记录问题2:安装ddt报错

本文介绍如何在Python的unittest框架中使用DDT库实现数据驱动测试。详细解释了安装DDT过程中遇到的权限错误及解决方案,对于希望增强unittest功能以支持数据驱动测试的开发者来说,是一份实用指南。

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python 的unittest 没有自带数据驱动功能。

所以如果使用unittest,同时又想使用数据驱动,那么就可以使用DDT来完成。

DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。

1.在CMD中输入pip install ddt报如下错:

Collecting ddt
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/cf/f5/f83dea32dc3fb3be1e5afab8438dce73ed587740a2a061ae2ea56e04a36d/ddt-1.2.1-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: ddt
Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 13] Permission denied: 'c:\\program files\\python37\\Lib\\site-packages\\ddt.py'
Consider using the `--user` option or check the permissions.

You are using pip version 18.1, however version 19.0.3 is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

 

2.解决办法:pip install --user ddt

 

四、脚本开发流程 黑盒测试脚本开发必须遵循以下核心原则:只关注输入和输出(UI、API、文件等)。每个测试用例独立运行,依赖其他用例状态。脚本在任何环境都能稳定执行。测试数据与脚本逻辑分离,便于维护。处理异常情况(网络延迟、弹窗、超时)。以下是脚本开发流程: (1) 需求分析与测试设计。是黑盒测试脚本开发的第一步,它的核心目标是将业务需求转化为可执行的测试用例,为脚本开发提供明确输入。收集需求文档,获取产品需求说明书或接口文档。确定识别测试对象,确定测试范围,例如UI界面、API接口或文件处理等等,并标注测试类型,例如功能测试、边界值测试、异常流测试等等。 设计测试用例,使用等价类划分、边界值分析等方法设计用例,以明确输入数据、操作步骤和预期结果。以下提供一个例子,如表所示。 测试类型 设计方法 输入组合示例 预期结果 正常流 有效等价类 邮箱: user@domain.com + 密码: Passw0rd! 跳转至首页 边界值 异常流 业务规则 边界分析 无效等价类 场景法 密码: a (5字符) 邮箱: invalid_email 连续错误密码3次 提示密码长度足 提示邮箱格式错误 触发账号锁定 (2) 选择合适的工具和框架。在机器人黑盒测试领域,工具链的适配性直接决定测试效能的成败。优秀的工具框架能够,通过仿真环境构建高保真测试场景突破硬件依赖瓶颈,支持离线仿真与实机测试的测试,精确记录运动轨迹、传感器数据流与决策延迟形成合理的测试报告,以及构建AI驱动的测试预言,利用机器学习模型验证复杂行为模式。 (3) 环境搭建。在黑盒测试脚本开发中,环境是自动化落地的基石。一套标准化的环境能够保证脚本可移植性,消除“本地能跑,他人机器报错”的经典问题以及提升执行稳定性,通过版本控制和依赖隔离,避免环境差异导致的偶发失败 。环境搭建也面临的一些可避免的挑战,Web/移动/API/桌面等同测试类型需独立工具链导致的碎片化 ,浏览器版本、设备系统、驱动匹配的隐形冲突,依赖库版本漂移导致的“逐渐失效”现象等等。下面给出环境搭建的基础准备: 项目 操作说明 验证命令 编程语言环境 安装 Python(推荐 3.8+)或 Java(JDK 11+) python --version java -version 包管理工具 Python: 安装 pip Java: 安装 Maven/Gradle pip --version mvn -v 版本控制 安装 Git 并配置仓库 git –version IDE 安装 VSCode(安装 Python/Java 插件)或 IntelliJ IDEA 启动 IDE 检查插件 对于黑盒测试的脚本开发,我写了这么多接下来应该些什么,给出框架
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08-12
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