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厨房光着屁股的警花

中文字幕 第1页艳妇荡岳小说

发布日期:2022-06-23 04:10    点击次数:199

中文字幕 第1页艳妇荡岳小说

中文字幕 第1页艳妇荡岳小说

脱了老师的裙子猛然进入

理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试时势的数据启动”不异,接口中的测试时势的数据启动便是将接口的参数(比如 method、url、param等)封装到 yaml 文献中搞定。当测试时势发生篡改,只需要修改 yaml 文献中的树立即可。

测试数据的数据启动

数据启动便是数据的篡改从而启动自动化测试的实行,最终引起测试恶果的篡改。粗浅来说,便是参数化的行使。数据量小的测试用例不错使用代码的参数化来竣事数据启动,数据量大的情况下提倡使用一种结构化的文献(举例yaml,json等)来对数据进行存储,然后在测试用例中读取这些数据。

参数化竣事数据启动

旨趣与前边章节“UI自动化测试框架”中的“测试数据的数据启动”大同小异。依然使用 @pytest.mark.parametrize 覆没器来进行参数化,使用参数化来竣事数据启动。

通过参数化的神色,分手判断id为2,3的部门的parentid为1:

import pytest

class TestDepartment:

department = Department()

@pytest.mark.parametrize("id", [2, 3])

def test_department_list(self, id):

r = self.department.list(id)

assert self.department.jsonpath(expr="$..parentid")[0] == 1

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上头的代码脱了老师的裙子猛然进入最初使用 @pytest.mark.parametrize 覆没器,传递了两组数据,测试恶果涌现有两条测试用例被实行,而不是一条测试用例。也便是 pytest 会将两组测试数据自动生成两个对应的测试用例并实行,生成两条测试恶果。

使用 Yaml 文献竣事数据启动

当测试数据量大的情况下,不错有计划把数据存储在结构化的文献中。从文献中读取出代码中所需要时势的数据,传递到测试用例中实行。本次实战以YAML进行演示。YAML以使用动态字段进行结构化,少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,亚洲色成人AV在线前面一根后面三根以数据为中心,比 excel、csv、Json、XML 等更稳妥做数据启动。

将上头参数化的两组数据存储到 yaml 文献中,创建一个data/department_list.yml文献,代码如下:

-2

-3

上头的代码界说了一个 yaml 时势的数据文献department_list.yml,文献中界说了一个列表,列表中有两个数据,终末生成的是这么的数据时势:[1,2]。将测试用例中参数化的数据改酿成从 department_list.yml 文献中读取,代码如下:

class TestDepartment:

department = Department()

@pytest.mark.parametrize("id", \

yaml.safe_load(open("../data/department_list.yml")))

def test_department_list(self, id):

r = self.department.list(id)

assert self.department.jsonpath(expr="$..parentid")[0] == 1

上头的代码,只需要使用yaml.safe_load()按序,读取department_list.yml文献中的数据,分手传入到用例 test_department_list() 按序中完成输入与恶果的考据。

树立数据启动

实质责任中,关于环境的切换和树立,为了便于爱戴,时时不会使用硬编码的体式完成。在“多环境下的接口测试”章节中还是先容了,怎样将环境的切换算作一个可树立的选项。本章节会把这部天职容进行重构,使用数据启动的神色完成多环境的树立。

环境准备

凭证“多环境下的接口测试”章节,将此章节中的环境树立部分改为数据启动的模式

代码如下:

#把host修改为ip,并附加host header

env={

"docker.testing-studio.com"脱了老师的裙子猛然进入: {

"dev": "127.0.0.1",

"test": "1.1.1.2"

},

"default": "dev"

}

data["url"]=str(data["url"]).replace(

"docker.testing-studio.com",

env["docker.testing-studio.com"][env["default"]]

data["headers"]["Host"]="docker.testing-studio.com"

实战演示

依然以yaml为示例,将通盘的环境树立信息放到 env.yml 文献中。如若怕出错,不错先使用yaml.safe_dump(env)将dict时势的代码退换为yaml。

如下所示,打印出来的,便是到手退换yaml时势的树立信息:

def test_send(self):

env={

"docker.testing-studio.com": {

"dev": "127.0.0.1",

"test": "1.1.1.2"

},

"default": "dev"

}

yaml2 = yaml.safe_dump(env)

print("")

print(yaml2)

将打印出来的内容粘贴到 env.yml 文献中: env.yml

docker.testing-studio.com:

dev: "127.0.0.1"

test: "1.1.1.2"

level: 4

default:

"dev"

将环境准备中的代码稍作修改,把env变量从一个典型dict改为,使用yaml.safe_load读取 env.yml:

# 把host修改为ip,并附加host header

env = yaml.safe_load(open("./env.yml"))

data["url"] = str(data["url"]).\

replace("docker.testing-studio.com",

env["docker.testing-studio.com"][env["default"]])

data["headers"]["Host"] = "docker.testing-studio.com"

如斯一来,就不错竣事使用数据启动的神色,通过修改 env.yml 文献来径直修改树立信息。

复制“下方换取”,进步测试中枢竞争力!

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