python之yaml模塊和ddt模塊

aml文件是專門用來寫配置文件的語言，非常簡潔和強大，遠比json格式方便。

在PC中新建一個yml/yaml為為縮略名的文件，輸入信息見下圖

新建一個py文件處理yml文件，直接處理成字典格式

縮進為二維數組：

import yaml
f = open('mpp.yml')
print(yaml.load(f))

yml文件信息和運行結果如下圖：

 

 

ddt相當於參數化一個東西

只傳入一個參數：

 

 傳入多個參數：

 

 使用ddt+yml+unittest實現自動化接口測試，代碼如下：

import ddt
import unittest,requests
from BeautifulReport import BeautifulReport

@ddt.ddt
class MyCase(unittest.TestCase):
    @ddt.file_data('login.yml')
    @ddt.unpack
    def test_run(self,**kwargs):#不確定有多少參數，用**kwargs獲取用例的所有信息
        method = kwargs.get('method')
        url = kwargs.get('url')
        data = kwargs.get('data')
        header = kwargs.get('header',{}) #從用例里獲取header,如果沒有這個字段返回空
        is_json = kwargs.get('is_json',0)  #從用例里獲取json,如果沒有這個字段返回空
        cookie = kwargs.get('cookie',{}) #同上
        check = kwargs.get('check')
        if method == 'post':
            if is_json:
                r = requests.post(url, json=data, headers=header,
                              cookies=cookie)
            else:
                r = requests.post(url,data=data,headers=header,
                          cookies=cookie)
        else:
            r = requests.get(url,params=dataa,headers=header,
                          cookies=cookie)#params是直接把傳參拼接到url后
        # self.assertEquals(check.get('error_code'),r.json().get('error_code'))
        #判斷check中的預期結果和響應參的error_code是否一樣

        for c in check:#實際check中不止一個error_code，還有其他多個響應參
            self.assertIn(c,r.text)
            
if __name__ == '__main__':
    # unittest.main()  #自動運行全部用例
    suite = unittest.TestSuite()
    suite.addTests(unittest.makeSuite(MyCase))
    result = BeautifulReport(suite)
    result.report(filename='mpp的測試報告0318', description='描述B', log_path='')