python自动化unittest yaml使用过程解析

Python的unittest是Python标准库中的一个单元测试框架，它提供了编写和组织测试的基本结构。在自动化测试中，特别是当测试用例需要重复使用相同的参数时，将这些参数存储在外部配置文件中可以提高代码的可读性和可维护性。YAML（YAML Ain't Markup Language）是一种常见的人类可读的数据序列化格式，常用于配置文件。 在Python中使用unittest结合yaml进行自动化测试，首先需要安装`pyyaml`库，通过命令`pip install pyyaml`来安装。这个库提供了读写yaml文件的功能。 在yaml文件中，我们可以定义测试用例所需的配置。例如，在一个名为`count_query.yaml`的文件中，我们可以记录请求URL： ```yaml query: url: http://example.com/api/teachers ``` 然后在unittest测试类中，我们需要导入`yaml`库来读取这个文件。在测试类的初始化方法（`setUp`）中，打开并加载yaml文件： ```python import yaml 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") ``` 这里使用`yaml.load(self.file, Loader=yaml.FullLoader)`来加载yaml文件，注意`yaml.load()`在新版本的PyYAML中已被弃用，推荐使用`yaml.safe_load()`或指定加载器，如`yaml.FullLoader`。 接下来，我们可以编写测试用例。假设我们有多个查询教师列表的用例，只是参数不同。在`test_01`方法中，我们可以根据yaml文件中的URL和自定义的参数发送GET请求： ```python def test_01(self): headers ={ "frontcode": "frontcode", "token": user_token } params={ "pageSize": "5" } r = requests.get(url = self.base_url, headers = headers, params = params) self.assertEqual(r.status_code, 200) ``` 在这个例子中，`test_01`用例检查了HTTP响应的状态码是否为200。对于其他类似的用例，只需更改参数部分，而无需重复写请求URL。 为了运行所有的测试用例，可以使用unittest的`TestLoader`和`TextTestRunner`，如下所示： ```python if __name__ == '__main__': suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TeaTimeData) unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite) ``` 这样，所有的测试用例都会按照unittest的规则依次执行。通过这种方式，我们可以利用unittest和yaml文件实现参数化的测试，减少代码重复，提高测试效率，并使测试代码更加整洁易于维护。 总结起来，Python的unittest框架结合yaml文件，可以有效地管理和组织自动化测试中的参数，使得测试用例更加灵活且易于扩展。在实际项目中，可以根据需求定制yaml文件结构，存储更复杂的测试数据，从而实现更高效的自动化测试流程。