Python + Appium 自动化测试 — 参数化读取外部 Excel 文件

2023-10-03 23:33:37

前言

自动化测试是软件开发过程中必不可少的重要环节，而参数化技术则是提高自动化测试效率和可维护性的有效手段。Python 作为一门强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助您轻松实现自动化测试。Appium 是一个开源的移动端自动化测试框架，支持 iOS 和 Android 平台，与 Python 搭配使用，可以轻松实现移动端应用程序的自动化测试。

使用 Python + Appium 进行自动化测试

在开始介绍如何使用 Python + Appium 进行参数化读取外部 Excel 文件之前，我们先简要了解一下如何使用 Python + Appium 进行自动化测试。

1. 安装 Python 和 Appium

首先，您需要安装 Python 和 Appium。您可以从 Python 官网下载最新的 Python 版本，并按照 Appium 的安装指南进行安装。

2. 创建 Python 项目

创建一个新的 Python 项目，并安装必要的库。您可以使用 pip 命令安装 Appium 和其他需要的库，例如 pip install appium。

3. 编写测试脚本

编写 Python + Appium 测试脚本，其中包含测试用例的代码。您可以在脚本中使用 Appium 提供的 API 来模拟用户操作，并验证应用程序的行为。

4. 运行测试脚本

使用 python test_script.py 命令运行测试脚本。您可以在脚本中使用 appium.webdriver 模块来控制 Appium 服务器，并与移动设备进行交互。

参数化读取外部 Excel 文件

在实际的自动化测试过程中，您经常需要使用大量的数据来验证应用程序的正确性。为了避免在测试脚本中硬编码数据，您可以使用参数化技术从外部 Excel 文件中读取测试数据。

1. 准备 Excel 文件

首先，您需要准备一个 Excel 文件来存储测试数据。Excel 文件可以包含多个工作表，每个工作表可以包含多个表格。每个表格可以包含多个列，每个列可以包含多个单元格。

2. 使用 Python 读取 Excel 文件

您可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件。pandas 库是一个强大的数据分析库，可以帮助您轻松地操作和分析数据。

以下是如何使用 pandas 库读取 Excel 文件的示例：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('test_data.xlsx')

# 打印 Excel 文件中的数据
print(df)

3. 从 Excel 文件中提取测试数据

您可以使用 pandas 库中的各种方法来从 Excel 文件中提取测试数据。例如，您可以使用 df.loc[] 方法来提取特定单元格的数据，也可以使用 df.iterrows() 方法来遍历表格中的所有行。

以下是如何使用 pandas 库从 Excel 文件中提取测试数据的示例：

# 提取特定单元格的数据
cell_value = df.loc[0, 'username']

# 遍历表格中的所有行
for row in df.iterrows():
    username = row[1]['username']
    password = row[1]['password']

4. 将测试数据传递给测试脚本

您可以将从 Excel 文件中提取的测试数据传递给测试脚本。您可以使用 pytest 库中的 @pytest.fixture 装饰器来定义一个参数化测试函数，并使用 yield 语句来返回测试数据。

以下是如何使用 pytest 库来定义一个参数化测试函数的示例：

import pytest
import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('test_data.xlsx')

# 定义参数化测试函数
@pytest.fixture(params=df['username'])
def username(request):
    return request.param

def test_login(username):
    # 使用 username 参数来执行测试
    # ...