Junit5 + YAML 参数化和数据驱动，让 App 自动化测试更高效(一)

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1. 何为数据驱动

什么是参数化？什么又是数据驱动？经常有人会搞不明白他们的关系，浅谈一下个人的理解，先来看两个测试中最常见的场景：

登录：不同的用户名，不同的密码，不同的组合都需要做登录场景的测试，正常的排列组合下可能会产生多个用例

搜索：不同的搜索条件产生不同的搜索结果，搜索也是常见的测试项，单个搜索参数或者多种搜索参数的组合；同样也会产生多个用例。

以上两种场景都有一个共同点，就是测试的执行步骤不变，变的只是输入的测试数据，那么引出两个概念——参数化和数据驱动

参数化：我们在写自动化用例的时候会有很多方法，一般我们都会把数据通过参数来传递给方法，而不会直接在方法中写“死”，所以方法之间的数据传递都是通过参数化来进行，利用参数化进行数据与变量的对应；比如我们的登录账号密码设置在参数中，再将参数传递到方法中。

public MainPage login(String username, String password) {
        sendKeys(inputUsername,username);
        sendKeys(inputPassword,password);
        click(loginBtn);
        return new MainPage();
}

数据驱动：将参数化中的数据来源变成从外部读取，参数有一个存放数据的地方，在用例执行的时候去去数据；这个数据存储的地方可以是我们定义的数组、hashmap，也可以是从外部文件中(excel、csv、xml、yaml等)读取。

例如上述的搜索案例，我们可以将搜索条件放入外部文件中，每次执行搜索用例时，去文件中获取数据，根据获取到的数据执行不同的搜索测试即可。

-
 - 洗衣液
-
 - 帽子
-
 - 手套

总结下来：

数据驱动为自动化测试框架的一种设计思想，而参数化是实现数据驱动的一种手段，我们利用参数化来完成数据驱动，从而将数据与脚本分离，增加了框架的可维护性和脚本的复用性。

2. 为什么要做数据驱动

2.1 测试数据

在执行测试工作过程中，有很多过程是需要动态变化的，如果每一次的变化都需要编码部署，那么整个执行的流程就会边长；

对于业务测试工程师来说，维护自动化代码有一定的门槛，需要熟悉编程语言和测试框架的结构；

定义好了数据驱动，将变化的数据放入配置文件中进行维护，既便捷(无需找到对应代码修改部署)，也降低了维护的门槛(业务测试只需要在配置文件中修改数据即可)

2.2 测试步骤

与测试数据的数据驱动大致相同，主要也是方便业务测试维护，降低维护门槛和代码修改部署出错的风险；修改配置文件，整个业务行为和抽象是不用改变的，当然，在UI自动化中配合PO一起使用会“风味更佳”。

2.3 动态生成测试步骤

手工录制测试步骤，直接生成代码比较困难，可以生成步骤的配置文件，让代码去读配置文件，完成自动化的回放;（此方面本人暂时仅了解过，还未实践落地，理论上是可以实现的。）

3. 在哪里做数据驱动

3.1 不要在哪里做数据驱动

不要在测试用例内完成大量的数据驱动：用例通过PO的调用是能够非常清晰展现出业务执行场景的，业务才是用例的核心；一旦在用例里使用了大量数据驱动，如调用各种yaml、csv等数据文件，会造成用例可读性变差，维护复杂度变高；

3.2 可以在哪里做数据驱动

1. 测试数据的数据驱动

2. 测试步骤的数据驱动

• 定位符
• 行为流

3. 断言的数据驱动

4. 如何做数据驱动

4.1 数据格式的选择

我们要将数据存入文件中，不同的文件有着不同的数据格式，那么作何选择呢？

• 不同数据格式文件的对比

 

从上述对比结果中，Json 和 YAML 对于数据结构的支持和书写程度是较好的；但是， YAML 的写法更简洁，并且还可以注释，因此最推荐使用的就是(从表格中的所处都位置也可猜到~)…位于C位的YAML！

那么到底什么是YAML，又如何使用，下面简单来了解一下

4.2 YAML 文件的使用

yaml 的语法

• 大小写敏感
• 使用缩进表示层级关系
• 缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。
• 缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
• # 表示注释

yaml 支持的三种数据结构

• 纯量（scalars）：单个的、不可再分的值，例如数字、字符串、布尔值等
• 对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）

#键值对形式
key: value
#行内对象
person: { name: allen, age: 25 }

• 数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）

#以-开头表示为一个数组里的值
- A
- B
- C
#数组内嵌套子数组，用一个空格缩进表示
- 
- a
 - aa
- 
- b
 - bb

• 对象和数组可以结合使用，形成复合结构

languages:
 - Ruby
 - Perl
 - Python 
websites:
 YAML: yaml.org 
 Ruby: ruby-lang.org 
 Python: python.org 
 Perl: use.perl.org

4.3 数据读取-jackson

既然有了数据存储的地方，那么就要对数据进行读取，这里就要介绍另一位帮手，Java的jackson库

jackson是Java的一个库，用的最多的是jackson-databind和jackson-dataformats-text，分别用来处理json和yaml数据格式，它可以将文件中的数据和Java中的对象建立一种映射关系，

把一个文件数据通过类型建立关联，并创建出一个类的实例，反之也可以把一个对象写入文件中。

4.3.1 jackson-databind

先来看jackson-databind对json文件的操作

添加 maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.9.9.3</version>
</dependency>

• 写 json 文件

1）先创建一个类，包含变量name，age

public class TestFileSource {
    public String name;
    public int age;
    }

2）创建单元测试，创建ObjectMapper对象，调用writeValue对json文件进行写操作

@Test
void writeJson() throws IOException {
    ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    TestFileSource testFileSource = new TestFileSource();
    mapper.writeValue(new File("..\\demo.json"),testFileSource);
}

3）得到demo.json文件的结果,从结果可以看到TestFileSource类中的变量已经被写入的json文件中

{"name":null,"age":0}

• 读 json 文件

1）创建单元测试，创建ObjectMapper对象，调用readValue方法对json文件进行数据读取

@Test
void readJson() throws IOException {
    ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    TestFileSource testFileSource = mapper.readValue(TestFileSource.class.getResourceAsStream("/demo.json"), TestFileSource.class);
    System.out.println(testFileSource);
    System.out.println(testFileSource.age);
}

2）读取结果

 ApiDemos.testcase.TestFileSource@4562e04d
  0

• 输出漂亮的 json 格式

1）创建单元测试，创建ObjectMapper对象，调用
writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString方法可对指定对象进行json数据格式的输出

@Test
void prettyPrintJson() throws JsonProcessingException {
    ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    // pretty print
    String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource());
    System.out.println(json);
}

2）打印结果

{
  "name" : null,
  "age" : 0
}

参考链接jackson-databind GitHub地址：

https://github.com/FasterXML/jackson-databind

4.3.2 jackson-dataformats-text

再来看jackson-dataformats-text，这是一个可以对YAML、CSV、Properties和XML文件进行操作的库，也是目前最常用的，不过这里我们只重点关注其对YAML文件的操作

• 添加maven依赖

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-yaml</artifactId>
    <version>2.9.8</version>
</dependency>

• 读 YAML 文件

想要读取 YAML 文件，最主要的是在new ObjectMapper对象的时候加入new YAMLFactory()，这样就成功切换至 yaml 操作的状态，然后利用readValue方法就可以完成对yaml文件的数据读取了

1）创建 YAML 文件

name: allen
age: 11

2）创建ObjectMapper对象，设置new YAMLFactory()

@Test
void readYaml() throws IOException {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory());
        TestFileSource testFileSource = mapper.readValue(TestFileSource.class.getResourceAsStream("/demo2.yaml"), TestFileSource.class);
        System.out.println(testFileSource);
        System.out.println(testFileSource.age);
} 

打印结果

ApiDemos.testcase.TestFileSource@ba2f4ec
11

在readValue的方法中可以看到，第一个参数填的是文件地址，第二个参数就是精髓所在！我们可以给定一个对象类型，或者一个二维数组等，用来产生映射关系，将文件数据和我们的对象绑定，方便数据的读取。

如上述例子中我们通过TestFileSource的实例化对象来调用age变量。

• 输出漂亮的 YAML 格式

与json输出的方式基本一致，只需要在new ObjectMapper对象的时候加入new YAMLFactory()即可1）创建类和类的成员变量,包含纯量、数组和哈希

public class TestFileSource {

    public String name = "tester";
    public int age = 2;
    public Object[][] arr= {{1,2,3,},{"a","b","c"}};
    public HashMap<String,Object> map = new HashMap<String, Object>(){
        {
        put("name","tester");
        put("sex","男");
        }
    };
}

2）创建单元测试，创建ObjectMapper对象，加入new YAMLFactory() 参数，调用
writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString方法可对指定对象进行yaml数据格式的输出

@Test
void prettyPrintYaml() throws JsonProcessingException {
    ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory());
    // pretty print
    String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource());
    System.out.println(json);
}

3）打印结果

---
name: "tester"
age: 2
arr:
- - 1
  - 2
  - 3
- - "a"
  - "b"
  - "c"
map:
  sex: "男"
  name: "tester"

（文章来源于霍格沃兹测试学院）

Junit5 + YAML 参数化和数据驱动，让 App 自动化测试更高效(一)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hogwarts/p/12981255.html