数据分离测试框架是一种测试框架设计模式，旨在将测试数据与测试逻辑分离，以提高测试用例的可维护性、可读性和复用性。这种框架通常用于自动化测试，特别是在接口测试、UI 测试和集成测试中非常有用。
在数据分离测试框架中，测试数据通常存储在外部文件（如 Excel、CSV、JSON 等）中，而测试逻辑则编写在测试用例中。通过将测试数据与测试逻辑分开，可以实现以下优势：
易维护性：测试数据的变化不会影响测试逻辑，反之亦然。当测试数据需要更新时，只需修改数据文件而不必修改测试用例代码。
可读性：测试用例更加清晰易读，因为数据被独立出来并以结构化的方式存储在外部文件中。
复用性：可以重复使用相同的测试逻辑，只需提供不同的测试数据即可运行多个测试场景。
扩展性：随着测试需求的增加，可以很容易地添加新的测试数据文件，而无需改动现有的测试用例。
灵活性：可以使用不同类型的数据文件进行数据分离，根据具体需求选择最适合的数据存储格式。
数据分离测试框架通常包括数据读取工具、测试逻辑编写、日志记录和报告生成等功能。通过有效地组织和管理测试数据，测试团队可以更高效地执行测试，并快速准确地识别潜在的问题。
开发一个复杂的数据驱动测试框架涉及到多个方面，包括数据读取、日志记录、邮件发送、配置文件使用以及清晰的代码目录结构等。让我们一步一步来完成这个任务。
1.创建项目目录结构
首先，创建一个新的项目目录结构，并包含以下子目录和文件：
data_driven_testing_framework/
├── configs/
│ └── config.ini
├── data/
│ └── test_data.xlsx
├── logs/
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ └── test_sample.py
├── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── excel_reader.py
│ ├── logger.py
│ ├── mailer.py
└── pytest.ini
2.安装所需库
确保安装所需的库：
pip install pytest openpyxl configparser logging yagmail
3.编写配置文件
在 configs/config.ini 中定义配置参数：
[EMAIL]
email_address = your_email@example.com
email_password = your_email_password
[LOGGING]
log_file = logs/test.log
4. 编写工具类
在 utils/excel_reader.py 中编写 Excel 数据读取工具类：
import openpyxl
class ExcelReader:
@staticmethod
def read_data(file_path):
wb = openpyxl.load_workbook(file_path)
sheet = wb.active
data = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
data.append(row)
return data
在 utils/logger.py 中编写日志记录工具类：
import logging
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('configs/config.ini')
log_file = config['LOGGING']['log_file']
logging.basicConfig(filename=log_file, level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
在 utils/mailer.py 中编写发送邮件工具类：
import yagmail
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('configs/config.ini')
email_address = config['EMAIL']['email_address']
email_password = config['EMAIL']['email_password']
class Mailer:
@staticmethod
def send_email(subject, contents):
yag = yagmail.SMTP(email_address, email_password)
yag.send(to=email_address, subject=subject, contents=contents)
5.编写测试用例
在 tests/test_sample.py 中编写测试用例：
import pytest
from utils.excel_reader import ExcelReader
from utils.logger import logging
from utils.mailer import Mailer
test_data_file = 'data/test_data.xlsx'
@pytest.mark.parametrize("data", ExcelReader.read_data(test_data_file))
def test_data_driven(data):
logging.info(f"Running test with data: {data}")
# Your test logic here
assert True
def test_send_email():
Mailer.send_email("Test Email", "This is a test email sent from the data-driven testing framework")
6.运行测试
现在你可以使用 Pytest 来运行测试。在命令行中执行以下命令：
pytest -v
7.实际使用示例
在接口测试中，你可以使用这个框架来执行数据驱动测试。例如，你可以从 Excel 文件中读取测试数据，然后在测试用例中使用这些数据来调用接口，并断言结果是否符合预期。
7.1准备测试数据
首先，准备一个 Excel 文件，例如 test_data.xlsx，其中包含了不同的测试数据。假设我们要测试一个登录接口，测试数据文件内容如下：
| Username | Password |
|---|---|
| user1 | password1 |
| user2 | password2 |
| user3 | password3 |
7.2编写测试用例
在 tests/test_sample.py 中编写测试用例，使用数据驱动的方式来运行测试：
import pytest
from utils.excel_reader import ExcelReader
from utils.logger import logging
from utils.mailer import Mailer
from your_api_client_module import APIClient # 导入你的 API 客户端模块
test_data_file = 'data/test_data.xlsx'
@pytest.mark.parametrize("username, password", ExcelReader.read_data(test_data_file))
def test_login_api(username, password):
logging.info(f"Running test with data: Username - {username}, Password - {password}")
# 使用测试数据调用登录接口
api_client = APIClient()
response = api_client.login(username, password)
# 断言登录结果是否符合预期
assert response.status_code == 200
assert 'token' in response.json()
def test_send_email():
Mailer.send_email("Test Email", "This is a test email sent from the data-driven testing framework")
在上面的示例中，我们使用 @pytest.mark.parametrize 注解来指定参数化测试数据，并在测试用例中使用这些数据来调用登录接口。通过这种方式，你可以轻松地对不同的输入数据进行测试，而无需为每组数据编写单独的测试用例。
