class db_con_sql: ## 資料庫連線類
def db_con_config(): ## 資料庫連線引數配置
ipadderss = 『***.***.***.***』
user = 『***』
passwd = 『***』
port = 33306
return ipadderss, user, passwd, port
##資料庫訪問連線
def con_get_account():
try:
ip = db_con_sql.db_con_config()
con_date = pymysql.connect(host=ip[0], user=ip[1], passwd=ip[2], port=ip[3], db='account', charset='utf8')
# print('資料庫連線正常...')
return con_date
except pymysql.error as e:
print('pymysql error:%s' % e)
def con_get_account_order():
try:
ip = db_con_sql.db_con_config()
con_date = pymysql.connect(host=ip[0], user=ip[1], passwd=ip[2], port=ip[3], db='account_order',
charset='utf8')
# print('資料庫連線正常...')
return con_date
except pymysql.error as e:
print('pymysql error:%s' % e)
def reverse_rows():
db = db_con_sql.con_get_account()
cursor = db.cursor()
sql = 『select account_id,amount,delay_flag,direction,in_out,journal_type_id,order_seq,subject_id,order_no,remark,source,third_no,trade_time from account_record_20180516
where delay_flag =4 and record_status in(100) order by trade_time desc limit 5』
cursor.execute(sql)
while true:
row = cursor.fetchone()
if row:
yield row
else:
break
def querybyordernos_row():
db = db_con_sql.con_get()
cursor = db.cursor()
sql = ''
cursor.execute(sql)
while true:
row = cursor.fetchone()
if row:
yield row
else:
break
def config_data():
url = 『***.***.***.***』
port = [『25418』, 『25419』] ##介面不同服務得埠號可以繼續按順序增加，不要在前面亂插
讀取case的格式，執行完按成之後，會將結果反饋到case中pass or failed
資料驅動自動化測試
傳統測試認為功能測試 黑盒測試 就是資料驅動測試，而在自動化測試體系中，資料驅動測試則有了新的詮釋。以乙個基礎的自動化框架為例，它可以分為三層設計，資料層 邏輯層 業務層，假設資料層的設計足夠抽象，即可實現多套測試資料執行同樣的測試 邏輯 另一方面從功能測試的角度理解，這種設計同樣可以完成多角度測試...
Python 自動化測試 四 資料驅動
在實際的測試工作中，通常需要對多組不同的輸入資料，進行同樣的測試操作步驟，以驗證我們的軟體質量。這種測試，在功能測試中非常耗費人力物力，但是在自動化中，卻比較好實現，只要實現了測試操作步驟，然後將多組測試資料以資料驅動的形式注入，就可以實現了。前面文章學習了引數化，當資料量非常大的時候，我們可以將資...
Python 自動化測試 四 資料驅動
在實際的測試工作中，通常需要對多組不同的輸入資料，進行同樣的測試操作步驟，以驗證我們的軟體質量。這種測試，在功能測試中非常耗費人力物力，但是在自動化中，卻比較好實現，只要實現了測試操作步驟，然後將多組測試資料以資料驅動的形式注入，就可以實現了。前面文章學習了引數化，當資料量非常大的時候，我們可以將資...