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序列化和反序列化、pytest-DDT数据驱动

序列化

序列化就是将对象转化成文件

python转成json

import jsondata = {"数字": [1, 1.1, -1],"字符串": ["aaaa", 'bbbb'],"布尔值": [True, False],"空值": None,"列表": [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],"字典": [{"a": 1, "b": 2}, {"c": 3}]
}with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:s = json.dumps(data, ensure_ascii=False)f.write(s)

python转成yaml

import yamldata = {"数字": [1, 1.1, -1],"字符串": ["aaaa", 'bbbb'],"布尔值": [True, False],"空值": None,"列表": [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],"字典": [{"a": 1, "b": 2}, {"c": 3}]
}with open("data.yaml", "w", encoding="utf-8") as f:s = yaml.safe_dump(data, allow_unicode=True)f.write(s)

反序列化

反序列化就是将文件转化成对象

json转成python

import jsonwith open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:s = json.loads(f.read())print(s)

yaml转成python

import yamlwith open("data.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:s = yaml.safe_load(f.read())print(s)# yaml可以完全兼容json
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:s = yaml.safe_load(f.read())print(s)

pytest的DDT数据驱动

DDT:数据驱动测试

DDT数据驱动的本质:测试框架根据数据文件的内容,来决定如何执行测试用例

实现思路:

(1)将用例参数的数据存放在(.json、.yaml等)文件中

(2)读取文件中的数据

(3)将数据传递给pytest(根据数据创建用例)

(4)在用例中使用数据

举例:

将从ddt_yaml.yaml文件中读取的数据内容打包成列表传递给@pytest.mark.parametrize()

yaml里面的内容(这里给出的数据不是纯yaml语法的格式):

- [1, 2]
- [2, 3]
- [3, 4]
- [0, -1]

用例实现: 

mport pytest
import yamldef add(a, b):return a + bwith open("ddt_yaml.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:l = yaml.safe_load(f.read())print(l)@pytest.mark.parametrize("a, b",l,
)
def test_abc(a, b):c = add(a, b)assert c == a + b

优点

1. 方便用例的增加和减少(只需要改变文件里面的数据组数就可以控制用例数量)

2. 方便对用例内容的修改

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