浅谈 Data Driven Testing

作者：QE_LAB

2023-04-03
陕西
本文字数：2482 字
阅读完需：约 8 分钟

What is Data Driven Testing

数据驱动测试（Data-driven test）是一种软件测试方法，其中测试数据以表格或电子表格格式存储。数据驱动测试允许测试人员输入一个单一的测试脚本，可以对表格中的所有测试数据执行测试，并期望在同一表格中的测试输出。它也被称为表驱动测试或参数化测试。尤其是针对于自动化测试，DDT 几乎是所有自动化测试默认遵循的规范。当我们执行自动化测试的时候，都会遵照 DDT 的要求，尽量将测试中的可变数据抽象出来，变成单独的文件，这个文件的格式可以是 csv、xslx，也可以是 json、xml 或者是 database。

Why Data Driven Testing

DDT 的数据一般包括支持自动化测试用例执行的测试数据，UI 测试使用的元素定位数据，和测试产生的测试结果。使用 DDT 的方式编写我们的测试脚本可以 1. 尽量保证 test case 和容易发生变化的数据解耦。这样当容易发生变化的数据变更后可以在统一的位置进行维护。同时脚本的实现方式发生变化的时候不影响用例本身的执行。2. 可以复用代码，避免重复冗余的代码。

How to create a Data Driven Automation Framework

DDT 究竟怎么落地到实际的测试中呢？举个🌰，最简单的登陆注册页面，正确的用户名，错误的密码；正确的密码，错误的用户名；正确的用户名，正确的密码；甚至输入用户名的格式和密码的格式不同都会产生不同的用例。那我们可以把这些不同的数据存在一个文件中，用变量的方式把数据传递到登陆的方法中，这样就完成了一个简单的 DDT 测试脚本。

为了能更加方便的使用 DDT 的方式编写测试，有很多工具来辅助我们更简单的实现 DDT。如果你的常用编程语言是 python，可以了解下 python 中的 selenium-ddt 库。里面的常用方法是 @data、@ddt、@unpack、@file_data 这四种装饰器。

import osfrom ddt import ddt, data, unpack, file_dataimport unittest
def get_data():   testdata = [{'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'kite', 'age': 30}]   return testdata
@ddtclass MyTestCase(unittest.TestCase):   @data(1, 2, 3) //单组元组数据   def test1(self, value):       print(value)
   @data((1, 2, 3), (4, 5, 6))   def test2(self, value):       print(value)
   @data((1, 2, 3), (4, 5, 6)) //多组元组数据   @unpack // 加入unpack方法后使用两组数据执行该用例   def test3(self, value1, value2, value3):       print(value1, value2, value3)
   @data([{'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'kite', 'age': 30}]) //列表数据   def test4(self, value):       print(value)
   @data({'name': 'tom', 'age': '20'}, {'name': 'kite', 'age': '30'})//字典数据   def test5(self, value):       print(value)
   @data({'name': 'tom', 'age': '20'}, {'name': 'kite', 'age': '30'})//多组字典数据拆分   @unpack   def test6(self, name, age):       print(name, age)
   testdata = [{'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'kite', 'age': 30}]
   # @data(*testdata)   @data(get_data()) //可以引用其他方法中的数据   def test7(self, value):       print(value)
   @file_data(os.getcwd() + '/test.json')//读取文件应用文件中的数据   def test8(self, value2):       print(value2)
if __name__ == '__main__':   unittest.main()

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代码比较简单但是可以说明问题，感兴趣的同学可以自己尝试运行一下，查看结果。可以看到 ddt 中支持多种多样数据结构的同时，也支持不同获取数据的来源，可以是定义在脚本中的数据，也可以是函数的返回数据，还可以读取文件中的数据。虽然在 pytest 支持参数化注解后就很少人使用 selenium-ddt 了，但是其中的设计思想还是值得参考。

下面是一个 pytest 参数化的🌰。pytest 的参数化是通过 @pytest.mark.parametrize 注解来实现的。@pytest.mark.parametrize 的内部是 ParametrizeMarkDecorator，ParametrizeMarkDecorator 的类中传入了 MarkDecorator 装饰器，这个装饰器被调用后，会将标记附加在类中，自动应用到类中找到的所有用例里面。这就是为什么使用注解后的用例可以全部被执行的原因。而读取这些数据解析出来，是因为 ParametrizeMarkDecorator 的实现是一个 Iterable，当传入的 data 是一个可迭代对象的时候，就可以将 data 中的数据 unpack 出来。

login_data = [  ('test001', 'test001@qq.com', '123456', '123456', '666', '验证码不正确'),  ('test200', 'test009@qq.com', '123456', '123456', '111', '注册成功，点击确定进行登录。'),]
@pytest.mark.parametrize('username,email,pwd,expected', login_data)def test1_register(self, username, email, pwd, expected):
   self.driver.find_element(By.NAME, 'username').send_keys(username)   self.driver.find_element(By.NAME, 'email').send_keys(email)   self.driver.find_element(By.NAME, 'pwd').send_keys(pwd)   self.driver.find_element(By.NAME, 'comfirmed').click()   WebDriverWait(self.driver, 5).until(EC.alert_is_present())   alert = self.driver.switch_to.alert   assert alert.text == expected   alert.accept()

复制代码

Best practices of Data Driven testing

在数据驱动测试过程中，使用真实的数据是最理想的。
测试流程应该在编写在测试脚本内。
使用数据来驱动断言。
测试数据要包含积极和消极的结果。
将数据驱动的功能测试复用在其他形式的测试，如安全或者性能测试。

Disadvantages of Data Driven testing

测试的质量取决于实施团队的自动化技能。
当测试脚本需要大量的数据时，数据验证的工作也会比较复杂。
维护测试是一个大问题，因为数据驱动测试需要大量的编码。
使用 DDT 完成测试脚本的开发需要比较高水平的 coding 能力。
会产生很多文件。主要是与管理测试脚本和测试结果有关。

DDT 是一种编写自动化测试的规范或者说是一个框架，用文件的形式存储测试数据，达到数据和测试脚本物理上的隔离，从而达到更好维护用例和更 make sense 的结果。大家在实践 DDT 或者学习 DDT 过程中遇到过哪些问题或者有什么更好的实践，欢迎找我讨论！

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/5d5a70af80c1a324ecf9ea18f】。文章转载请联系作者。

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