如何运用unittest框架进行基本测试操作？
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本文共计1982个文字，预计阅读时间需要8分钟。
一. 命名要求：unittest对.py文件类没有命名要求，只需要函数是以test开头即可。
二. 运行顺序：不同于pytest（从上往下），unittest的运行顺序是按照从0-9，A-Z，a-z的先后顺序运行的。
三.
一.命名要求unittest对.py文件类没有命名要求，只需要函数是以test为开头的就可以
二.运行顺序不同于pytest（从上往下）的是，unittest运行顺序是按照从0-9，A-Z，a-z的先后顺序运行的
三.五大组件 1.testcase（测试用例）（1）运行时可点击类/函数左侧绿色(当前类继承unittest.TestCase才会出现)的开关。点击函
数左侧的表示运行当前函数，点击类左侧的表示运行当前类下的所有case
（2）运行时可将光标停留在类/函数冒号右侧，鼠标右击点击run运行。光标停留在类名右侧表示
运行当前类下所有case，停留在具体函数名右侧，表示运行当前函数
（3）运行时可在main方法中unittest.main()来运行，运行顺序按照：0-9，A-Z，a-z先后运行
class unittest_demo(unittest.TestCase): def test_one(self): print("我是one") def test_two(self): print("我是two") 2.testfixture（测试固件）
unittest中固件有两种。setup和teardown每个函数运行前后会各运行一次。setupclass和teardownclass
表示每个类运行前后会各运行一次。
（1）setup和teardown
这里set_tear继承了TestCase，然后又重写了setup和teardown两个前后置方法。我们在做自动化的时候
可用做前置准备工作和后置结束阶段
class set_tear(unittest.TestCase): def setUp(self) -> None: print("进入www.baidu.com页面") def tearDown(self) -> None: print("操作完毕，关闭浏览器页面")
（2）setup_class和teardown_class
这个用法和上面相同，重写时需要加上@classmethod，因为setupclass，和tearDownClass在testcase类
中为类方法
class set_tear(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls) -> None: print("进入www.baidu.com页面") @classmethod def tearDownClass(cls) -> None: print("操作完毕，关闭浏览器页面") 3.testsuite（测试套件）
测试套件的作用简单理解就是把你想要运行的case加到套件里面去，然后通过运行器去运行。这样可以选择性
的运行case，可以改变case运行的顺序。
（1）指定函数运行
运行的顺序是按照你加入套件的先后顺序来运行的
import unittest class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件 suite.addTest(unittest_suite("test_01")) # 添加case到套件中 suite.addTest(unittest_suite("test_02")) suite.addTest(unittest_suite("test_03"))
这里也可以使用addtests方法添加一个数组到套件中
suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件 caseList = [unittest_suite("test_01"), unittest_suite("test_01"), unittest_suite("test_01")] suite.addTests(caseList)
（2）指定类运行
import unittest class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件 load = unittest.TestLoader() # 创建一个加载器 loadClass = load.loadTestsFromTestCase(unittest_suite) # 调用加载类的方法并传入一个类 suite.addTest(loadClass) # 添加到套件中
运行顺序按照原有类里面的顺序进行运行
（3）指定模块(.py)运行
import testcase.demo_02 #导入要运行的.py
suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件
load = unittest.TestLoader() # 创建一个加载器
loadClass = load.loadTestsFromModule(testcase.demo_02) #调用加载模块的方法
suite.addTest(loadClass)
suite.countTestCases()#统计case个数
（4）指定路径运行
suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件 load = unittest.TestLoader() # 创建一个加载器 suite.addTest(load.discover("./testcase", pattern="*02.py")) #调用discover方法指定路径运行
pattern中匹配符*表示通配符，可写成test*.py表示以test为开头，*xx.py表示以xx为结尾的都满足。
需要注意的是这里的路径不能具体到某个.py模块，模块的匹配规则必须写在pattern中
4.testrunner（运行器）一般与testsuite一起用，来运行套件的
if __name__ == '__main__': runner = unittest.TextTestRunner() # 创建个运行器 runner.run(suite) # suite为套件集 5.testreport（测试报告）
这里不多介绍了，感兴趣的可以学习allure：www.cnblogs.com/lihongtaoya/p/15778263.html
四.spik用法 1.spik表示跳过该条case不执行
class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") @unittest.skip def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") 2.spikif()
判断条件4>2，为true时不运行，打印标签reason。为false运行该条case
class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") @unittest.skipIf(4 > 2, reason="猪头") def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") 3.skipUnless()
和skipif()效果相反，判断条件为true运行，为false不运行
class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") @unittest.skipUnless(4 > 2, reason="猪头") def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") 五.ddt数据驱动（第三方的需要pip install ddt下载）
python装饰器可参考：www.cnblogs.com/lihongtaoya/p/16368111.html
unittest中@ddt为类装饰器，其它三个都是函数装饰器。ddt
1.@ddtimport unittest from ddt import ddt @ddt class unittest_ddt(unittest.TestCase): def testOne(self): pass
@ddt作用于类，表示当前类使用ddt框架
2.@data()@data()主要用来传值的（可传int，str，list，set，dict，tuple）
（1）传单个int/str值和多个int/str值
import unittest from ddt import ddt, data @ddt class unittest_ddt(unittest.TestCase): #@data(1, 2, 3) @data("1","2","3") def testOne(self, a): print(a)
这里的a是用于接收传递过来的参数，打印结果为1，2，3
（2）传单个set/list/tuple/
import unittest
from ddt import ddt, data
@ddt
class unittest_ddt(unittest.TestCase):
# @data((1,2,3))
# @data({1,2,3})
@data([1, 2, 3]) # 传递单个list
def testOne(self, a):
print(a)
运行结果：[1, 2, 3]||（1, 2, 3）
以上可以看出的是传参时会把[1, 2, 3]和（1, 2, 3）当作一个整体传给a，那么如果我们想要单个值分别
传递给a。只需要在[1,2,3]前加上一个*号即可
@ddt
class unittest_ddt(unittest.TestCase):
# @data((1,2,3))
@data(*[1, 2, 3]) # 传递单个list
def testOne(self, a):
print(a)
运行结果：1 2 3
这里*的作用就是去掉最外层的壳，既：[ ]和（）
3.@unpack()当传递的参数含有多个值的时候，需要用的unpack来进行解包
@unpack()主要用来解包（去外壳）
（1）传递多个list/set/tuple
@ddt
class unittest_ddt(unittest.TestCase):
# @data((1,2,3))
# @data(*[1, 2, 3]) # 传递单个list
@data((1,2,3),(4,5,6))
@unpack
def testOne(self, a,b,c):
print(a)
打印结果：1 4
这里需要注意的是接收数据的参数个数(a,b,c)要和list/set/tuple中的数量相等
（2）dict类型
@ddt
class unittest_ddt(unittest.TestCase):
# @data((1,2,3))
# @data(*[1, 2, 3]) # 传递单个list
@data({"name": "liming", "age": 123}, {"name": "lihua", "age": 123})
@unpack
def testOne(self, name, age):
print(name)
打印结果：liming lihua
传递dict数据类型的时候要保证接收数据的变量（name,age）要和dict中的key值一模一样（数量和key值）
（3）传递嵌套的类型结构
import unittest from ddt import ddt, data, unpack datalist = [ { "name": "liming", "age": 12 }, { "name": "lihua", "age": 13 },{ "name": "lisan", "age": 18 } ] @ddt class unittest_ddt(unittest.TestCase): @data(*datalist) # 加*后数据结构变成：{},{} @unpack # 解包去外壳 def testOne(self, name, age): print(name) 4.@file_data()
当yaml和json中的数据结构为[{},{},{}]时，@file_data()的作用就相当于@data()+@unpack()
@file_data()可直接读取yaml和json文件
（1）首先我们先创建一个yaml文件
- username: liming password: 123456 - username: lifei password: 2
（2）在@file_data()中直接引用yaml文件即可
from ddt import ddt, data, unpack, file_data @ddt class unittest_ddt(unittest.TestCase): @file_data("../params/demo_01.yaml") def testOne(self,username,password): print(username)
这里username和password也是要和yaml中的key值(数量)相等。json用法也是一样，这里不多介绍了。
5.csv做数据驱动创建一个csv文件
liming,123 lifei,1234
导入csv，reader()方法读取后加入list里
with open("../params/demo_01.csv", mode="r", encoding="utf8")as a: da=csv.reader(a) data_list=[] for i in da: data_list.append(i)
当前data_list打印结果：[['liming', '123'], ['lifei', '1234']]，然后再用data和unpack装饰器即可
六.实例下一章再写吧，
注：网上已经一大堆教程了，不要转载
本文共计1982个文字，预计阅读时间需要8分钟。
一. 命名要求：unittest对.py文件类没有命名要求，只需要函数是以test开头即可。
二. 运行顺序：不同于pytest（从上往下），unittest的运行顺序是按照从0-9，A-Z，a-z的先后顺序运行的。
三.
一.命名要求unittest对.py文件类没有命名要求，只需要函数是以test为开头的就可以
二.运行顺序不同于pytest（从上往下）的是，unittest运行顺序是按照从0-9，A-Z，a-z的先后顺序运行的
三.五大组件 1.testcase（测试用例）（1）运行时可点击类/函数左侧绿色(当前类继承unittest.TestCase才会出现)的开关。点击函
数左侧的表示运行当前函数，点击类左侧的表示运行当前类下的所有case
（2）运行时可将光标停留在类/函数冒号右侧，鼠标右击点击run运行。光标停留在类名右侧表示
运行当前类下所有case，停留在具体函数名右侧，表示运行当前函数
（3）运行时可在main方法中unittest.main()来运行，运行顺序按照：0-9，A-Z，a-z先后运行
class unittest_demo(unittest.TestCase): def test_one(self): print("我是one") def test_two(self): print("我是two") 2.testfixture（测试固件）
unittest中固件有两种。setup和teardown每个函数运行前后会各运行一次。setupclass和teardownclass
表示每个类运行前后会各运行一次。
（1）setup和teardown
这里set_tear继承了TestCase，然后又重写了setup和teardown两个前后置方法。我们在做自动化的时候
可用做前置准备工作和后置结束阶段
class set_tear(unittest.TestCase): def setUp(self) -> None: print("进入www.baidu.com页面") def tearDown(self) -> None: print("操作完毕，关闭浏览器页面")
（2）setup_class和teardown_class
这个用法和上面相同，重写时需要加上@classmethod，因为setupclass，和tearDownClass在testcase类
中为类方法
class set_tear(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls) -> None: print("进入www.baidu.com页面") @classmethod def tearDownClass(cls) -> None: print("操作完毕，关闭浏览器页面") 3.testsuite（测试套件）
测试套件的作用简单理解就是把你想要运行的case加到套件里面去，然后通过运行器去运行。这样可以选择性
的运行case，可以改变case运行的顺序。
（1）指定函数运行
运行的顺序是按照你加入套件的先后顺序来运行的
import unittest class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件 suite.addTest(unittest_suite("test_01")) # 添加case到套件中 suite.addTest(unittest_suite("test_02")) suite.addTest(unittest_suite("test_03"))
这里也可以使用addtests方法添加一个数组到套件中
suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件 caseList = [unittest_suite("test_01"), unittest_suite("test_01"), unittest_suite("test_01")] suite.addTests(caseList)
（2）指定类运行
import unittest class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件 load = unittest.TestLoader() # 创建一个加载器 loadClass = load.loadTestsFromTestCase(unittest_suite) # 调用加载类的方法并传入一个类 suite.addTest(loadClass) # 添加到套件中
运行顺序按照原有类里面的顺序进行运行
（3）指定模块(.py)运行
import testcase.demo_02 #导入要运行的.py
suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件
load = unittest.TestLoader() # 创建一个加载器
loadClass = load.loadTestsFromModule(testcase.demo_02) #调用加载模块的方法
suite.addTest(loadClass)
suite.countTestCases()#统计case个数
（4）指定路径运行
suite = unittest.TestSuite() # 创建一个套件 load = unittest.TestLoader() # 创建一个加载器 suite.addTest(load.discover("./testcase", pattern="*02.py")) #调用discover方法指定路径运行
pattern中匹配符*表示通配符，可写成test*.py表示以test为开头，*xx.py表示以xx为结尾的都满足。
需要注意的是这里的路径不能具体到某个.py模块，模块的匹配规则必须写在pattern中
4.testrunner（运行器）一般与testsuite一起用，来运行套件的
if __name__ == '__main__': runner = unittest.TextTestRunner() # 创建个运行器 runner.run(suite) # suite为套件集 5.testreport（测试报告）
这里不多介绍了，感兴趣的可以学习allure：www.cnblogs.com/lihongtaoya/p/15778263.html
四.spik用法 1.spik表示跳过该条case不执行
class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") @unittest.skip def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") 2.spikif()
判断条件4>2，为true时不运行，打印标签reason。为false运行该条case
class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") @unittest.skipIf(4 > 2, reason="猪头") def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") 3.skipUnless()
和skipif()效果相反，判断条件为true运行，为false不运行
class unittest_suite(unittest.TestCase): def test_01(self): print("test_01") @unittest.skipUnless(4 > 2, reason="猪头") def test_02(self): print("test_02") def test_03(self): print("test_03") 五.ddt数据驱动（第三方的需要pip install ddt下载）
python装饰器可参考：www.cnblogs.com/lihongtaoya/p/16368111.html
unittest中@ddt为类装饰器，其它三个都是函数装饰器。ddt
1.@ddtimport unittest from ddt import ddt @ddt class unittest_ddt(unittest.TestCase): def testOne(self): pass
@ddt作用于类，表示当前类使用ddt框架
2.@data()@data()主要用来传值的（可传int，str，list，set，dict，tuple）
（1）传单个int/str值和多个int/str值
import unittest from ddt import ddt, data @ddt class unittest_ddt(unittest.TestCase): #@data(1, 2, 3) @data("1","2","3") def testOne(self, a): print(a)
这里的a是用于接收传递过来的参数，打印结果为1，2，3
（2）传单个set/list/tuple/
import unittest
from ddt import ddt, data
@ddt
class unittest_ddt(unittest.TestCase):
# @data((1,2,3))
# @data({1,2,3})
@data([1, 2, 3]) # 传递单个list
def testOne(self, a):
print(a)
运行结果：[1, 2, 3]||（1, 2, 3）
以上可以看出的是传参时会把[1, 2, 3]和（1, 2, 3）当作一个整体传给a，那么如果我们想要单个值分别
传递给a。只需要在[1,2,3]前加上一个*号即可
@ddt
class unittest_ddt(unittest.TestCase):
# @data((1,2,3))
@data(*[1, 2, 3]) # 传递单个list
def testOne(self, a):
print(a)
运行结果：1 2 3
这里*的作用就是去掉最外层的壳，既：[ ]和（）
3.@unpack()当传递的参数含有多个值的时候，需要用的unpack来进行解包
@unpack()主要用来解包（去外壳）
（1）传递多个list/set/tuple
@ddt
class unittest_ddt(unittest.TestCase):
# @data((1,2,3))
# @data(*[1, 2, 3]) # 传递单个list
@data((1,2,3),(4,5,6))
@unpack
def testOne(self, a,b,c):
print(a)
打印结果：1 4
这里需要注意的是接收数据的参数个数(a,b,c)要和list/set/tuple中的数量相等
（2）dict类型
@ddt
class unittest_ddt(unittest.TestCase):
# @data((1,2,3))
# @data(*[1, 2, 3]) # 传递单个list
@data({"name": "liming", "age": 123}, {"name": "lihua", "age": 123})
@unpack
def testOne(self, name, age):
print(name)
打印结果：liming lihua
传递dict数据类型的时候要保证接收数据的变量（name,age）要和dict中的key值一模一样（数量和key值）
（3）传递嵌套的类型结构
import unittest from ddt import ddt, data, unpack datalist = [ { "name": "liming", "age": 12 }, { "name": "lihua", "age": 13 },{ "name": "lisan", "age": 18 } ] @ddt class unittest_ddt(unittest.TestCase): @data(*datalist) # 加*后数据结构变成：{},{} @unpack # 解包去外壳 def testOne(self, name, age): print(name) 4.@file_data()
当yaml和json中的数据结构为[{},{},{}]时，@file_data()的作用就相当于@data()+@unpack()
@file_data()可直接读取yaml和json文件
（1）首先我们先创建一个yaml文件
- username: liming password: 123456 - username: lifei password: 2
（2）在@file_data()中直接引用yaml文件即可
from ddt import ddt, data, unpack, file_data @ddt class unittest_ddt(unittest.TestCase): @file_data("../params/demo_01.yaml") def testOne(self,username,password): print(username)
这里username和password也是要和yaml中的key值(数量)相等。json用法也是一样，这里不多介绍了。
5.csv做数据驱动创建一个csv文件
liming,123 lifei,1234
导入csv，reader()方法读取后加入list里
with open("../params/demo_01.csv", mode="r", encoding="utf8")as a: da=csv.reader(a) data_list=[] for i in da: data_list.append(i)
当前data_list打印结果：[['liming', '123'], ['lifei', '1234']]，然后再用data和unpack装饰器即可
六.实例下一章再写吧，
注：网上已经一大堆教程了，不要转载