数据驱动测试

数据驱动测试是pytest-dsl的核心特性之一，允许您使用外部数据源（当前稳定支持 CSV）来驱动测试执行，实现同一测试逻辑在不同数据集上的重复执行。

重要提示

数据驱动测试只有在使用pytest集成方式运行时才会生效！

使用pytest-dsl命令直接运行包含@data指令的DSL文件时，数据驱动功能不会工作，测试只会执行一次。要使用数据驱动功能，必须通过auto_dsl装饰器和pytest来运行测试。

当前稳定支持的数据源格式为 csv（@data: "...csv" using csv）。

什么是数据驱动测试

数据驱动测试将测试逻辑与测试数据分离，通过外部数据源提供测试输入和期望结果，使得：

同一测试用例可以在多组数据上执行
测试数据易于维护和更新
非技术人员也能参与测试数据的管理
提高测试覆盖率和测试效率

基本语法

数据驱动测试需要两个步骤：

1. 在DSL文件中使用`@data`指令

python

@name: "数据驱动测试示例"
@data: "test_data.csv" using csv

# 测试逻辑中可以直接使用数据列名作为变量
[打印], 内容: "测试用户: ${username}, 期望结果: ${expected_result}"

2. 通过pytest运行（必需步骤）

创建test_runner.py：

python

from pytest_dsl.core.auto_decorator import auto_dsl

@auto_dsl("./tests")  # 指向包含DSL文件的目录
class TestDataDriven:
    """数据驱动测试类"""
    pass

运行测试：

bash

# ✅ 正确方式 - 数据驱动生效
pytest test_runner.py -v

# ❌ 错误方式 - 数据驱动不生效，只执行一次
pytest-dsl tests/data_driven_test.dsl

支持的数据格式

CSV数据源

CSV是最常用的数据驱动格式，适合表格化数据。

数据文件： user_test_data.csv

csv

username,password,expected_status,expected_message
admin,admin123,200,登录成功
user1,password123,200,登录成功
guest,guest123,403,权限不足
invalid_user,wrong_pass,401,用户名或密码错误

测试文件： test_login.dsl

python

@name: "用户登录数据驱动测试"
@description: "使用CSV数据测试不同用户的登录场景"
@data: "user_test_data.csv" using csv

[打印], 内容: "测试用户登录: ${username}"

# 执行登录操作
[HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
    method: POST
    url: /api/auth/login
    request:
        json:
            username: "${username}"
            password: "${password}"
    captures:
        actual_status: ["status"]
        actual_message: ["jsonpath", "$.message"]
    asserts:
        - ["status", "eq", ${expected_status}]
        - ["jsonpath", "$.message", "eq", "${expected_message}"]
'''

[打印], 内容: "用户 ${username} 测试完成"

JSON数据源（规划中，当前不支持）

以下内容为目标用法示例，当前版本不能直接运行：

JSON格式适合复杂的嵌套数据结构。

数据文件： api_test_data.json

json

[
    {
        "test_name": "创建新用户",
        "user_data": {
            "username": "newuser1",
            "email": "newuser1@example.com",
            "profile": {
                "firstName": "张",
                "lastName": "三",
                "age": 25
            }
        },
        "expected_status": 201,
        "expected_fields": ["id", "username", "email"]
    },
    {
        "test_name": "创建重复用户",
        "user_data": {
            "username": "admin",
            "email": "admin@example.com",
            "profile": {
                "firstName": "管理",
                "lastName": "员",
                "age": 30
            }
        },
        "expected_status": 409,
        "expected_fields": ["error", "message"]
    }
]

测试文件： test_user_creation.dsl

python

@name: "用户创建API数据驱动测试"
@data: "api_test_data.json" using json

[打印], 内容: "执行测试: ${test_name}"

# 发送创建用户请求
[HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
    method: POST
    url: /api/users
    request:
        json: ${user_data}
    captures:
        response_data: ["json"]
    asserts:
        - ["status", "eq", ${expected_status}]
'''

# 验证响应字段
for field in ${expected_fields} do
    [断言], 条件: "'${field}' in response_data", 消息: "响应中应包含字段: ${field}"
end

[打印], 内容: "测试 '${test_name}' 完成"

Excel数据源（规划中，当前不支持）

以下内容为目标用法示例，当前版本不能直接运行：

Excel格式适合大量数据和复杂的数据组织。

数据文件： comprehensive_test_data.xlsx

工作表：LoginTests

username	password	user_type	expected_status	expected_role	notes
admin	admin123	admin	200	administrator	管理员账户
manager	manager123	manager	200	manager	经理账户
employee	emp123	employee	200	employee	普通员工
disabled_user	password	disabled	403	none	已禁用账户

测试文件： test_comprehensive_login.dsl

python

@name: "综合登录测试"
@data: "comprehensive_test_data.xlsx:LoginTests" using excel

[打印], 内容: "测试${user_type}用户登录: ${username}"

# 登录请求
[HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
    method: POST
    url: /api/auth/login
    request:
        json:
            username: "${username}"
            password: "${password}"
    captures:
        status_code: ["status"]
        user_role: ["jsonpath", "$.user.role"]
    asserts:
        - ["status", "eq", ${expected_status}]
'''

# 条件验证
if ${expected_status} == 200 do
    [断言], 条件: "'${user_role}' == '${expected_role}'", 消息: "用户角色应为: ${expected_role}"
    [打印], 内容: "✓ ${username} 登录成功，角色: ${user_role}"
else
    [打印], 内容: "✓ ${username} 登录失败，符合预期"
end

# 显示测试备注
if "${notes}" != "" do
    [打印], 内容: "备注: ${notes}"
end

高级数据驱动功能

多数据源组合（规划中，当前不支持）

当前版本仅支持单个 @data 数据源。以下内容为目标用法示例：

可以在同一测试中使用多个数据源：

python

@name: "多数据源测试（规划示例）"
@data: "users.csv" using csv
@data: "scenarios.json" using json

# 使用CSV中的用户数据和JSON中的场景数据
[打印], 内容: "用户: ${username}, 场景: ${scenario_name}"

# 根据场景类型执行不同的测试逻辑
if "${scenario_type}" == "api" do
    [HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
        method: ${http_method}
        url: ${api_endpoint}
        request:
            json:
                username: "${username}"
                data: ${scenario_data}
    '''
elif "${scenario_type}" == "ui" do
    [打印], 内容: "执行UI测试场景"
    # UI测试逻辑
end

条件数据过滤

可以基于条件过滤数据行：

数据文件： filtered_test_data.csv

csv

username,password,environment,enabled,test_type
admin,admin123,dev,True,smoke
user1,pass123,dev,True,regression
user2,pass456,prod,True,smoke
user3,pass789,dev,False,regression
manager,mgr123,staging,True,integration

测试文件： test_filtered.dsl

python

@name: "条件过滤数据驱动测试"
@data: "filtered_test_data.csv" using csv

# 只测试开发环境且启用的用户
if "${environment}" == "dev" and ${enabled} == True do
    [打印], 内容: "测试用户: ${username} (${test_type})"
    
    # 执行测试逻辑
    [HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
        method: POST
        url: /api/login
        request:
            json:
                username: "${username}"
                password: "${password}"
        asserts:
            - ["status", "eq", 200]
    '''
else
    [打印], 内容: "跳过用户: ${username} (环境: ${environment}, 启用: ${enabled})"
end

参数化资源文件

结合资源文件实现更灵活的数据驱动测试：

资源文件： data_driven_utils.resource

python

@name: "数据驱动测试工具"

function 执行用户操作 (操作类型, 用户数据, 期望结果) do
    [打印], 内容: "执行操作: ${操作类型}"
    
    if "${操作类型}" == "create" do
        [HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
            method: POST
            url: /api/users
            request:
                json: ${用户数据}
            asserts:
                - ["status", "eq", ${期望结果.status_code}]
        '''
    elif "${操作类型}" == "update" do
        [HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
            method: PUT
            url: /api/users/${用户数据.id}
            request:
                json: ${用户数据}
            asserts:
                - ["status", "eq", ${期望结果.status_code}]
        '''
    elif "${操作类型}" == "delete" do
        [HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
            method: DELETE
            url: /api/users/${用户数据.id}
            asserts:
                - ["status", "eq", ${期望结果.status_code}]
        '''
    end
    
    [打印], 内容: "操作 ${操作类型} 完成"
end

function 验证响应数据 (实际数据, 期望数据) do
    for key in ${期望数据} do
        if ${key} in ${实际数据} do
            [断言], 条件: "${实际数据[key]} == ${期望数据[key]}", 消息: "字段 ${key} 值不匹配"
        else
            [打印], 内容: "警告: 响应中缺少字段 ${key}"
        end
    end
end

测试文件： test_parameterized.dsl（规划示例）

python

@name: "参数化数据驱动测试"
@import: "data_driven_utils.resource"
@data: "user_operations.json" using json

# 使用资源文件中的关键字处理数据
[执行用户操作], 操作类型: ${operation}, 用户数据: ${user_data}, 期望结果: ${expected}

# 如果有响应验证数据，进行验证
if "${response_validation}" != "" do
    [验证响应数据], 实际数据: ${captured_response}, 期望数据: ${response_validation}
end

动态数据生成

使用自定义关键字生成测试数据

python

@name: "动态数据生成测试"

# 定义数据生成关键字
function 生成测试用户 (用户类型, 序号) do
    基础数据 = {
        "username": "${用户类型}_user_${序号}",
        "email": "${用户类型}_user_${序号}@example.com",
        "type": "${用户类型}"
    }
    
    # 根据用户类型返回不同属性
    if "${用户类型}" == "admin" do
        return {
            "username": "${基础数据.username}",
            "email": "${基础数据.email}",
            "type": "${基础数据.type}",
            "permissions": ["read", "write", "admin"],
            "department": "IT"
        }
    elif "${用户类型}" == "manager" do
        return {
            "username": "${基础数据.username}",
            "email": "${基础数据.email}",
            "type": "${基础数据.type}",
            "permissions": ["read", "write"],
            "department": "Sales"
        }
    else
        return {
            "username": "${基础数据.username}",
            "email": "${基础数据.email}",
            "type": "${基础数据.type}",
            "permissions": ["read"],
            "department": "General"
        }
    end
end

# 生成不同类型的用户进行测试
用户类型列表 = ["admin", "manager", "employee"]

for 用户类型 in ${用户类型列表} do
    for 序号 in range(1, 4) do
        测试用户 = [生成测试用户], 用户类型: ${用户类型}, 序号: ${序号}
        
        [打印], 内容: "创建测试用户: ${测试用户.username}"
        
        [HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
            method: POST
            url: /api/users
            request:
                json: ${测试用户}
            captures:
                created_user_id: ["jsonpath", "$.id"]
            asserts:
                - ["status", "eq", 201]
                - ["jsonpath", "$.username", "eq", "${测试用户.username}"]
        '''
        
        [打印], 内容: "用户创建成功，ID: ${created_user_id}"
    end
end

时间序列数据测试

python

@name: "时间序列数据测试"

# 生成一周的日期数据
function 生成日期范围 (开始日期, 天数) do
    日期列表 = []
    
    for i in range(0, ${天数}) do
        # 这里简化处理，实际应该使用日期库
        当前日期 = "${开始日期}_day_${i}"
        日期列表 = 日期列表 + [${当前日期}]
    end
    
    return ${日期列表}
end

# 测试一周内每天的数据
开始日期 = "2024-01-01"
测试天数 = 7
日期列表 = [生成日期范围], 开始日期: ${开始日期}, 天数: ${测试天数}

for 测试日期 in ${日期列表} do
    [打印], 内容: "测试日期: ${测试日期}"
    
    # 获取该日期的数据
    [HTTP请求], 客户端: "default", 配置: '''
        method: GET
        url: /api/reports/daily
        request:
            params:
                date: "${测试日期}"
        captures:
            daily_data: ["jsonpath", "$.data"]
        asserts:
            - ["status", "eq", 200]
            - ["jsonpath", "$.data", "not_empty"]
    '''
    
    # 验证数据完整性 - 注意：len() 函数调用不支持
    # [断言], 条件: "len(daily_data) > 0", 消息: "日报数据不应为空"  # 不支持
    [断言], 条件: "${daily_data} != []", 消息: "日报数据不应为空"
    [打印], 内容: "✓ ${测试日期} 数据验证通过"
end