数据驱动自动化测试：掌握5大文件格式的选择技巧

01前言在自动化测试中，可以使用不同格式的数据文件，以数据驱动的方式执行测试。下面教大家如何根据实际使用场景，选择正确的文件格式来驱动测试、读取不同文件的数据。02读取文件1. 不同的格式文件对比

根据以上表格，我们可以得出以下结论：YAML和JSON对于数据结构的支持和书写程度较好，但是YAML写法更加简洁且可以添加注释，推荐YAML文件格式；当存在海量数据需要读取时，YAML的处理速度会比Excel慢一个量级，所以YAML更适合做单条用例或者少量用例的测试；对于大量数据的测试，CSV格式由于其简单和快速的处理速度，可能是更好的选择。2. 读取文件以下是使用Python语言读取Excel、CSV、YAML、JSON和XML文件的示例方法。2.1 读取Excel文件读取Excel文件，可以使用openpyxl库（对于.xlsx文件）或xlrd库（对于.xls文件）。import openpyxldef read_excel(file_path, sheet_name=0): workbook = openpyxl.load_workbook(file_path) sheet = workbook[sheet_name] data = [] for row in sheet.iter_rows(values_only=True): data.append(row)    return data2.2 读取CSV文件Python内置了csv模块，可以很方便地读取CSV文件。import csvdef read_csv(file_path): with open(file_path, newline="", encoding="utf-8") as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) data = [row for row in reader]    return data2.3 读取YAML文件读取YAML文件可以使用PyYAML库。import yamldef read_yaml(file_path): with open(file_path, "r") as file: data = yaml.safe_load(file)    return data2.3.1 字典# 示例配置文件：example.yaml个人信息: 姓名: 王小明  年龄: 28import yamldef read_yaml(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: # 确保文件编码为utf-8，以支持中文 data = yaml.safe_load(file) return datadata = read_yaml("example.yaml")print(data)  # 输出：{"个人信息": {"姓名": "王小明", "年龄": 28}}2.3.2 列表# 示例配置文件：example.yaml喜欢的水果: - 苹果 - 香蕉  - 樱桃import yamldef read_yaml(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: data = yaml.safe_load(file) return datadata = read_yaml("example.yaml")print(data)  # 输出：{"喜欢的水果": ["苹果", "香蕉", "樱桃"]}2.3.3 混合类型# 示例配置文件：example.yaml个人资料: 姓名: 王小明 年龄: 28 爱好: - 阅读 - 游泳 住址: 街道: 789 大街    城市: 未来城import yamldef read_yaml(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: data = yaml.safe_load(file) return datadata = read_yaml("example.yaml")print(data)  # 输出：{"个人资料": {"姓名": "王小明", "年龄": 28, "爱好": ["阅读", "游泳"], "住址": {"街道": "789 大街", "城市": "未来城"}}}2.3.4 包含列表的字典# 示例配置文件：example.yaml人员列表: - 姓名: 王小明 年龄: 28 - 姓名: 李小红    年龄: 25import yamldef read_yaml(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: data = yaml.safe_load(file) return datadata = read_yaml("example.yaml")print(data)  # 输出：{"人员列表": [{"姓名": "王小明", "年龄": 28}, {"姓名": "李小红", "年龄": 25}]}2.3.5 包含字典的列表# 示例配置文件：example.yaml用户数据: - 用户: 小明 编号: 1 - 用户: 小红    编号: 2import yamldef read_yaml(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: data = yaml.safe_load(file) return datadata = read_yaml("example.yaml")print(data)  # 输出：{"用户数据": [{"用户": "小明", "编号": 1}, {"用户": "小红", "编号": 2}]}2.3.6 复杂嵌套# 示例配置文件：example.yaml公司信息: 名称: xx科技有限公司 员工: - 姓名: 王小明 职位: 开发人员 - 姓名: 李小红 职位: 经理 地址: 街道: 1010 月光路    城市: 月光城import yamldef read_yaml(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: data = yaml.safe_load(file) return datadata = read_yaml("example.yaml")print(data)  # 输出：{"公司信息": {"名称": "xx科技有限公司", "员工": [{"姓名": "王小明", "职位": "开发人员"}, {"姓名": "李小红", "职位": "经理"}], "地址": {"街道": "1010 月光路", "城市": "月光城"}}}2.4 读取JSON文件读取JSON文件可以使用Python内置的json模块。import jsondef read_json(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as jsonfile: data = json.load(jsonfile)    return data2.5 读取XML文件对于XML文件的读取，Python提供了几种不同的库，其中*常用的是xml.etree.ElementTree。import xml.etree.ElementTree as ETdef read_xml(file_path): tree = ET.parse(file_path) root = tree.getroot() data = [] for child in root: record = {} for subchild in child: record[subchild.tag] = subchild.text data.append(record)    return data

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