Python自动化之UnitTest框架实战记录

1 UnitTest 基本用法

UnitTest 框架是 Python 自带的一个作为单元测试的测试框,相当于 Java中的 JUnit,随着自动化技术的成熟,UnitTest 成为了测试框架第一选择,可以完整的结合 Selenium、Requests 来实现 Ul 和接口的自动化,由 UnitTest 再衍生出 PyTest,PyTest 可以完美结合 UnitTest 来实现自动化。

基本应用:

1、环境搭建,Python 中已经直接加载了 UnitTest 框架,无须额外安装

2、四大组件:

a. test fixture:setUp(前置条件)、tearDown(后置条件),用于初始化测试用例及清理和释放资源

b. test case:测试用例,通过集成 unttest.TestCase,来实现用例的继承,在 Unitfest 中,测试用例都是通过 test 来识别的,测试用例命名 test_XXX

c. test suite:测试套件,也称之为测试用例集

d. test runner:运行器,一般通过 runner 来调用 suite 去执行测试

UnitTest 运行机制:通过在 main 函数中,调用 unitest.main() 运行所有内容

1.1 UnitTest 初体验

本节知识:1. 对 UnitTest 有直观感受

讲了这么多,也完全不明白,没关系,通过实例先有个直观的了解,UnitTest 是个什么东西

import unittest

# 通过继承 unittest。TestCase 来实现用例
class forTest(unittest.TestCase):
 # 类的初始化
 @classmethod
 def setUpClass(cls) -> None:
 print('class')
 # 类的释放
 @classmethod
 def tearDownClass(cls) -> None:
 print('tclass')

 # 测试用例初始化
 def setUp(self) -> None:
 print("setUp")
 # 测试用例释放
 def tearDown(self) -> None:
 print("teadDown")

 # 测试用例
 def test_a(self):
 print("a")
 # 测试用例
 def test_b(self):
 print("b")

 # 函数
 def add(self, a, b):
 return a + b
 # 测试用例
 def test_c(self):
 c = self.add(1, 3)
 print('c =', c)

if __name__ == "__main__":
 unittest.main(verbosity=2)	# 参数 verbosity=2 的目的是为了让打印的信息更加完整,也可以不要

对上面的程序进行讲解:

1、类的初始化与释放

def setUpClass(cls) -> None 表示类的初始化,在执行测试用例之前执行,只执行一次,函数参数为 cls 表示这是一个类方法
 def tearDownClass(cls) -> None 表示类的释放,在执行测试用例之后执行,只执行一次

2、测试用例的初始化与释放

def setUp(self) -> None 用于测试用例的初始化,在每个测试用例之前都会执行,有多少个测试用例,就会执行多少次
 def tearDown(self) -> None 用于测试用例释放,在每个测试用例执行之后执行,有多少个测试用例,就会执行多少次
注意:方法 setUpClass,tearDownClass,setUp,def tearDown 的方法名是固定的,不能改动,不然框架无法识别

3、测试用例的定义

测试用例的命名规则为 test_xxx,这样测试用例就会自动执行

注意:只有测试用例才会被执行,不以test_xxx 命名的函数是方法,方法是不能被执行的

4、执行测试用例

通过在 main 函数中,调用 unitest.main() 运行所有内容

运行结果如下:

  • 类的初始化方法 setUpClass(cls) 在所有的测试用例之前执行,类的释放函数 tearDownClass(cls) 在所有的测试用例之后执行
  • 测试用例的初始化在每个测试用例之前都会执行,测试用例的释放在每个测试用例之后都会执行
  • test_a(self) 和 test_b(self) 是测试用例,运行时被自动执行,add(self, a, b) 是函数,不会被自动执行,test_c(self) 是测试用例,调用了 add 函数,这样就可以执行 add 函数了。
class
setUp
a
teadDown
setUp
b
teadDown
setUp
c = 4
teadDown
tclass

相信有了上面的例子,已经对UnitTest 有了一个初步的印象。

下面我们进行一个实战操作

1.2 UnitTest 自动化实现实战

本节知识:1. 自动化测试减少冗余,便于维护,2. ddt数据驱动

1、自动化测试减少冗余,便于维护

有了类的初始化与释放,测试用例的初始化与释放,我们可以将多个测试用例中相同的代码提取出来,减少自动化测试冗余,这样便于维护

下面看这样一个例子,我们打开谷歌浏览器,输入百度网址并进行搜索,搜索后关闭浏览器

#coding=utf-8
import unittest
from selenium import webdriver
import time

class forTest(unittest.TestCase):
	# 测试用例初始化
 # 打开谷歌浏览器,并进入百度
 def setUp(self) -> None:
 self.driver = webdriver.Chrome()
 self.driver.get('http://www.baidu.com')
	# 测试用例释放
 # 等待 3s,关闭浏览器
 def tearDown(self) -> None:
 time.sleep(3)
 self.driver.quit()

 # 输入‘战狼',并点击搜索
 def test_1(self):
 pass
 self.driver.find_element_by_id('kw').send_keys('战狼')
 self.driver.find_element_by_id('su').click()

 # 输入‘红海行动',并点击搜索
 def test_2(self):
 pass
 self.driver.find_element_by_id('kw').send_keys('红海行动')
 self.driver.find_element_by_id('su').click()

if __name__ == '__main__':
 unittest.main()

上面的案例中,我们将打开谷歌浏览器,进入百度,放在 setUp 中,完成每个测试用例之前的初始化,浏览器的关闭放在tearDown 中,完成测试用例的释放

2 UnitTest 结合 DDT(data-driver tests) 自动化

2.1 ddt 中的 data 与 unpack

在实际测试中,单个测试是需要用多种不同的条件(测试数据)对其进行测试的。

ddt 中最基本的应用;在 class 前定义 @ddt,用于表示要使用 ddt 了,再基于实际的应用。选择对应的装饰器来使用即可,说白了,就是一个装饰器

  • data 用于设定参数
  • unpack 用于解析参数

直接看例子比较直观

#coding=utf-8
import unittest
from ddt import ddt
from ddt import data	# 导入data

# 类之前定义装饰器,表示在类中要使用ddt了
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 print('{:=^20}'.format("测试开始"))
 def tearDown(self) -> None:
 print("{:=^20}".format('测试结束'))

 # data用于设定参数
 @data('战狼', '哪吒', '流浪地球', '复仇者联盟')
 def test_1(self, txt):
 print(txt)

if __name__ == '__main__':
 unittest.main(verbosity=2)

运行结果:

========测试开始========
战狼
========测试结束========
========测试开始========
哪吒
========测试结束========
========测试开始========
流浪地球
========测试结束========
========测试开始========
复仇者联盟
========测试结束========

可以看到测试用例 def test_1(self, txt) 被执行了四次,data 用于设定参数,将参数依次放入测试用例中进行测试。

我们改变一下设定的参数,将 data 设定的参数改为 ((‘战狼', ‘哪吒'), (‘流浪地球', ‘复仇者联盟')),再进行测试,如下所示

#coding=utf-8
import unittest
from ddt import ddt
from ddt import data

# 类之前定义装饰器,表示在类中要使用ddt了
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 print('{:=^20}'.format("测试开始"))
 def tearDown(self) -> None:
 print("{:=^20}".format('测试结束'))

 # data 用于设定参数,将包 ('战狼', '哪吒') 作为一个整体赋值给 txt
 @data(('战狼', '哪吒'), ('流浪地球', '复仇者联盟'))
 def test_1(self, txt):
 print(txt)

if __name__ == '__main__':
 unittest.main(verbosity=2)

运行结果如下:

========测试开始========
('战狼', '哪吒')
========测试结束========
========测试开始========
('流浪地球', '复仇者联盟')
========测试结束========

可以看到,传入参数 ((‘战狼', ‘哪吒'), (‘流浪地球', ‘复仇者联盟')) 时,将包 (‘战狼', ‘哪吒') 和 (‘流浪地球', ‘复仇者联盟') 作为一个整体,传递给测试用例了,如果我们希望将包里面的数据解开,传递给测试用例不同的参数,就需要用到 unpack 进行解包。

加入解包后的代码如下所示:

#coding=utf-8
import unittest
from ddt import ddt
from ddt import data
from ddt import unpack # 导入unpack

# 类之前定义装饰器,表示在类中要使用ddt了
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 print('{:=^20}'.format("测试开始"))
 def tearDown(self) -> None:
 print("{:=^20}".format('测试结束'))

 @data(('战狼', '哪吒'), ('流浪地球', '复仇者联盟'))
 # 解包,将 ('战狼', '哪吒') 解包,'战狼' 赋值给 txt1,'哪吒'赋值给 txt2
 @unpack
 def test_3(self, txt1, txt2):
 print(txt1)
 print(txt2)

if __name__ == '__main__':
 unittest.main(verbosity=2)

执行结果如下:

========测试开始========
战狼
哪吒
========测试结束========
========测试开始========
流浪地球
复仇者联盟
========测试结束========

可以看到,unpack 对每次传入的包进行解包,例如将 (‘战狼', ‘哪吒') 解包,‘战狼' 赋值给 txt1,'哪吒'赋值给 txt2

上面的例子中,我们将输入的参数直接固定了,其实也可以通过文件读取,读取结果决定

#coding=utf-8
import unittest
from ddt import ddt
from ddt import data
from ddt import unpack

def readFile():
 params = []
 file = open('ddt.txt', 'r', encoding = 'gbk')
 for line in file.readlines():
 params.append(line.strip('\n').split(','))
 return params

# 类之前定义装饰器,表示在类中要使用ddt了
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 print('{:=^20}'.format("测试开始"))
 def tearDown(self) -> None:
 print("{:=^20}".format('测试结束'))

 # 从文件中读取
 @data(*readFile())
 @unpack
 def test_1(self, txt1, txt2):
 print(txt1)
 print(txt2)

if __name__ == '__main__':
 unittest.main(verbosity=2)

ddt.txt 文件中的内如下:

战狼,哪吒
流浪地球,复仇者联盟

运行结果:

函数 readFile 从文件中读取数据,unpack 进行解包

========测试开始========
战狼
哪吒
========测试结束========
========测试开始========
流浪地球
复仇者联盟
========测试结束========

上面从文件中读取数据时先读取文件,再处理读取的结果,下面介绍一个直接操作文件的方法

从 ddt 中导入 file_data,导入 yaml,读取数据的文件类型必须为 .yml 类型的文件。

#coding=utf-8
import unittest
from ddt import ddt
from ddt import data
from ddt import unpack
from ddt import file_data
import yaml

# 类之前定义装饰器,表示在类中要使用ddt了
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 print('{:=^20}'.format("测试开始"))
 def tearDown(self) -> None:
 print("{:=^20}".format('测试结束'))

 # 直接的文件读取,直接操作一个文件
 @file_data('ddt2.yml')
 def test_5(self, txt):
 print(txt)

if __name__ == '__main__':
 unittest.main(verbosity=2)

ddt2.yml 文件内容如下:

name: 'skx'
info: 'hust'

运行结果:

========测试开始========
skx
========测试结束========
========测试开始========
hust
========测试结束========

2.2 ddt 数据驱动

打开浏览器进入百度查询的例子中我们发现除了输入的参数不同,test_1(self) 和 test_2(self) 完全相同,这里我们就要通过 data 设定参数实现在一个测试用例中输入不同的参数

#coding=utf-8
import unittest
from selenium import webdriver
import time
from ddt import ddt
from ddt import data

# 在 class 前定义 @ddt,用于表示要使用 ddt 了
@ddt
class forTestTest(unittest.TestCase):
 def setUp(self):
 self.driver = webdriver.Chrome()
 self.driver.get('http://www.baidu.com')
 def tearDown(self):
 time.sleep(3)
 self.driver.quit()

	# data 用于设定参数
 @data('战狼', '哪吒', '流浪地球')
 def test_1(self, txt):
 self.driver.find_element_by_id('kw').send_keys(txt)
 self.driver.find_element_by_id('su').click()

if __name__ == "__main__":
 unittest.main()

运行结果,谷歌浏览器被打开三次,进入百度,分别输入 ‘战狼', ‘哪吒', ‘流浪地球',每次浏览器关闭之后,才打开下一次,再进行搜索

上面的例子中,我们将输入的参数直接固定了,其实也可以通过文件读取,决定进入哪一个 url 和输入的参数

#coding=utf-8
import unittest
from selenium import webdriver
import time
from ddt import ddt
from ddt import data
from ddt import unpack

def readFile():
 params = []
 file = open('forTest3.txt', 'r', encoding = 'gbk')
 for line in file.readlines():
 params.append(line.strip('\n').split(','))
 return params

@ddt
class forTestTest(unittest.TestCase):
 def setUp(self):
 self.driver = webdriver.Chrome()
 def tearDown(self):
 time.sleep(3)
 self.driver.quit()

	# data 用于设定参数,表示参数由 readFile() 函数的返回值决定
	# unpack 用于解析参数,例如将['http://www.baidu.com', '战狼'] 分别 赋值给 url 和 txt
 @data(*readFile())
 @unpack
 def test_1(self, url, txt):
 self.driver.get(url)
 self.driver.find_element_by_id('kw').send_keys(txt)
 self.driver.find_element_by_id('su').click()

if __name__ == "__main__":
 unittest.main()

forTest3.txt 文件中的内容如下:

http://www.baidu.com,战狼
http://www.baidu.com,哪吒

分析:

  • readFile() 函数打开文件,读取文件的每一行,按逗号 ‘,' 划分关键字,
  • unpack 用于解析参数,ddt 对于数据的解析方式为,解析一个,传参一个,所以函数中 url 和 txt 的参数顺序不能调换。

运行结果,谷歌浏览器被打开两次,进入百度,分别输入 ‘战狼', ‘哪吒',每次浏览器关闭之后,才打开下一次,再进行搜索

file_data 是 ddt 中用于读取 yml 文件的装饰器

3 yml 文件的使用

这个插入一个小插曲,上面提到了 yml 文件,这里就简单讲解一下 yml 文件怎么使用。

从yml 文件中直接读取数据可以生成字典,列表等,yml 文件由一定的格式,我们通过实例来说明,yml_test.py 从 a.yml 文件中读取文件并打印出来。

yml_test.py

import yaml
file = open('a.yml', encoding = 'utf-8')
res = yaml.load(file, Loader = yaml.FullLoader)
print(res)

a.yml 文件中的内容如下所示,冒号代表字典,字典结构可以嵌套,也可以生成列表,具体格式参考下面的 a.yml 文件。

a.yml

name: 'skx'
age: 18
data:
 a: 1
 b: 2
 c: 3
 d: 4
list:
 - a
 - b
 - c
 - d

打印的结果如下所示,生成四个字典元素,第三个字典元素为嵌套字典结构,第四个字典对应的 value 为列表。

{'name': 'skx', 'age': 18, 'data': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, 'list': ['a', 'b', 'c', 'd']}

如果将 a.yml 文件中的数据改为如下结构,则生成一个纯列表,打印的结果如下所示。

a.yml

- a
- b
- c
- d
['a', 'b', 'c', 'd']

有了 yml 文件,我们就可以将测试数据放到 yml 文件中,从文件中获取参数,传入测试函数,完成测试。还是通过例子来讲解,yml_test2.yml 中是一个列表,每个列表元素是一个字典,字典中有两个元素,name 和 age,使用 file_data 直接可以将 yml_test2.yml 传入测试用例中。

read_yml2.py

#coding=utf-8
import unittest
from ddt import ddt
from ddt import file_data
import yaml

# 类之前定义装饰器,表示在类中要使用ddt了
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 print('{:=^20}'.format("测试开始"))
 def tearDown(self) -> None:
 print("{:=^20}".format('测试结束'))

 @file_data('read_yml2_data.yml')
 def test_yam(self, **kwargs):
 # 获取参数中key 为 name 的 value
 print(kwargs["name"])
 # 获取为 text 的 value
 print(kwargs["age"])

if __name__ == '__main__':
 unittest.main(verbosity=2)

read_yml2_data.yml

-
 name: 'Tom'
 age: 13
-
 name: 'Carl'
 age: 20
-
 name: 'Edward'
 age: 28

运行结果:

========测试开始========
Tom
13
========测试结束========
========测试开始========
Carl
20
========测试结束========
========测试开始========
Edward
28
========测试结束========

4 UnitTest 断言用法

在 UnitTest中,TestCase 已经提供有封装好的断言方法进行断言校验。

断言:用于校验实际结果与预期结果是否匹型,在断言的内容选择上,是有要求的。

断言强调的是对于整个测试流程的结果进行判断,所以断言的内容是极为核心的。

上面的代码

#coding=utf-8
import unittest
from ddt import ddt
from ddt import file_data
import yaml

# 类之前定义装饰器,表示在类中要使用ddt了
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 print('{:=^20}'.format("测试开始"))
 def tearDown(self) -> None:
 print("{:=^20}".format('测试结束'))

 @file_data('read_yml2_data.yml')
 def test_yam(self, **kwargs):
 # 获取参数中key 为 name 的 value
 name = kwargs['name']
 print(name)
 # 这里做断言,当断言不相等的时候返回 msg
 self.assertEqual(name, 'Tom', msg = 'NotEqual')
 # 获取为 text 的 value
 print(kwargs["age"])

if __name__ == '__main__':
 unittest.main()
-
 name: 'Tom'
 age: 13
-
 name: 'Carl'
 age: 20
-
 name: 'Edward'
 age: 28

可以看到第一个例子执行正确,后面的例子,执行结果和预期不一致,返回 NotEqual,左侧的日志可以看到第一个用例执行成功,后面两个例子执行失败。

unittest 框架的 TestCase 类提供以下方法用于测试结果的判断

方法 检查
assertEqual(a, b) a ==b
assertNotEqual(a, b) a !=b
assertTrue(x) bool(x) is True
assertFalse(x) Bool(x) is False
assertIs(a, b) a is b
assertIsNot(a, b) a is not b
assertIsNone(x) x is None
assertIsNotNone(x) x is not None
assertIn(a, b) a in b
assertNotIn(a, b) a not in b
assertIsInstance(a, b) isinstance(a,b)
assertNotIsInstance(a, b) not isinstance(a,b)

5 UnitTest.skip()用法

假设我们有很多测试用例,有些我们需要执行,有些我们不想执行,不想执行的测试用例如何才能不执行呢,这就需要用到 skip。

Skip用法:

  • 在 Case 中,对于不需要运行的用例或者特定条件下不执行的用例,可以应用 skip() 来实现有条件执行,或者绝对性跳过,用于对指定用例进行不执行操作
  • skip通过装饰器进行使用

还是通过案例进行讲解,下面有 6 个测试用例,2-5测试用例被屏蔽了,使用的方法不同,

  • @unittest.skip(“xxx”)是无条件跳过,xxx为跳过的理由
  • unittest.skipIf(1 < 2, ‘xxx'),条件为 True 时跳过
  • @unittest.skipUnless(1 > 2, ‘xxx'),条件为 False 时跳过,和 skipIf 更好相反
  • @unittest.expectedFailure,如果用例执行失败,则不计入失败的case数中

直接看例子更加直观

skip_t.py

#coding=utf-8
import unittest

class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 pass

 def tearDown(self) -> None:
 pass

 def test_1(self):
 print('1')

 # 无条件跳过该条用例
 @unittest.skip("不想运行")
 def test_2(self):
 print('2')

 # 有条件跳过操作,条件为True跳过
 @unittest.skipIf(1 < 2, '1 < 2 为True,条件成立,跳过执行')
 def test_3(self):
 print('3')

 # 有条件执行跳过,条件为False跳过
 @unittest.skipUnless(1 > 2, 'Unless的理由,条件为False,跳过执行')
 def test_4(self):
 print('4')

 # 如果用例执行失败,则不计入失败的case数中
 @unittest.expectedFailure
 def test_5(self):
 print('5')
 self.assertEqual(4, 3, msg = 'NotEqual')

 def test_6(self):
 print('6')

if __name__ == "__main__":
 unittest.main()

执行结果如下,可以看到,test_2,test_3,test_4 跳过,test_5执行失败,但是不计入case数中

5 UnitTest测试套件及runner应用

测试套件 Suite 作用:

  1. 用于给测试用例进行排序
  2. 管理测试用例

通过例子讲解最容易理解,看一个最简单的例子,下面的代码中有五个测试用例,程序运行的结果和测试用例在代码中位置是没有关系的,结果永远打印 1 2 3 4 5,这是因为测试用例的执行顺序默认是按照字典顺序执行的,如何才能控制测试用例的执行顺序呢,这就需要使用测试套件了。

suite_case.py

import unittest
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 pass

 def tearDown(self) -> None:
 pass

 def test_2(self):
 print("2")

 def test_1(self):
 print("1")

 def test_4(self):
 print("4")

 def test_3(self):
 print("3") 

 def test_5(self):
 print("5")

if __name__ == "__main__":
 unittest.main()

运行结果:

1
2
3
4
5

再建一个py 文件

#coding=utf-8
import unittest
from suite_case import *

# 创建一个测试套件 list
suite = unittest.TestSuite()
# 方法一,添加测试用例(子元素)到测试套件(集合)
suite.addTest(MyTestCase('test_3'))
suite.addTest(MyTestCase("test_1"))
suite.addTest(MyTestCase("test_5"))

# 套件通过TextTestRunner对象运行,功能相当于unittest.main()
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)

我们首先创建一个测试套件,然后向测试套件中添加测试用例,最后创建 TextTestRunner 对象,调用 run 函数运行测试用例。这样我们不仅可以控制测试用例的执行顺序,还可以控制运行哪个测试用例。

结果如下:

3
1
5

上面的方法每次添加测试用例都需要调用 addTest 函数,能不能一次添加多个测试用例呢,可以的,将测试用例写成一个列表,通过addTests 函数可以一次添加多个测试用例

#coding=utf-8
import unittest
from suite_case import *

# 创建一个测试套件 list
suite = unittest.TestSuite()

# 方法二,批量添加测试用例
cases = [MyTestCase('test_3'), MyTestCase('test_1'), MyTestCase('test_5')]
suite.addTests(cases)

# 套件通过TextTestRunner对象运行,功能相当于unittest.main()
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)

如果测试用例非常多,或者有多个文件中的测试用例都需要测试,这样添加也不是很方便,我们好可以按照文件路径,将该路径下需要测试的文件添加进测试套件中

#coding=utf-8
import unittest
from suite_case import *

# 创建一个测试套件 list
suite = unittest.TestSuite()

# 方法三,批量运行多个unittest类
test_dir = './'
# start_dir 参数指定文件路径,pattern 执行规则,'s*.py' 表示以 "s" 开头,".py" 的都加入测试套件中
discover = unittest.defaultTestLoader.discover(start_dir = test_dir, pattern = 's*.py')

runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(discover)		# 通过 run 函数运行测试用例

还可以执行类的名字,执行该类下面所有的测试用例,使用 loadTestsFromName 函数或者 loadTestsFromTestCase 都可以,案例如下:

#coding=utf-8
import unittest
from suite_case import *

# 创建一个测试套件 list
suite = unittest.TestSuite()

# 方法四,给出文件名和类名,就能测试所有的测试用例
suite.addTests(unittest.TestLoader().loadTestsFromName('suite.MyTestCase'))

# 套件通过TextTestRunner对象运行,功能相当于unittest.main()
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)
#coding=utf-8
import unittest
from suite_case import *

# 创建一个测试套件 list
suite = unittest.TestSuite()

# 方法五,给出类名,就能测试所有的测试用例
suite.addTests(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(MyTestCase))
# 套件通过TextTestRunner对象运行,功能相当于unittest.main()
runner = unittest.TextTestRunner()
runner.run(suite)

6 UnitTest+HTMLTestRunner 自动化实现

通过 HTMLTestRunner 我们可以将测试结果生成 html 文件,通过网页端进行查看。步骤如下:

1. 导入环境

下载 HTMLTestRunner.py 文件,下载地址

点进入HTMLTestRunner.py,右键另存为就可以下载到本地。

下载后,把HTMLTestRunner.py 文件复制到 Python 安装路径下的 lib 文件夹中(我的安装路径是:C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Lib)。在python3中用HTMLTestRunner.py 报 importError“:No module named 'StringIO'解决办法,原因是官网的是python2语法写的,看官手动把官网的 HTMLTestRunner.py 改成 python3 的语法。

修改内容:

  • 第94行,将import StringIO修改成import io
  • 第539行,将self.outputBuffer = StringIO.StringIO()修改成self.outputBuffer = io.StringIO()
  • 第642行,将if not rmap.has_key(cls):修改成if not cls in rmap:
  • 第631行,将print >> sys.stderr, ‘\nTime Elapsed: %s' % (self.stopTime-self.startTime)修改成print(sys.stderr, ‘\nTime Elapsed: %s' % (self.stopTime-self.startTime))
  • 第766行,将uo = o.decode(‘latin-1')修改成uo = e
  • 第772行,将ue = e.decode(‘latin-1')修改成ue = e

2. 导包

from HTMLTestRunner import HTMLTestRunner

下面就通过案例进行演示

suite_case.py 文件

import unittest
class MyTestCase(unittest.TestCase):
 def setUp(self) -> None:
 pass

 def tearDown(self) -> None:
 pass

 def test_2(self):
 print("2")

 def test_1(self):
 print("1")

 def test_4(self):
 print("4")

 def test_3(self):
 print("3")

 def test_5(self):
 print("5")

if __name__ == "__main__":
 unittest.main()
#coding=utf-8
import unittest
from suite_case import MyTestCase
from HTMLTestRunner import HTMLTestRunner
import os

suite = unittest.TestSuite()

report_path = './report/'
report_file = report_path + 'report.html'
# 路径不存在就创建一个文件夹
if not os.path.exists(report_path):
 os.mkdir(report_path)
else:
 pass

report_name = '测试报告名称'
report_title = '测试报告标题'
report_desc = '测试报告描述'

with open(report_file, 'wb') as report:
 suite.addTests(unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(MyTestCase))
 # 套件结合 TextTestRunner 对象进行运行,相当于 unittest.mian()
 # 如果结合 HTMLTestRunner 使用,则需要调用 HTMLTestRunner 中的运行器
 runner = HTMLTestRunner(stream = report, title = report_title, description = report_desc)
 runner.run(suite)

运行 就会成成 report.html 文件,浏览器打开该文件,如下所示:

这样就生成一个比较直观的测试报告

总结

到此这篇关于Python自动化之UnitTest框架实战的文章就介绍到这了,更多相关Python自动化UnitTest框架实战内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python Unittest自动化单元测试框架详解

    本文实例为大家分享了Python Unittest自动化单元测试框架的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.python 测试框架(本文只涉及 PyUnit) 参考地址 2.环境准备 首先确定已经安装有Python,之后通过安装PyUnit,Python版本比较新的已经集成有PyUnit(PyUnit 提供了一个图形测试界面UnittestGUI.py) 参考:查看地址 3.代码实例 使用的IDE为 PyCharm,DEMO结构如图 1.简单地一个实例 # Test002_Fail.py #

  • Python unittest 简单实现参数化的方法

    Python unittest 理论上是不建议参数驱动的,其用例应该专注单元测试,确保每个method的逻辑正确. 引用Stack Overflow的一个答案, "单元测试应该是独立的,没有依赖项的.这确保了每个用例都有非常具体而专一的测试反应.传入参数会破坏单元测试的这个属性,从而使它们在某种意义上无效.使用测试配置是最简单的方法,也是更合适的方法,因为单元测试不应该依赖外部信息来执行测试.那应该集成测试要做的." 但是实际操作过程中,时不时还是有控制入参的需求的.比如,我想简单实现

  • python单元测试unittest实例详解

    本文实例讲述了python单元测试unittest用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 单元测试作为任何语言的开发者都应该是必要的,因为时隔数月后再回来调试自己的复杂程序时,其实也是很崩溃的事情.虽然会很快熟悉内容,但是修改和调试将是一件痛苦的事情,如果你在修改了代码后出现问题的话,而单元测试可以帮助我们很快准确的定位到问题的位置,出现问题的模块和单元.所以这是一件很愉快的事情,因为我们知道其它修改或没有修改的地方仍然是正常工作的,而我们目前的唯一问题就是搞定眼前这个有点问题的"家伙&qu

  • Python中的测试模块unittest和doctest的使用教程

    我要坦白一点.尽管我是一个应用相当广泛的公共域 Python 库的创造者,但在我的模块中引入的单元测试是非常不系统的.实际上,那些测试大部分 是包括在 gnosis.xml.pickle 的 Gnosis Utilities 中的,并由该子软件包(subpackage)的贡献者所编写.我还发现,我下载的绝大多数第三方 Python 包都缺少完备的单元测试集. 不仅如此,Gnosis Utilities 中现有的测试也受困于另一个缺陷:您经常需要在极其大量的细节中去推定期望的输出,以确定测试的成败

  • python+requests+unittest API接口测试实例(详解)

    我在网上查找了下接口测试相关的资料,大都重点是以数据驱动的形式,将用例维护在文本或表格中,而没有说明怎么样去生成想要的用例, 问题: 测试接口时,比如参数a,b,c,我要先测a参数,有(不传,为空,整形,浮点,字符串,object,过短,超长,sql注入)这些情况,其中一种情况就是一条用例,同时要保证b,c的正确,确保a的测试不受b,c参数的错误影响 解决思路: 符合接口规范的参数可以手动去填写,或者准备在代码库中.那些不符合规范的参数(不传,为空,整形,浮点,字符串,object,过短,超长,

  • Python中unittest用法实例

    本文实例讲述了Python中unittest的用法,分享给大家供大家参考.具体用法分析如下: 1. unittest module包含了编写运行unittest的功能,自定义的test class都要集成unitest.TestCase类,test method要以test开头,运行顺序根据test method的名字排序,特殊方法: ① setup():每个测试函数运行前运行 ② teardown():每个测试函数运行完后执行 ③ setUpClass():必须使用@classmethod 装

  • Python+request+unittest实现接口测试框架集成实例

    1.为什么要写代码实现接口自动化 大家知道很多接口测试工具可以实现对接口的测试,如postman.jmeter.fiddler等等,而且使用方便,那么为什么还要写代码实现接口自动化呢?工具虽然方便,但也不足之处: 测试数据不可控制 接口测试本质是对数据的测试,调用接口,输入一些数据,随后,接口返回一些数据.验证接口返回数据的正确性.在用工具运行测试用例之前不得不手动向数据库中插入测试数据.这样我们的接口测试是不是就没有那么"自动化了". 无法测试加密接口 这是接口测试工具的一大硬伤,如

  • Python单元测试框架unittest使用方法讲解

    概述 1.测试脚手架(test fixture) 测试准备前要做的工作和测试执行完后要做的工作.包括setUp()和tearDown(). 2.测试案例(test case) 最小的测试单元. 3.测试套件(test suite) 测试案例的集合. 4.测试运行器(test runner) 测试执行的组件. 命令行接口 可以用命令行运行测试模块,测试类以及测试方法. 复制代码 代码如下: python -m unittest test_module1 test_module2 python -m

  • Python中unittest模块做UT(单元测试)使用实例

    待测试的类(Widget.py) # Widget.py # Python 2.7.6 class Widget: def __init__(self, size = (40,40)): self.size = size def getSize(self): return self.size def reSize(self,width,height): if width <0 or height < 0: raise ValueError, 'illegal size' else: self.

  • Python unittest单元测试框架的使用

    一.测试模型 下面这部分来自于某书籍资料,拿过来,按需参考一下: 测试模型 (1)线性测试 1.概念: 通过录制或编写对应应用程序的操作步骤产生的线性脚本.单纯的来模拟用户完整的操作场景.(操作,重复操作,数据)都混合在一起. 2.优点:每个脚本相对独立,且不产生其他依赖和调用.任何一个测试用例脚本拿出来都可以单独执行. 3.缺点:开发成本高,用例之间存在重复的操作.比如重复的用户登录和退出. 维护成本高,由于重复的操作,当重复的操作发生改变时,则需要逐一进行脚本的修改. 4.线性测试实例:用户

随机推荐