第 10 章 数据驱动测试
数据驱动测试是自动化测试领域比较主流的设计模式之一，也是高级自动化测试工程师必备的技能之一。数据驱动框架是一种自动化测试框架，其目的在于可以让相同的脚本使用不同的测试数据，测试数据和测试行为（脚本）完全分离，便于测试的维护和扩展。
例如，测试登录操作时，需要用到多种用户来登录，然后验证系统的响应是否正确。这里，我们就可以先准备好要登录的用户数据（比如用户名和密码），只需一个自动化登录脚本即可实现。
数据驱动测试的一般步骤如下：
（1）编写脚本，脚本需要有可扩展性并且支持从对象、文件或者持久化数据库中读取测试数据。
（2）准备测试数据到文件或者数据库等外部介质中。
（3）循环调用介质中的数据库来驱动脚本执行。
（4）验证自动化测试结果。
在数据驱动框架中需要掌握 Python 对文件的基本操作等，在这一章中将详细讲解有关文件的相关操作。
10.1 一般文件操作
10.1.1 文本文件
Python 对文本文件的读取主要有三种模式：
1.read（）
一次性读取文件，如果文件较大则占用内存较大。我们选择「w.txt」这个文件来做测试，如图 10.1 所示为内容截图：
图 10.1
测试代码如下：
测试结果如图 10.2 所示，read 函数也支持添加参数，比如输入参数 2 即为只输出前两个字符「ti」，返回值为字符串类型。这里需要注意，因为是读操作，所以文件权限设置为「r」。由于用到了 Python 中的字符串类「str」，所以可以使用单引号、双引号作为定界符。
图 10.2
fh = open("w.txt",mode="r",encoding="utf-8") str = fh.read(4) #读取字符个数 print(str)
2.readline（）
特点是占用内存小、逐行读取、读取速度慢。我们以图 10.3 所示的文本文件内容为例，演示其用法，执行结果如图 10.4 所示。测试代码如下：
返回值为字符串类型。这种情况比较适合文本文件比较大的时候，因为文件越大，直接占用的内存就越大。
图 10.3
图 10.4
3.readlines（）
其作用是一次性读取文本内容，并将结果存储在列表中。特点是，读取速度快，占用内存大。以上面的「w.txt」为例，改成用 readlines（）之后，执行结果如图 10.5 所示。从返回数据也可以看出，readlines（）的返回值是以列表形式进行存储的。
图 10.5
如要读取第一行数据，可以用 txt［0］，相当于获取列表元素的第一个元素；如要读取第二行数据，需要用 txt［1］获取，以此类推。测试代码如下，执行结果如图 10.6 所示。
图 10.6
简单的文本文件写操作，以空文本文件「test.txt」为例进行测试，脚本源码及执行结果如图 10.7 所示，代码执行成功。在 test.txt 文件中添加的文本如图 10.8 所示为「testtest seleniumpython」。需要注意的是，这里打开文件所需要的文件权限为「w」。
图 10.7
图 10.8
10.1.2 CSV 文件
CSV 的英文全称是（Comma Separated Values）。很多测试文件和测试数据可能会保存在 CSV 文件中，所以在实施自动化测试的过程中，经常要处理 CSV 文件的请求。因此，我们要熟练掌握如何对 CSV 文件进行处理的技能。
在处理 CSV 文件时，首先需要导入 CSV 模块，语句如「import csv」。例如，业务场景是「读取 test.csv 文件，并打印出第一列数据」，如图 10.9 所示。
图 10.9
测试源码如下，执行结果如图 10.10 所示，在日志窗口成功输出了 CSV 文件中的第一列内容。
图 10.10
从测试结果可以看出，上述代码成功输出了 CSV 文件的第 1 列数据，并自动设置为字符串类型。
在实际测试的过程中，经常要获取 CSV 文件中的每个单元格的数据并用于测试。在这里，演示一下如何将 CSV 文件中的每个单元格的数据打印出来，代码如下所示。
执行结果如图 10.11 所示。可以看出输出内容包含 CSV 文件中所有的非空单元格。
图 10.11
10.1.3 Excel 文件
上一节介绍了 CSV 文件的处理方法，本节开始讲 Excel 文件的处理方法。CSV 和 Excel 文件都可以用微软 Excel 打开，两者有哪些差别呢？
· Excel 文件是二进制文件，以工作簿的形式来管理工作表；而 CSV 是一个文本格式的文件，其中的一系列文本以逗号分隔。
· Excel 功能更强大，不仅存储数据，而且包含和数据相关的公式。而 CSV 就相对简单很多，它只是一个普通的文本文件，并不包含格式、公式和宏命令等。
· Excel 文件不能被文本编辑器打开，而 CSV 文件可以被文本编辑器打开。
· 基于编程语言的角度来分析，当处理解析这两种文件时，Excel 文件比 CSV 文件要复杂一些，且会花费更多的时间。
xlrd的使用可参考：接口测试第一天：使用Python读取Excel的xlsx表格文件
10.1.3.1 读取 Excel 操作
Python 要读取 Excel 文件，需要先安装 xlrd 库，可以直接在命令行窗口运行「pip install xlrd」命令，如图 10.12 所示。另外，也可以利用离线包安装，离线包的下载地址是「https://pypi.org/project/xlrd/」，现在最新版是 2.0.1 版本。
pip install xlrd pip install xlutils
pip install xlwt
如图 10.13 所示。
图 10.12
图 10.13
安装完 xlrd 库之后，就可以对 Excel 文件进行处理了。这里，以读取 Excel 文件 test.xlsx 为例，如图 10.14 所示，打开 Excel 文件可以直接用库中提供的 open_workbook（）方法。除此之外，它还提供了以下三种获取 sheet 的方法。
图 10.14
（1）通过 sheets（）方法获取，名称为「Sheet1」的表获取方式是：sheets（）［0］。
（2）通过 sheet 名称获取，名称为「Sheet1」的表获取方式是：sheet_by_name（‘Sheet1’）。
（3）通过 sheet 索引获取，名称为「Sheet1」的表获取方式是：sheet_by_index（0）。
下面介绍几种常用的读取 Excel 表格的方法：nrows 方法获取行数，ncols 方法获取总列数，row_values 方法可以获取单元格值。具体的实现方法和执行结果，如图 10.15 所示。
图 10.15
更进一步，若想获取所有的值可以用循环的形式，将 row_values 参数值设为变量，也就是将行、列数设置为变量，进行嵌套循环读取 Excel 表格中的单元格值。执行结果如图 10.16 所示。
图 10.16
10.1.3.2 写入 Excel 操作
刚刚介绍的是 Excel 文件的读取操作，与之对应的就是 Excel 文件的写入操作。写操作需要安装 Python 库「xlwt」，安装方式和读取库类似，可以在命令行窗口执行命令「pip install xlwt」，安装过程如图 10.17 所示。也可以通过离线包的形式来安装，离线包下载地址为「https://pypi.org/project/xlwt/#files」。
图 10.17
同样，在运用「xlwt」时需要导入该类库「import xlwt」，这里介绍两种常用的方法。一种是 add_sheet（）方法，作用是增加一个工作表 sheet；另一种是 write（）方法，用于向 sheet 单元格中写入值，该方法有三个参数（行、列、具体值）。示例代码如下所示，运行结果如图 10.18 所示。
图 10.18
10.1.4 JSON 文件操作
JSON 是一种轻量级的数据交换格式，它通过一种完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。JSON 的特点是，不仅可读性强，而且也有利于机器解析和生成，一般用于提升网络传输速率。
利用 Python 处理 JSON 这种格式的数据前，需要先导入 JSON 类库，如「import json」。
JSON 库有两个比较重要的方法：
（1）dumps（）方法：将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
（2）loads（）方法：将 JSON 字符串编码成 Python 对象。
dumps 方法示例代码如下：
代码执行结果如图 10.19 所示，可以看出 JSON 格式数据字符串是双引号，而字典元素字符串为单引号。
图 10.19
loads（）方法示例代码如下：
如图 10.20 所示，上例返回的数据是字典类型，通过转换表倒推可以发现，对应在 JSON 中的数据类型应该是 object 类型。之前通过 dump（）方法得到的是「<class 'str'>」类型，它也是 object 的类型之一。
图 10.20
JSON 数据类型与 Python 数据类型转换如表 10.1 所示。
表 10.1
在上例中，返回的数据是字典类型。通过上表倒推，可以发现 JSON 应该是 object 类型。而通过反推发现，JSON 数据类型是「<class 'str'>」，它属于 object 类型。
接下来，举例说明如何读取 JSON 文件。先准备一个名为「test.json」的 JSON 文件，内容如下：
｛"android":"appium"，"web":"selenium"，"interface":"python interface automation"｝
代码如下：
执行结果如图 10.21 所示。
图 10.21
以上为 JSON 文件的读取操作，对 JSON 文件写操作代码如下：
执行成功后，会生成名为「ttt.json」的 JSON 文件，其内容如图 10.22 所示。
图 10.22
10.1.5 XML 文件操作
XML（可扩展标记语言），是互联网数据传输的重要载体，它不受系统和编程语言的限制。可以说，它是一个数据携带者且具有高级别通行证。XML 传递的具有结构化特征的数据是系统间、组件间得以沟通交互的重要媒介之一。
编程实践中，XML 不仅可以用来标记数据，还可以用来定义数据类型等。XML 提供统一的方法来描述和交换结构化数据。XML 具体的用途主要表现在配置应用程序和网站、数据交互等。如下源码是一个名为 user.xml 的 XML 文件示例：
根据以上 XML 源码，分析 XML 文件结果如下：
· XML 声明部分一般位于 XML 文件的第一行，且声明一般包括版本号和文档字符编码格式。如上例所示，XML 文件遵循的是 1.0 版本的标准，其字符编码格式为「UTF-8」。
· XML 文档的根元素必须是唯一的。它的开始标签位于文档最前面而结束标签位于文档最后。如上例中，<users> 和 </users> 是文档的根元素。
· 所有的 XML 元素都必须有结束标签。
· XML 标签对大小写敏感。
· 在 XML 文件中一些字符拥有特殊意义，不能够直接使用，容易造成文件格式错误，具体总结如表 10.2 所示。
表 10.2
读取 user.xml 中的用户信息，可以先用 DOM 解析 XML，再用 getElementsByTagName 方法获取 user 标签的内容。user.xml 中有两个 user，第一个 user 内容用 list［0］，获取其（根元素）属性用 getAttribute 方法，子标签用 getElementsByTagName 方法。读取 XML 文件的源码如下：
源码执行结果如图 10.23 所示，与预期的结果一致。
图 10.23
如果要遍历 XML 文件中的所有值，源码如下所示：
源码执行结果如图 10.24 所示，与预期的结果一致。
图 10.24
这里，针对读取 XML 文件的过程中用到的一些重要函数，补充几点说明。
xml.dom.minidom.parse（）：返回文档节点对象。
getElementsByTagName（）：返回带有指定名称的所有元素的节点列表（NodeList）。
getAttributes（）：返回某一元素的属性值。
10.1.6 YAML 文件操作
YAML 是一种很直观的能够被电脑识别的数据序列化格式，易读，并且能够与脚本语言进行交互。从语法结构来看，YAML 类似 XML，但是其语法比 XML 简单。YAML（Yet Another Markup Language），翻译成中文是「另一种标记语言」。
YAML 的用途比较广泛，其中在配置文件方面的应用比较多。YAML 的语法结构比较简洁且强大，远比 JSON 格式方便。
YAML 的基本语法如下：
· 大小写敏感。
· 行缩进时不允许使用 Tab 键，只允许使用空格键。
· 缩进的空格数没有限制，只要相同层级的元素左侧对齐就可以。
· YAML 的缩进表示层级关系，相同的曾经元素左侧是对齐的。
· 符号「#」表示注释，这点和 Python 语言是一致的。
如果要利用 Python 操作 YAML 文件需要先安装 PyYAML 模块。安装命令是「pip install pyyaml」，如图 10.25 所示，表明 PyYAML 模块已经安装成功。
图 10.25
下面举例演示 YAML 文件的用法。
创建一个简单的 YAML 文件，名称为「config.yml」，其内容如下：
读取 YMAL 文件的 Python 代码如下：
代码执行结果如图 10.26 所示，从代码「print（type（yml））」的执行结果发现，处理 YAML 文件后得到的是一个字典对象。
图 10.26
使用方法 yaml.dump 将一个 python 对象转化成 YAML 文档，示例代码如下：
执行结果如图 10.27 所示。
图 10.27
以上讲到将 YAML 格式转换为字典格式，其实 YAML 格式数据也可以转化为其他 Python 对象，比如列表或者复合结构的数据（如字典数据类型和列表的混合数据类型）。示例代码如下：
以上代码分为两部分，第一部分是将 YAML 格式的文件转换为列表数据类型的文件。其中 YAML 数据文件内容如下，注意符号「-」与数值之间要有空格分开。
第二部分是将 YAML 格式的文件转换为复合数据类型的文件，包含列表和字典，其实是在列表中有字典元素存在。数据文件内容如下：
代码最终的执行结果如图 10.28 所示。
图 10.28
10.1.7 文件夹操作
通过前面的介绍，相信大家已经掌握了对各种文件的操作。在自动化测试过程中，不可避免地要对文件夹进行操作。接下来，将通过代码来演示文件夹的有关操作，如文件和文件夹路径的识别、创建或删除文件夹等。
