在进行自动化测试用例设计的时候，随着测试用例的条数越来越多，如何能快速维护测试数据，是个必须要考虑的问题。
以用户登录login接口自动化测试为例，我设计了6个测试用例，其中2条是有效等价类，另外4个是无效等价类（这里仅是示例，真正的用例必然要比这个复杂的多）
一、未参数化时
未使用参数化时，用例可能是长这样的，看上去代码还算是清晰，但是呢，有如下2个大的弊端
1、6条测试用例，我要写6个测试函数才可以，代码有点长啊
2、若用户登录的接口有调整，6个测试函数都需要修改才行，效率很低
"""
对login接口进行测试，当用户数据在测试用例中时
"""
import pytest
from api.login import UserLogin
class TestLogin1 :
@pytest.mark.level_1
def test_1_usertype_88code(self) :
actual_result = UserLogin.userLogin("annie", "123456")
expert_result = "success"
assert actual_result == expert_result
@pytest.mark.level_1
def test_1_usertype_mobile(self) :
actual_result = UserLogin.userLogin("13356548888", "456789")
expert_result = "success"
assert actual_result == expert_result
@pytest.mark.level_2
def test_2_wrongPassword(self) :
actual_result = UserLogin.userLogin("annie", "abcdef")
expert_result = "error"
assert actual_result == expert_result
@pytest.mark.level_2
def test_2_wrongUser(self) :
actual_result = UserLogin.userLogin("sfsf54455545545445", "abcdef")
expert_result = "error"
assert actual_result == expert_result
@pytest.mark.level_2
def test_2_emptyUser(self) :
actual_result = UserLogin.userLogin("", "abcdef")
expert_result = "error"
assert actual_result == expert_result
@pytest.mark.level_2
def test_2_emptyPassword(self) :
actual_result = UserLogin.userLogin("annie", "")
expert_result = "error"
assert actual_result == expert_result
二、使用了参数化功能，但测试数据与测试代码未分离时
现在我用如下方法进行简单的参数化功能，由于其中2条是有效等价类，另外4个是无效等价类，所以我设计了两个测试函数，并使用mark进行标记，这样方便后续分组执行测试用例
"""
测试数据,使用参数化，但测试数据与测试代码未分离
"""
from api.login import UserLogin
import pytest
class TestLogin2 :
@pytest.mark.level_1
@pytest.mark.parametrize('username, password, expert_result',
[("annie", "123456", "success"),
("13366288788", "456789", "success")
])
def test_1(self, username, password, expert_result) :
actual_result = UserLogin.userLogin(username, password)
assert actual_result == expert_result
@pytest.mark.level_2
@pytest.mark.parametrize('username, password, expert_result',
[("annie", "aaaaa", "error"),
("sdfsfsdf", "123456", "error"),
("", "123456", "error"),
("annie", "", "error")
])
def test_2(self, username, password, expert_result) :
actual_result = UserLogin.userLogin(username, password)
assert actual_result == expert_result
如上所示，代码条数短了写，少了冗余的代码，但是呢，还有一个缺点，如果测试数据有变化，我还需要打开python文件，手动修改测试数据才可以，可能还涉及到了git发版的问题（如果公司是统一维护的代码），总之，不是很理想
三、使用了参数化功能，测试用例存储在mysql中
如下所示，我将测试数据存储在了mysql数据库中。
从当前看，是需要设计表，以及写mysql语句的，但是从长远看，就比较方便了。
如果这个用户不能用了，我只需连上mysql数据库，修改一下表里的用户记录就行了。如果需要新增其他用例，也可以在mysql直接操作，非常简单。
1、SQL语句，其中包含了测试用例的入参，以及期望测试结果
create table users(
id int auto_increment primary key,
username varchar(100) not null,
password varchar(100) not null,
expert_result varchar(100) not null,
level tinyint comment '1为有效等价类，2为无效等价类'
);
insert into users(username,password,expert_result,level) values
('annie','123456','success',1),
('13365588888','456789','success',1),
('annie','aaaa','error',2),
('sdfdsfsdfsfs','123456','error',2),
('annie','','error',2),
('','123456','error',2)
2、将从mysql中读取测试数据，写一个通用的方法，供所有其他测试class调用
import pymysql
class DbMysql:
def __init__(self):
self.connection = pymysql.connect(host="127.0.0.1",
user="root",
password="123456",
database="test_login")
def select(self,sql):
with self.connection.cursor() as cursor:
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
return results
3、在测试login的文件中，从数据库中查询测试数据，进行参数化
"""
测试数据在mysql数据库中，进行参数化
"""
from api.login import UserLogin
from db_mysql.db_select import DbMysql
import pytest
def get_data(level) :
sql = r"select username,password,expert_result from users where level = {0}".format(level)
data = DbMysql().select(sql)
return data
class TestLogin3 :
@pytest.mark.level_1
@pytest.mark.parametrize('username, password, expert_result', get_data(level=1))
def test_1(self, username, password, expert_result) :
actual_result = UserLogin.userLogin(username, password)
assert actual_result == expert_result
@pytest.mark.level_2
@pytest.mark.parametrize('username, password, expert_result', get_data(level=2))
def test_2(self, username, password, expert_result) :
actual_result = UserLogin.userLogin(username, password)
assert actual_result == expert_result
