Python自动化测试中结合unittest与YAML配置文件的实践

Python自动化测试中结合unittest与YAML配置文件的实践

本文详细解析在Python自动化测试中结合unittest框架与YAML配置文件的使用方法，通过具体示例代码展示操作流程，为相关学习与工作提供参考。

在编写unittest自动化用例时，若多个用例涉及相同的请求地址但参数不同，直接硬编码会导致代码冗余且难以维护。此时引入配置文件，将公共参数统一管理，可有效避免重复代码，并简化后期维护工作。

本例选用YAML格式进行配置，首先需安装对应的Python库，执行命令pip install yaml即可完成安装。

安装完成后，在脚本中通过import yaml导入模块。具体语法细节可参考官方入门教程。

YAML配置文件的引入与安装

以下通过具体示例说明配置过程：

基于YAML的查询教师列表用例配置

以“查询教师列表”用例为例，该场景下请求地址固定，但每次请求参数不同。我们将请求地址配置在yaml文件中。

第一步，创建yaml文件并录入请求的URL地址。

读取URL信息与安全加载

第二步，在代码中读取该url信息。

class teaTimeData(unittest.TestCase):
  def setUp(self):
    print("-------教师用例开始执行-------")
    self.file = open(get_path() + "/data/count_query.yaml","r",encoding="utf-8")
    self.data = yaml.load(self.file,Loader=yaml.FullLoader)
    self.file.close()
    self.base_url = self.data["query"].get("url")

注意：若直接使用yaml.load()，可能会收到关于安全性的警告。建议参考PyYaml文档中关于yaml.load(input)弃用说明的处理方式，通常推荐使用yaml.FullLoader。

编辑与执行测试用例

第三步，编辑具体的测试用例代码。

def test_01(self):
    headers ={
      "frontcode": "frontcode",
      "token": user_token
    }
    params={
      "pageSize": "5"
    }
    r = requests.get(url = self.query_url,headers = headers,params = params)
    self.assertEqual(r.status_code,200)

继续编写其他用例时，只需在yaml文件中配置不同的参数值即可，无需修改代码逻辑。

最后，执行所有配置好的用例。

以上就是本文的全部内容，希望能为读者的学习和工作提供帮助，欢迎继续支持本站。