Python 自动化测试框架：基于 Unittest 与 Excel 的数据驱动及可视化报告生成
引言
在自动化测试实践中，构建一个能够自动生成精美可视化报告的测试框架至关重要。本文介绍如何运用 Python 的 Unittest、数据驱动测试（DDT）、Excel、Jinja2 和 HTML 技术，构建一个能够自动生成精美可视化测试报告的自动化测试框架。该框架旨在减少重复代码，提高用例维护效率，并实现测试结果的即时通知。
核心思路流程
- 数据驱动：封装读取数据功能，所有测试数据均填写在 Excel 中，逻辑代码不再硬编码。
- 用例执行：通过 unittest 框架的
discover()方法找到匹配的测试用例，由自定义 Runner 执行并生成报告。 - 结果集成：集成 TestResult，获取执行数据，结合 Jinja2 模板引擎生成 HTML 报告。
- 消息通知：将报告路径及结果参数传递给邮件、钉钉或企业微信通知接口，用例结束后自动发送。
1. 数据驱动测试（DDT）实现
为了匹配框架使用，我们重新编写了类似 DDT 的装饰器，结合用例名称生成测试函数名称，从而兼容 unittest 的框架特性。核心代码如下：
import yaml
def list_data(datas):
"""
:param datas: Test data
:return:
"""
def wrapper(func):
setattr(func, "PARAMS", datas)
return func
return wrapper
def yaml_data(file_path):
"""
:param file_path: YAML file path
:return:
"""
def wrapper(func):
try:
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
datas = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
except:
with open(file_path, "r", encoding="gbk") as f:
datas = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
(func, , datas)
func
wrapper
