接口自動化—

? ? ? ? 之前有說過，通過pytest測試框架標記參數化功能可以實現數據驅動測試。數據驅動測試使用的文件主要有以下類型：

txt 文件?
csv 文件
excel 文件
json 文件
yaml 文件
....

本文主要講的就是以上幾種文件類型的讀取和使用

一.txt 文件讀取使用

? ? ? ? 首先創建一個 txt 文件，文件內容為：

張三,男,2024-09-10
李四,女,2022-09-10
王五,男,2090-09-10

?然后讀取文件內容

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)# 去掉數據后面的換行符list_data = []list_data1 = []for i in content:list_data.append(i.strip())# 將數據分割for i in list_data:list_data1.append(i.split(","))return list_data1

這樣就得到了符合參數化要求的參數，對讀取的內容進行使用：

@pytest.mark.parametrize(("name", "gender", "data"), get_txt_data())
def test_txt_func(name, gender, data):print(f'輸入名字：{name}')print(f'輸入性別 ：{gender}')print(f'輸入日期：{data}')

輸出為：

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 ... [['張三', 18.0, 185.0, 10000000.0], ['李四', 30.0, 178.0, 2000.0], ['王五', 40.0, 169.0, 43323.0]]
collected 3 itemstestcases/test_ddt.py::test_txt_func[張三-男-2024-09-10] 輸入名字：張三
輸入性別 ：男
輸入日期：2024-09-10
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_txt_func[李四-女-2022-09-10] 輸入名字：李四
輸入性別 ：女
輸入日期：2022-09-10
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_txt_func[王五-男-2090-09-10] 輸入名字：王五
輸入性別 ：男
輸入日期：2090-09-10
PASSED============================== 3 passed in 0.06s ==============================
Report successfully generated to .\reportProcess finished with exit code 0

二.csv 文件讀取使用

首先創建一個csv文件，內容為：

1,2,3
1,3,3
2,2,4

?然后讀取文件內容

import csvdef 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],  列表推導式，它的作用是對 i 中的每個元素進行遍歷，并將每個元素從字符串（str）轉換為整數（int）a = [int(element) for element in i]list1.append(a)return list1

然后使用讀取到的數據

@pytest.mark.parametrize(("x", "y", "z"), get_csv_data()
)
def test_csv_func(x, y, z):assert x * y == z

輸出為：

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 ... [['張三', 18.0, 185.0, 10000000.0], ['李四', 30.0, 178.0, 2000.0], ['王五', 40.0, 169.0, 43323.0]]
collected 3 itemstestcases/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) == 3testcases\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 =========================
Report successfully generated to .\reportProcess finished with exit code 0

三.excel 文件讀取使用

首先創建一個excel文件，文件內容為：

然后在讀取Excel數據內容前，要針對不同版本使用不同的第三方庫

xls
- office 2003版本
  - 安裝：xlrd第三庫
  - 必須指定版本
  - pip install xlrd==1.2.0
xlsx
- office 2016版本
  - 安裝：openpyxl第三方庫
  - 默認安裝最新的版本庫即可
  - pip install openpyxl

安裝完后，讀取數據：

import xlrd# # 讀取excel 文件數據獲取xls文件對象
# xls = xlrd.open_workbook(r'D:\python_project\API_Auto\API3\data\test.xlsx')
#
# # 獲取excel 中的sheet 表，0代表第一張 表的索引、
# sheet = xls.sheet_by_index(0)
#
# # 輸出數據列
# print(sheet.ncols)
#
# # 輸出數據行
# print(sheet.nrows)
#
# # 讀取具體某一行內容,0代表第一行數據索引
# print(sheet.row_values(1))
#def get_excel_data(path):list_excel =  []xls = xlrd.open_workbook(path)# 獲取excel 中的sheet 表，0代表第一張 表的索引、sheet = xls.sheet_by_index(0)for i in range(sheet.nrows):list_excel.append(sheet.row_values(i))# 刪除表頭數據list_excel.pop(0)# print(list_excel)return list_excel

使用讀取到的數據：

@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}")

輸出結果為：

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 itemstestcases/test_ddt.py::test_excel_func[張三-18.0-185.0-10000000.0] name是張三,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 ==============================
Report successfully generated to .\reportProcess finished with exit code 0

四.json 文件的讀取使用

首先創建一個json文件，內容為：

[[1,2,3],[4,2,6],[7,8,9]
]

然后讀取文件內容

def get_json_data(path):with open(path, encoding="utf-8") as file:content = file.read()# print(eval(content))# print(type(eval(content)))# eval() : 去掉最外層的引號return eval(content)

對讀取到的內容進行使用：


@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

輸出結果為：

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 itemstestcases/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) == 9testcases\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 =========================
Report successfully generated to .\reportProcess finished with exit code 0

五.yaml 文件讀取使用?

1.yaml數據讀寫

序列化：內存中數據，轉化為文件

反序列化：將文件轉化為內存數據需要操作yaml文件，安裝第三方庫

? ? ? ? ? ? ? ? ??pip install pyyaml

2.序列化 ?將yaml 數據寫入文件中

"""
YAML 是一個可讀性 高，用來達標數據序列化的格式基本語法格式：1.區分大小寫2.使用縮進表示層級 關系3.縮進不能 使用 tab  建，只能使用空格4.縮進的空格數不重要，只要相同 層級的元素左對齊即可5.可以使用 注釋符號 #yaml  序列化 常用數據類型：1.對象（python中的 字段，鍵值對）2.數組（python 中的列表 ）3.純量：單個的、不可再分值4.布爾值5.空值YAML 數據讀寫：序列化：將內存 中數據轉化為文件反序列化 ：將文件轉化為內存數據需要安裝第三方庫：pip install pyyaml
"""data = {'數字': [1, 2, 3, 4, -1],'字符串': ["a", "@#", "c"],'空值': None,'布爾值': [True, False],'元組': (1, 2, 3)
}import yaml# 將 python 數據類型，轉換為yaml 格式
yaml_data = yaml.safe_dump(data,  # 要轉化的數據內容allow_unicode=True,  # 允許unicode 字符，中文原樣顯示sort_keys=False  # 不進行排序，原樣輸出
)# 序列化  將yaml 數據寫入文件中
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml.yaml", "w", encoding="utf-8")
f.write(yaml_data)
f.close()

3.反序列化讀取yaml 文件中的數據

# 反序列化   讀取yaml 文件中的數據
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.寫入一個大列表里面嵌套小列表

# 寫入一個大列表里面嵌套小列表list1 = [['張三', 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,  # 要轉化的數據內容allow_unicode=True,  # 允許unicode 字符，中文原樣顯示sort_keys=False  # 不進行排序，原樣輸出
)# 序列化  將yaml 數據寫入文件中
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml1.yaml", "w", encoding="utf-8")
f.write(yaml_data)
f.close()

完整代碼為：

data = {'數字': [1, 2, 3, 4, -1],'字符串': ["a", "@#", "c"],'空值': None,'布爾值': [True, False],'元組': (1, 2, 3)
}import yamldef get_yaml_data():# 將 python 數據類型，轉換為yaml 格式yaml_data = yaml.safe_dump(data,  # 要轉化的數據內容allow_unicode=True,  # 允許unicode 字符，中文原樣顯示sort_keys=False  # 不進行排序，原樣輸出)# 序列化  將yaml 數據寫入文件中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   讀取yaml 文件中的數據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)# 寫入一個大列表里面嵌套小列表list1 = [['張三', 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,  # 要轉化的數據內容allow_unicode=True,  # 允許unicode 字符，中文原樣顯示sort_keys=False  # 不進行排序，原樣輸出)# 序列化  將yaml 數據寫入文件中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   讀取yaml 文件中的數據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

使用讀取到的數據：

@pytest.mark.parametrize(("x"), get_yaml_data()
)
def test_yaml_func(x):for i in x:print(i)

輸出為：

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 ... {'數字': [1, 2, 3, 4, -1], '字符串': ['a', '@#', 'c'], '空值': None, '布爾值': [True, False], '元組': [1, 2, 3]}
[['張三', 18.0, 185.0, 10000000.0], ['李四', 30.0, 178.0, 2000.0], ['王五', 40.0, 169.0, 43323.0]]
collected 3 itemstestcases/test_ddt.py::test_yaml_func[x0] 張三
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 .\reportProcess finished with exit code 0