Junit5 + YAML 参数化和数据驱动，让 App 自动化测试更高效

非淡泊无以明志，非宁静无以致远。这篇文章主要讲述Junit5 + YAML 参数化和数据驱动，让 App 自动化测试更高效相关的知识，希望能为你提供帮助。
1. 何为数据驱动

什么是参数化？什么又是数据驱动？经常有人会搞不明白他们的关系，浅谈一下个人的理解，先来看两个测试中最常见的场景：

以上两种场景都有一个共同点，就是测试的执行步骤不变，变的只是输入的测试数据，那么引出两个概念— — 参数化和数据驱动

参数化：我们在写自动化用例的时候会有很多方法，一般我们都会把数据通过参数来传递给方法，而不会直接在方法中写“ 死” ，所以方法之间的数据传递都是通过参数化来进行，利用参数化进行数据与变量的对应；比如我们的登录账号密码设置在参数中，再将参数传递到方法中。

public MainPage login(String username, String password) { sendKeys(inputUsername,username); sendKeys(inputPassword,password); click(loginBtn); return new MainPage(); }

数据驱动：将参数化中的数据来源变成从外部读取，参数有一个存放数据的地方，在用例执行的时候去去数据；这个数据存储的地方可以是我们定义的数组、hashmap，也可以是从外部文件中(excel、csv、xml、yaml等)读取。
例如上述的搜索案例，我们可以将搜索条件放入外部文件中，每次执行搜索用例时，去文件中获取数据，根据获取到的数据执行不同的搜索测试即可。

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总结下来：

数据驱动为自动化测试框架的一种设计思想，而参数化是实现数据驱动的一种手段，我们利用参数化来完成数据驱动，从而将数据与脚本分离，增加了框架的可维护性和脚本的复用性。

2. 为什么要做数据驱动
2.1 测试数据
在执行测试工作过程中，有很多过程是需要动态变化的，如果每一次的变化都需要编码部署，那么整个执行的流程就会边长；
对于业务测试工程师来说，维护自动化代码有一定的门槛，需要熟悉编程语言和测试框架的结构；
定义好了数据驱动，将变化的数据放入配置文件中进行维护，既便捷(无需找到对应代码修改部署)，也降低了维护的门槛(业务测试只需要在配置文件中修改数据即可)
2.2 测试步骤
与测试数据的数据驱动大致相同，主要也是方便业务测试维护，降低维护门槛和代码修改部署出错的风险；修改配置文件，整个业务行为和抽象是不用改变的，当然，在UI自动化中配合PO一起使用会“ 风味更佳” 。
2.3 动态生成测试步骤
手工录制测试步骤，直接生成代码比较困难，可以生成步骤的配置文件，让代码去读配置文件，完成自动化的回放; （此方面本人暂时仅了解过，还未实践落地，理论上是可以实现的。）
3. 在哪里做数据驱动
3.1 不要在哪里做数据驱动
不要在测试用例内完成大量的数据驱动：用例通过PO的调用是能够非常清晰展现出业务执行场景的，业务才是用例的核心；一旦在用例里使用了大量数据驱动，如调用各种yaml、csv等数据文件，会造成用例可读性变差，维护复杂度变高；
3.2 可以在哪里做数据驱动
1. 测试数据的数据驱动
2. 测试步骤的数据驱动

定位符
行为流

3. 断言的数据驱动
4. 如何做数据驱动
4.1 数据格式的选择

我们要将数据存入文件中，不同的文件有着不同的数据格式，那么作何选择呢？

不同数据格式文件的对比

文章图片

从上述对比结果中，Json 和 YAML 对于数据结构的支持和书写程度是较好的；但是， YAML 的写法更简洁，并且还可以注释，因此最推荐使用的就是(从表格中的所处都位置也可猜到~)… 位于C位的YAML！
那么到底什么是YAML，又如何使用，下面简单来了解一下
4.2 YAML 文件的使用
yaml 的语法

大小写敏感
使用缩进表示层级关系
缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。
缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
# 表示注释

yaml 支持的三种数据结构

纯量（scalars）：单个的、不可再分的值，例如数字、字符串、布尔值等
对象：键值对的集合，又称为映射（mapping）/ 哈希（hashes） / 字典（dictionary）

#键值对形式 key: value #行内对象 person: { name: allen, age: 25 }

数组：一组按次序排列的值，又称为序列（sequence） / 列表（list）

#以-开头表示为一个数组里的值 - A - B - C #数组内嵌套子数组，用一个空格缩进表示 - - a - aa - - b - bb

对象和数组可以结合使用，形成复合结构

languages: - Ruby - Perl - python websites: YAML: yaml.org Ruby: ruby-lang.org Python: python.org Perl: use.perl.org

4.3 数据读取-jackson

既然有了数据存储的地方，那么就要对数据进行读取，这里就要介绍另一位帮手，java的jackson库

jackson是Java的一个库，用的最多的是jackson-databind和jackson-dataformats-text，分别用来处理json和yaml数据格式，它可以将文件中的数据和Java中的对象建立一种映射关系，
把一个文件数据通过类型建立关联，并创建出一个类的实例，反之也可以把一个对象写入文件中。
4.3.1 jackson-databind
先来看jackson-databind对json文件的操作
添加 maven 依赖

< dependency> < groupId> com.fasterxml.jackson.core< /groupId> < artifactId> jackson-databind< /artifactId> < version> 2.9.9.3< /version> < /dependency>

写 json 文件

【Junit5 + YAML 参数化和数据驱动，让 App 自动化测试更高效】1）先创建一个类，包含变量name，age

public class TestFileSource { public String name; public int age; }

2）创建单元测试，创建ObjectMapper对象，调用writeValue对json文件进行写操作

@Test void writeJson() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); TestFileSource testFileSource = new TestFileSource(); mapper.writeValue(new File("..\demo.json"),testFileSource); }

3）得到demo.json文件的结果,从结果可以看到TestFileSource类中的变量已经被写入的json文件中

{"name":null,"age":0}

读 json 文件

1）创建单元测试，创建ObjectMapper对象，调用readValue方法对json文件进行数据读取

@Test void readJson() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); TestFileSource testFileSource = mapper.readValue(TestFileSource.class.getResourceAsStream("/demo.json"), TestFileSource.class); System.out.println(testFileSource); System.out.println(testFileSource.age); }

2）读取结果

ApiDemos.testcase.TestFileSource@4562e04d 0

输出漂亮的 json 格式

1）创建单元测试，创建ObjectMapper对象，调用
writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString方法可对指定对象进行json数据格式的输出

@Test void prettyPrintJson() throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // pretty print String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource()); System.out.println(json); }

2）打印结果

{ "name" : null, "age" : 0 }

参考链接jackson-databind GitHub地址：
https://github.com/FasterXML/jackson-databind
4.3.2 jackson-dataformats-text
再来看jackson-dataformats-text，这是一个可以对YAML、CSV、Properties和XML文件进行操作的库，也是目前最常用的，不过这里我们只重点关注其对YAML文件的操作

添加maven依赖

< dependency> < groupId> com.fasterxml.jackson.dataformat< /groupId> < artifactId> jackson-dataformat-yaml< /artifactId> < version> 2.9.8< /version> < /dependency>

读 YAML 文件

想要读取 YAML 文件，最主要的是在new ObjectMapper对象的时候加入new YAMLFactory()，这样就成功切换至 yaml 操作的状态，然后利用readValue方法就可以完成对yaml文件的数据读取了
1）创建 YAML 文件

name: allen age: 11

2）创建ObjectMapper对象，设置new YAMLFactory()

@Test void readYaml() throws IOException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory()); TestFileSource testFileSource = mapper.readValue(TestFileSource.class.getResourceAsStream("/demo2.yaml"), TestFileSource.class); System.out.println(testFileSource); System.out.println(testFileSource.age); }

打印结果

ApiDemos.testcase.TestFileSource@ba2f4ec 11

在readValue的方法中可以看到，第一个参数填的是文件地址，第二个参数就是精髓所在！我们可以给定一个对象类型，或者一个二维数组等，用来产生映射关系，将文件数据和我们的对象绑定，方便数据的读取。
如上述例子中我们通过TestFileSource的实例化对象来调用age变量。

输出漂亮的 YAML 格式

与json输出的方式基本一致，只需要在new ObjectMapper对象的时候加入new YAMLFactory()即可1）创建类和类的成员变量,包含纯量、数组和哈希

public class TestFileSource { public String name = "tester"; public int age = 2; public Object[][] arr= {{1,2,3,},{"a","b","c"}}; public HashMap< String,Object> map = new HashMap< String, Object> (){ { put("name","tester"); put("sex","男"); } }; }

2）创建单元测试，创建ObjectMapper对象，加入new YAMLFactory() 参数，调用
writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString方法可对指定对象进行yaml数据格式的输出

@Test void prettyPrintYaml() throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(new YAMLFactory()); // pretty print String json = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(new TestFileSource()); System.out.println(json); }

3）打印结果