之前有说过,通过pytest测试框架标记参数化功能可以实现数据驱动测试。数据驱动测试使用的文件主要有以下类型:
- txt 文件
- csv 文件
- excel 文件
- json 文件
- yaml 文件
- ....
本文主要讲的就是以上几种文件类型的读取和使用
一.txt 文件读取使用
首先创建一个 txt 文件,文件内容为:
张三,男,2024-09-10
李四,女,2022-09-10
王五,男,2090-09-10
然后读取文件内容
python
def get_txt_data():
with open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\txt_data", encoding="utf-8") as file:
content = file.readlines()
# print(content)
# 去掉数据后面的换行符
list_data = []
list_data1 = []
for i in content:
list_data.append(i.strip())
# 将数据分割
for i in list_data:
list_data1.append(i.split(","))
return list_data1
这样就得到了 符合参数化要求的参数,对读取的内容进行使用:
python
@pytest.mark.parametrize(
("name", "gender", "data"), get_txt_data())
def test_txt_func(name, gender, data):
print(f'输入名字:{name}')
print(f'输入性别 :{gender}')
print(f'输入日期:{data}')
输出为:
python
D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe D:\python_project\API_Auto\API3\main.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.10.6, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 -- D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\python_project\API_Auto\API3
configfile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.13.5, result-log-1.2.2
collecting ... [['张三', 18.0, 185.0, 10000000.0], ['李四', 30.0, 178.0, 2000.0], ['王五', 40.0, 169.0, 43323.0]]
collected 3 items
testcases/test_ddt.py::test_txt_func[张三-男-2024-09-10] 输入名字:张三
输入性别 :男
输入日期:2024-09-10
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_txt_func[李四-女-2022-09-10] 输入名字:李四
输入性别 :女
输入日期:2022-09-10
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_txt_func[王五-男-2090-09-10] 输入名字:王五
输入性别 :男
输入日期:2090-09-10
PASSED
============================== 3 passed in 0.06s ==============================
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Process finished with exit code 0
二.csv 文件读取使用
首先创建一个csv文件,内容为:
1,2,3 1,3,3 2,2,4
然后读取文件内容
python
import csv
def get_csv_data():
list1 = []
f = csv.reader(open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\x_y_z.csv", encoding="utf-8"))
for i in f:
# list1.append(i.strip())
# [int(element) for element in i], 列表推导式,它的作用是对 i 中的每个元素进行遍历,并将每个元素从字符串(str)转换为整数(int)
a = [int(element) for element in i]
list1.append(a)
return list1
然后使用读取到的数据
python
@pytest.mark.parametrize(
("x", "y", "z"), get_csv_data()
)
def test_csv_func(x, y, z):
assert x * y == z
输出为:
python
D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe D:\python_project\API_Auto\API3\main.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.10.6, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 -- D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\python_project\API_Auto\API3
configfile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.13.5, result-log-1.2.2
collecting ... [['张三', 18.0, 185.0, 10000000.0], ['李四', 30.0, 178.0, 2000.0], ['王五', 40.0, 169.0, 43323.0]]
collected 3 items
testcases/test_ddt.py::test_csv_func[1-2-3] FAILED
testcases/test_ddt.py::test_csv_func[1-3-3] PASSED
testcases/test_ddt.py::test_csv_func[2-2-4] PASSED
================================== FAILURES ===================================
____________________________ test_csv_func[1-2-3] _____________________________
x = 1, y = 2, z = 3
@pytest.mark.parametrize(
("x", "y", "z"), get_csv_data()
)
def test_csv_func(x, y, z):
> assert x * y == z
E assert (1 * 2) == 3
testcases\test_ddt.py:21: AssertionError
----------------------------- Captured log setup ------------------------------
WARNING pytest_result_log:plugin.py:122 ---------------Start: testcases/test_ddt.py::test_csv_func[1-2-3]---------------
---------------------------- Captured log teardown ----------------------------
WARNING pytest_result_log:plugin.py:128 ----------------End: testcases/test_ddt.py::test_csv_func[1-2-3]----------------
=========================== short test summary info ===========================
FAILED testcases/test_ddt.py::test_csv_func[1-2-3] - assert (1 * 2) == 3
========================= 1 failed, 2 passed in 0.13s =========================
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Process finished with exit code 0
三.excel 文件读取使用
首先创建一个excel文件,文件内容为:

然后在读取Excel数据内容前,要针对不同版本使用不同的第三方库
- xls
- office 2003版本
- 安装:xlrd第三库
- 必须指定版本
- pip install xlrd==1.2.0
- office 2003版本
- xlsx
- office 2016版本
- 安装:openpyxl第三方库
- 默认安装最新的版本库即可
- pip install openpyxl
- office 2016版本
安装完后,读取 数据:
python
import xlrd
# # 读取excel 文件数据获取xls文件对象
# xls = xlrd.open_workbook(r'D:\python_project\API_Auto\API3\data\test.xlsx')
#
# # 获取excel 中的sheet 表,0代表第一张 表的索引、
# sheet = xls.sheet_by_index(0)
#
# # 输出数据列
# print(sheet.ncols)
#
# # 输出数据行
# print(sheet.nrows)
#
# # 读取具体某一行内容,0代表第一行数据索引
# print(sheet.row_values(1))
#
def get_excel_data(path):
list_excel = []
xls = xlrd.open_workbook(path)
# 获取excel 中的sheet 表,0代表第一张 表的索引、
sheet = xls.sheet_by_index(0)
for i in range(sheet.nrows):
list_excel.append(sheet.row_values(i))
# 删除表头数据
list_excel.pop(0)
# print(list_excel)
return list_excel
使用读取到的数据:
python
@pytest.mark.parametrize(
("name", "age", "height", "money"), get_excel_data(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\test.xlsx")
)
def test_excel_func(name, age, height, money):
print(f"name是{name},age是{age},height是{height},money是{money}")
输出结果为 :
python
D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe D:\python_project\API_Auto\API3\main.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.10.6, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 -- D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\python_project\API_Auto\API3
configfile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.13.5, result-log-1.2.2
collecting ... collected 3 items
testcases/test_ddt.py::test_excel_func[张三-18.0-185.0-10000000.0] name是张三,age是18.0,height是185.0,money是10000000.0
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_excel_func[李四-30.0-178.0-2000.0] name是李四,age是30.0,height是178.0,money是2000.0
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_excel_func[王五-40.0-169.0-43323.0] name是王五,age是40.0,height是169.0,money是43323.0
PASSED
============================== 3 passed in 0.09s ==============================
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Process finished with exit code 0
四.json 文件的读取使用
首先创建一个json文件,内容为:
[ [1,2,3], [4,2,6], [7,8,9] ]
然后读取文件内容
python
def get_json_data(path):
with open(path, encoding="utf-8") as file:
content = file.read()
# print(eval(content))
# print(type(eval(content)))
# eval() : 去掉最外层的引号
return eval(content)
对读取到的内容进行使用:
python
@pytest.mark.parametrize(
("x", "y", "z"), get_json_data(r'D:\python_project\API_Auto\API3\data\json.json')
)
def test_json_func(x, y, z):
assert x + y == z
输出结果为:
python
D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe D:\python_project\API_Auto\API3\main.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.10.6, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 -- D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\python_project\API_Auto\API3
configfile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.13.5, result-log-1.2.2
collecting ... collected 3 items
testcases/test_ddt.py::test_json_func[1-2-3] PASSED
testcases/test_ddt.py::test_json_func[4-2-6] PASSED
testcases/test_ddt.py::test_json_func[7-8-9] FAILED
================================== FAILURES ===================================
____________________________ test_json_func[7-8-9] ____________________________
x = 7, y = 8, z = 9
@pytest.mark.parametrize(
("x", "y", "z"), get_json_data(r'D:\python_project\API_Auto\API3\data\json.json')
)
def test_json_func(x, y, z):
> assert x + y == z
E assert (7 + 8) == 9
testcases\test_ddt.py:35: AssertionError
----------------------------- Captured log setup ------------------------------
WARNING pytest_result_log:plugin.py:122 --------------Start: testcases/test_ddt.py::test_json_func[7-8-9]---------------
---------------------------- Captured log teardown ----------------------------
WARNING pytest_result_log:plugin.py:128 ---------------End: testcases/test_ddt.py::test_json_func[7-8-9]----------------
=========================== short test summary info ===========================
FAILED testcases/test_ddt.py::test_json_func[7-8-9] - assert (7 + 8) == 9
========================= 1 failed, 2 passed in 0.14s =========================
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Process finished with exit code 0
五.yaml 文件读取使用
1.yaml数据读写
序列化:内存中数据,转化为文件
反序列化:将文件转化为内存数据 需要操作yaml文件,安装第三方库
pip install pyyaml
2.序列化 将yaml 数据写入文件中
python
"""
YAML 是一个可读性 高,用来达标数据序列化的格式
基本语法格式:
1.区分大小写
2.使用缩进表示层级 关系
3.缩进不能 使用 tab 建,只能使用空格
4.缩进的空格数不重要,只要相同 层级的元素左对齐即可
5.可以使用 注释符号 #
yaml 序列化 常用数据类型:
1.对象(python中的 字段,键值对)
2.数组(python 中的列表 )
3.纯量:单个的、不可再分值
4.布尔值
5.空值
YAML 数据读写:
序列化:将内存 中数据转化为文件
反序列化 :将文件转化为内存数据
需要安装第三方库:pip install pyyaml
"""
data = {
'数字': [1, 2, 3, 4, -1],
'字符串': ["a", "@#", "c"],
'空值': None,
'布尔值': [True, False],
'元组': (1, 2, 3)
}
import yaml
# 将 python 数据类型,转换为yaml 格式
yaml_data = yaml.safe_dump(
data, # 要转化的数据内容
allow_unicode=True, # 允许unicode 字符,中文原样显示
sort_keys=False # 不进行排序,原样输出
)
# 序列化 将yaml 数据写入文件中
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml.yaml", "w", encoding="utf-8")
f.write(yaml_data)
f.close()
3.反序列化 读取yaml 文件中的数据
python
# 反序列化 读取yaml 文件中的数据
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml.yaml", "r", encoding="utf-8")
s = f.read()
data_yaml = yaml.safe_load(s)
print(data_yaml)
4.写入一个大列表里面嵌套小列表
python
# 写入一个大列表里面嵌套小列表
list1 = [['张三', 18.0, 185.0, 10000000.0], ['李四', 30.0, 178.0, 2000.0], ['王五', 40.0, 169.0, 43323.0]]
yaml_data = yaml.safe_dump(
list1, # 要转化的数据内容
allow_unicode=True, # 允许unicode 字符,中文原样显示
sort_keys=False # 不进行排序,原样输出
)
# 序列化 将yaml 数据写入文件中
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml1.yaml", "w", encoding="utf-8")
f.write(yaml_data)
f.close()
完整代码为:
python
data = {
'数字': [1, 2, 3, 4, -1],
'字符串': ["a", "@#", "c"],
'空值': None,
'布尔值': [True, False],
'元组': (1, 2, 3)
}
import yaml
def get_yaml_data():
# 将 python 数据类型,转换为yaml 格式
yaml_data = yaml.safe_dump(
data, # 要转化的数据内容
allow_unicode=True, # 允许unicode 字符,中文原样显示
sort_keys=False # 不进行排序,原样输出
)
# 序列化 将yaml 数据写入文件中
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml.yaml", "w", encoding="utf-8")
f.write(yaml_data)
f.close()
# 反序列化 读取yaml 文件中的数据
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml.yaml", "r", encoding="utf-8")
s = f.read()
data_yaml = yaml.safe_load(s)
print(data_yaml)
# 写入一个大列表里面嵌套小列表
list1 = [['张三', 18.0, 185.0, 10000000.0], ['李四', 30.0, 178.0, 2000.0], ['王五', 40.0, 169.0, 43323.0]]
yaml_data = yaml.safe_dump(
list1, # 要转化的数据内容
allow_unicode=True, # 允许unicode 字符,中文原样显示
sort_keys=False # 不进行排序,原样输出
)
# 序列化 将yaml 数据写入文件中
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml1.yaml", "w", encoding="utf-8")
f.write(yaml_data)
f.close()
# 反序列化 读取yaml 文件中的数据
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml1.yaml", "r", encoding="utf-8")
s = f.read()
data_yaml1 = yaml.safe_load(s)
print(data_yaml1)
return data_yaml1
使用读取到的数据:
python
@pytest.mark.parametrize(
("x"), get_yaml_data()
)
def test_yaml_func(x):
for i in x:
print(i)
输出为 :
python
D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe D:\python_project\API_Auto\API3\main.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.10.6, pytest-8.3.5, pluggy-1.5.0 -- D:\python_project\API_Auto\API3\venv\Scripts\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: D:\python_project\API_Auto\API3
configfile: pytest.ini
plugins: allure-pytest-2.13.5, result-log-1.2.2
collecting ... {'数字': [1, 2, 3, 4, -1], '字符串': ['a', '@#', 'c'], '空值': None, '布尔值': [True, False], '元组': [1, 2, 3]}
[['张三', 18.0, 185.0, 10000000.0], ['李四', 30.0, 178.0, 2000.0], ['王五', 40.0, 169.0, 43323.0]]
collected 3 items
testcases/test_ddt.py::test_yaml_func[x0] 张三
18.0
185.0
10000000.0
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_yaml_func[x1] 李四
30.0
178.0
2000.0
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_yaml_func[x2] 王五
40.0
169.0
43323.0
PASSED
============================== 3 passed in 0.10s ==============================
Report successfully generated to .\report
Process finished with exit code 0