pytest——参数化

        之前有说过，通过pytest测试框架标记参数化功能可以实现数据驱动测试。数据驱动测试使用的文件主要有以下类型：

• txt 文件 
• csv 文件
• excel 文件
• json 文件
• yaml 文件
• ....

本文主要讲的就是以上几种文件类型的读取和使用

一.txt 文件读取使用

        首先创建一个 txt 文件，文件内容为：

张三,男,2024-09-10
李四,女,2022-09-10
王五,男,2090-09-10

 然后读取文件内容

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)# 去掉数据后面的换行符list_data = []list_data1 = []for i in content:list_data.append(i.strip())# 将数据分割for i in list_data:list_data1.append(i.split(","))return list_data1

这样就得到了 符合参数化要求的参数，对读取的内容进行使用：

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

输出为：

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 ... [['张三', 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[张三-男-2024-09-10] 输入名字：张三
输入性别 ：男
输入日期：2024-09-10
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_txt_func[李四-女-2022-09-10] 输入名字：李四
输入性别 ：女
输入日期：2022-09-10
PASSED
testcases/test_ddt.py::test_txt_func[王五-男-2090-09-10] 输入名字：王五
输入性别 ：男
输入日期：2090-09-10
PASSED============================== 3 passed in 0.06s ==============================
Report successfully generated to .\reportProcess finished with exit code 0

二.csv 文件读取使用

首先创建一个csv文件，内容为：

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

 然后读取文件内容

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],  列表推导式，它的作用是对 i 中的每个元素进行遍历，并将每个元素从字符串（str）转换为整数（int）a = [int(element) for element in i]list1.append(a)return list1

然后使用读取到的数据

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

输出为：

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 ... [['张三', 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 文件读取使用

首先创建一个excel文件，文件内容为：

然后在读取Excel数据内容前，要针对不同版本使用不同的第三方库

• xls
  • office 2003版本
    • 安装：xlrd第三库
    • 必须指定版本
    • pip install xlrd==1.2.0
• xlsx
  • office 2016版本
    • 安装：openpyxl第三方库
    • 默认安装最新的版本库即可
    • pip install openpyxl

安装完后，读取 数据：

import xlrd# # 读取excel 文件数据获取xls文件对象
# xls = xlrd.open_workbook(r'D:\python_project\API_Auto\API3\data\test.xlsx')
#
# # 获取excel 中的sheet 表，0代表第一张 表的索引、
# sheet = xls.sheet_by_index(0)
#
# # 输出数据列
# print(sheet.ncols)
#
# # 输出数据行
# print(sheet.nrows)
#
# # 读取具体某一行内容,0代表第一行数据索引
# print(sheet.row_values(1))
#def get_excel_data(path):list_excel =  []xls = xlrd.open_workbook(path)# 获取excel 中的sheet 表，0代表第一张 表的索引、sheet = xls.sheet_by_index(0)for i in range(sheet.nrows):list_excel.append(sheet.row_values(i))# 删除表头数据list_excel.pop(0)# print(list_excel)return list_excel

使用读取到的数据：

@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}")

输出结果为 ：

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[张三-18.0-185.0-10000000.0] name是张三,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 文件的读取使用

首先创建一个json文件，内容为：

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

然后读取文件内容

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

对读取到的内容进行使用：

@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

输出结果为：

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 文件读取使用 

1.yaml数据读写

序列化：内存中数据，转化为文件

反序列化：将文件转化为内存数据 需要操作yaml文件，安装第三方库

                  pip install pyyaml

2.序列化  将yaml 数据写入文件中

"""
YAML 是一个可读性 高，用来达标数据序列化的格式基本语法格式：1.区分大小写2.使用缩进表示层级 关系3.缩进不能 使用 tab  建，只能使用空格4.缩进的空格数不重要，只要相同 层级的元素左对齐即可5.可以使用 注释符号 #yaml  序列化 常用数据类型：1.对象（python中的 字段，键值对）2.数组（python 中的列表 ）3.纯量：单个的、不可再分值4.布尔值5.空值YAML 数据读写：序列化：将内存 中数据转化为文件反序列化 ：将文件转化为内存数据需要安装第三方库：pip install pyyaml
"""data = {'数字': [1, 2, 3, 4, -1],'字符串': ["a", "@#", "c"],'空值': None,'布尔值': [True, False],'元组': (1, 2, 3)
}import yaml# 将 python 数据类型，转换为yaml 格式
yaml_data = yaml.safe_dump(data,  # 要转化的数据内容allow_unicode=True,  # 允许unicode 字符，中文原样显示sort_keys=False  # 不进行排序，原样输出
)# 序列化  将yaml 数据写入文件中
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 读取yaml 文件中的数据

# 反序列化   读取yaml 文件中的数据
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.写入一个大列表里面嵌套小列表

# 写入一个大列表里面嵌套小列表list1 = [['张三', 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,  # 要转化的数据内容allow_unicode=True,  # 允许unicode 字符，中文原样显示sort_keys=False  # 不进行排序，原样输出
)# 序列化  将yaml 数据写入文件中
f = open(r"D:\python_project\API_Auto\API3\data\yaml1.yaml", "w", encoding="utf-8")
f.write(yaml_data)
f.close()

完整代码为：

data = {'数字': [1, 2, 3, 4, -1],'字符串': ["a", "@#", "c"],'空值': None,'布尔值': [True, False],'元组': (1, 2, 3)
}import yamldef get_yaml_data():# 将 python 数据类型，转换为yaml 格式yaml_data = yaml.safe_dump(data,  # 要转化的数据内容allow_unicode=True,  # 允许unicode 字符，中文原样显示sort_keys=False  # 不进行排序，原样输出)# 序列化  将yaml 数据写入文件中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   读取yaml 文件中的数据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)# 写入一个大列表里面嵌套小列表list1 = [['张三', 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,  # 要转化的数据内容allow_unicode=True,  # 允许unicode 字符，中文原样显示sort_keys=False  # 不进行排序，原样输出)# 序列化  将yaml 数据写入文件中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   读取yaml 文件中的数据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

使用读取到的数据：

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

输出为 ：

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 ... {'数字': [1, 2, 3, 4, -1], '字符串': ['a', '@#', 'c'], '空值': None, '布尔值': [True, False], '元组': [1, 2, 3]}
[['张三', 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] 张三
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