python生成器在读取接口用例中应用解析
作者:软件开发技术修炼
这篇文章主要为大家介绍了python生成器在读取接口用例中应用解析,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
Python生成器Generator
Python生成器(Generator)是一种特殊类型的函数,它可以通过yield语句逐步生成值。
生成器提供了一种延迟计算的方式,可以逐步产生结果,而不是一次性生成所有的值。
1、生成器原理:
生成器函数在被调用时并不立即执行,而是返回一个生成器对象。生成器对象可以被迭代,每次迭代都会执行生成器函数中的代码,直到遇到yield语句。
当遇到yield语句时,生成器会暂停执行,并将yield语句后面的值作为当前迭代的结果返回给调用方。下一次迭代时,生成器会从暂停的位置继续执行,直到再次遇到yield语句。
2、常用场景:
- 迭代大数据集:处理大型文件、数据库查询结果或网络数据流等;
- 无限序列:例如自然数序列、斐波那契数列等;
- 数据流处理:处理连续的数据流,例如实时日志数据或传感器数据;
- 惰性计算:算法计算应用;
- 异步编程:生成器可以与协程结合使用,处理IO密集型任务或事件驱动的程序;
提供高效的惰性计算和按需生成数据的能力。
3、生成器在接口自动化中读取大量用例
# 生成器函数,打开指定测试文件并逐行读取,每读取一行,都使用yield将用例返回给调用方 def read_test_case(file_path): with open(file_path,'r') as file: for line in file: # line.strip(),字符串方法,用于去除字符串两端的空白字符(包括空格、制表符、换行符等) yield line.strip() # 测试文件路劲 test_case_path = "testcase.txt" for test_case in read_test_case(test_case_path): # execute_case函数为执行用例函数 execute_case(test_case)
4、生成器+pytest实现参数化
#定义:生成器是由函数和yield关键字创造出来的写法 ''' case:模拟从excel或yaml文件读取出的用例数据 标题 内容 预取结果 是否执行 ''' import pytest case=[('标题', '内容', '预期结果','是'),('标题1', '内容1', '预期结果1','是'),('标题2', '内容2', '预期结果2','是2')] def ye(): '''这里写读取文件的方法,是最终读取case格式这样的用例数据,返回一个生成器对''' for i in case: # 判断用例是否需要执行,如是,返回 #print(f'i={i}') if i[3] == '是': # 返回一组用例数据,这组数据使用完后,再返回下一组数据 yield i # 使用生成器需要循环读取它返回的每一个值,生成器就是ye()这个函数 # for i in ye(): # print(i) # ('标题', '内容', '预期结果', '是') # ('标题1', '内容1', '预期结果1', '是') @pytest.mark.parametrize('title,body,result,is_execute',ye()) def test(title,body,result,is_execute): print(f'title={title},是否执行={is_execute}') assert '是' == is_execute if __name__ == '__main__': pytest.main([r'E:\Mygithub projects\New_api_auto\test_api.py'])
运行结果
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