selenium import webdriverfrom ddt import ddt, data, unpack@ddtclass SearchDDT(unittest.TestCase): '''docstring for SearchDDT''' def setUp(self): self.driver = webdriver.Chrome() self.driver.implicitly_wait(30) self.driver.maximize_window() self.driver.get("https://") # get test data from specified excle spreadsheet by using the get_data funcion @data(*get_data('TestData.xlsx')) @unpack def test_search(self, search_value, expected_result): search_text = self.driver.find_element_by_id('kw') search_text.clear() search_text.send_keys(search_value) search_button = self.driver.find_element_by_id('su') search_button.click() tag = self.driver.find_element_by_link_text("PyPI").text self.assertEqual(expected_result, tag) def tearDown(self): self.driver.quit()if __name__ == '__main__': unittest.main(verbosity=2)

与上面读取CVS文件一样，测试执行时，@data将调用get_data()方法读取外部数据文件，并将数据逐行返回给@data。执行的结果也同上~

如果想从数据库的库表中获取数据，同样也需要一个get_data()方法，并且通过DB相关的库来连接数据库、SQL查询来获取测试数据。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。