Web自动化-数据驱动

目标

1. 理解什么是数据驱动
2. 熟练掌握对JSON数据的操作
3. 能够使用数据驱动对代码进行优化

什么是数据驱动？

数据驱动：是以数据来驱动整个测试用例的执行，也就是测试数据决定测试结果。 比如我们要测试加法，我们的测试数据是1和1，测试结果就是2，如果测试数据是1和2，测试结果 就是3。

1、 数据驱动的特点

• 数据驱动本身不是一个工业级标准的概念，因此在不同的公司都会有不同的解释。
• 可以把数据驱动理解为一种模式或者一种思想。
• 数据驱动技术可以将用户把关注点放在对测试数据的构建和维护上，而不是直接维护脚本，可 以利用同样的过程对不同的数据输入进行测试。
• 数据驱动的实现要依赖参数化的技术。

2 、传入数据的方式（测试数据的来源）

• 直接定义在测试脚本中（简单直观，但代码和数据未实现真正的分离，不方便后期维护）
• 从文件读取数据，如JSON、excel、xml、txt等格式文件
• 从数据库中读取数据
• 接调用接口获取数据源
• 本地封装一些生成数据的方法

一、JSON操作

目标

1. 掌握JSON的语法格式
2.  熟练掌握对JSON数据的操作

1. JSON介绍

JSON的全称是”JavaScript Object Notation”，是JavaScript对象表示法，它是一种基于文本，独立 于语言的轻量级数据交换格式。

1.1 JSON特点

• JSON是纯文本
• JSON具有良好的自我描述性，便于阅读和编写
• JSON具有清晰的层级结构
• 有效地提升网络传输效率

1.2 JSON语法规则

• 大括号保存对象
• 中括号保存数组
• 对象数组可以相互嵌套
• 数据采用键值对表示
• 多个数据由逗号分隔

1.3 JSON值

JSON 值可以是：

• 数字（整数或浮点数）
• 字符串（在双引号中）
• 逻辑值（true 或 false）
• 数组（在中括号中）
• 对象（在大括号中） null

示例：

{
 "name": "tom",
 "age": 18,
 "isMan": true,
 "school": null,
 "address": {
 "country": "中国",
 "city": "江苏苏州",
 "street": "科技园路"
 },
 "numbers": [2, 6, 8, 9],
 "links": [
 {
 "name": "Baidu",
 "url": "http://www.baidu.com"
 },
 {
 "name": "TaoBao",
 "url": "http://www.taobao.com"
 }
 ]
}

2. 数据操作

• python字典与JSON之间的转换
• JSON文件读写

2.1 导入依赖包

import json

2.2 python字典与JSON之间的转换

把python字典类型转换为 JSON字符串

data = {
 'id': 1,
 'name': 'Tom',
 'address': '北京市海淀区',
 'school': None
}
json_str = json.dumps(data)

把JSON字符串转换为python字典

json_str = '{"id": 1, "name": "Tom", "address": "北京市海淀区", "school": null}'
dict_data = json.loads(json_str)

2.3 JSON文件读写

读取JSON文件

with open('data.json', encoding='UTF-8') as f:
 data = json.load(f) # 返回的数据类型为字典或列表

写入JSON文件

param = {'name': 'tom', 'age': 20}
with open('data2.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:
 json.dump(param, f)