Modul 8: Data-driven testlər

parametrize (Modul 2) artıq bir testi çoxlu sətir üzərində işlədir. Data-driven test növbəti addımı atır: o sətirləri koddan çıxar fayllara (JSON, CSV) qoy ki, verilən və məntiq ayrı inkişaf etsin. Yeni hallar yeni sətirlərə çevrilir — test gövdəsinə redaktə yoxdur — və eyni verilən dəsti bir neçə testi qidalandıra bilər.

TestMarket Lab-ı http://localhost:3000-də işlək və .venv-ini aktiv saxla.

🎬 Video tezliklə əlavə olunacaq

Modul 8: data-driven testlərə qısa baxış — slayd təlimatı Slaydlar — yeni pəncərədə açılır

Xülasə: inline cədvəl

İnline formanı artıq bilirsən — dekoratorda tuple-lar siyahısı:

import pytest
import requests

BASE_URL = "http://localhost:3000"


@pytest.mark.parametrize(
    "email, password, expected",
    [
        ("[email protected]", "customer123", 200),
        ("[email protected]", "wrong", 401),
        ("", "", 400),
    ],
)
def test_login(email, password, expected):
    r = requests.post(f"{BASE_URL}/api/auth/login", json={"email": email, "password": password})
    assert r.status_code == expected

Bu, bir neçə hal üçün mükəmməldir. Cədvəl böyüyəndə — və ya proqramçı olmayan biri hal əlavə edə bilməli olanda — onu fayla köçür.

Yadda saxla: inline parametrize cədvəli bir neçə hal üçün idealdır. Verilən böyüyəndə, testlər arasında bölüşüləndə və ya koda toxunmadan redaktə edilə bilməli olanda xarici fayla köçür.

JSON faylından verilən

Halları bir JSON faylına — tests/data/login_cases.json — qoy, onu modul səviyyəsində yüklə (parametrize dekoratoru import zamanı işləyir, ona görə verilən onda mövcud olmalıdır) və siyahı üzərində parametrizə et (JSON-un şərhi yoxdur, ona görə fayl sadəcə massivdir):

[
  { "email": "[email protected]", "password": "customer123", "expected": 200 },
  { "email": "[email protected]", "password": "wrong",       "expected": 401 },
  { "email": "[email protected]",    "password": "whatever",    "expected": 401 },
  { "email": "[email protected]", "password": "",            "expected": 400 }
]

import json
from pathlib import Path

import pytest
import requests

BASE_URL = "http://localhost:3000"
CASES = json.loads((Path(__file__).parent / "data" / "login_cases.json").read_text())


@pytest.mark.parametrize("case", CASES)
def test_login_from_json(case):
    r = requests.post(
        f"{BASE_URL}/api/auth/login",
        json={"email": case["email"], "password": case["password"]},
    )
    assert r.status_code == case["expected"]

Path(__file__).parent verilən yolunu test faylına lövbərləyir, ona görə test istənilən qovluqdan işləyir. Hər JSON obyekti bir haldır; sətir əlavə edəndə test gövdəsi heç vaxt dəyişmir. (pytest halları avtomatik case0, case1, … etiketləyir — aşağıdakı Oxunaqlı id-lər bölməsi onları mənalı edir.)

Yadda saxla: xarici veriləni modul səviyyəsində yüklə (parametrize import zamanı işləyir). Fayl yollarını Path(__file__).parent ilə lövbərlə ki, testlər iş qovluğuna bağlı olmasın.

CSV faylından verilən

CSV cədvəlin yarada biləcəyi cədvəl-tipli hallara uyğundur — tests/data/categories.csv. csv.DictReader sətir başına bir dict verir, amma hər dəyər sətirdir, ona görə tipləri özün çevir (fayl sadəcə başlıq sətri üstəgəl verilədir — şərh sətri yox):

category,present
electronics,true
accessories,true
furniture,true
nonexistent,false

import csv
from pathlib import Path

import pytest
import requests

BASE_URL = "http://localhost:3000"


def load_rows(name):
    with open(Path(__file__).parent / "data" / name, newline="") as f:
        return list(csv.DictReader(f))


ROWS = load_rows("categories.csv")


@pytest.mark.parametrize("row", ROWS, ids=[r["category"] for r in ROWS])
def test_category_presence(row):
    products = requests.get(f"{BASE_URL}/api/products", params={"category": row["category"]}).json()
    present = row["present"] == "true"          # CSV values are strings — convert!
    assert (len(products) > 0) is present

O present == "true" sətri klassik CSV tələsidir: "false" boş olmayan sətirdir və deməli truthy-dir, ona görə xam dəyərə güvənmək əvəzinə açıq şəkildə müqayisə etməlisən.

Yadda saxla: csv.DictReader sətir başına hamısı-sətir dəyərləri olan bir dict verir — assert etməzdən əvvəl tipləri çevir ("true" → bool, "3" → int). Bunu unutmaq #1 CSV baqıdır.

Verilədən oxunaqlı id-lər

Uzun parametrize icraları, pytest hər halı xam dict ilə etiketləyirsə, oxunmaz olur. Veriləni hesablanmış ids= ötür ki, pytest -v mənalı adlar göstərsin:

@pytest.mark.parametrize(
    "case",
    CASES,
    ids=[f"{c['email'] or 'empty'}->{c['expected']}" for c in CASES],
)
def test_login_labelled(case):
    ...

test_login_labelled[[email protected]>200] PASSED
test_login_labelled[[email protected]>401] PASSED
test_login_labelled[[email protected]>401] PASSED
test_login_labelled[[email protected]>400] PASSED

Yadda saxla: ids=-i hər halın verilənindən qur ki, uğursuzluqlar özlərini adlandırsın ([[email protected]>400]), qapalı bir dict göstərmək əvəzinə — bir baxışda hansı halın uğursuz olduğunu görürsən.

Niyə veriləni məntiqdən ayırmalı

İkisini bölmək üç yolla haqqını verir:

Miqyas — 5 və ya 500 hal, test gövdəsi eynidir; yalnız sətir əlavə edirsən.
Sahiblik — manual QA və ya PM Python oxumadan CSV/JSON-a hal əlavə edə bilər.
Təkrar işlətmə — bir verilən dəsti həm API testini, həm də UI testini idarə edə bilər.

Test nəyin yoxlandığının tək aydın ifadəsinə çevrilir; fayl hansı girişlərin olduğunu saxlayır.

Yadda saxla: data-driven testlər yoxladığın nəyi (test gövdəsi) hansı girişlərdən (fayl) ayırır. Test kodu böyümədən əhatənin böyüməsinə imkan verən budur.

Birləşdirmək

Modul 4-dəki login validasiya matrisi, indi fayl-idarəli — login_cases.json-a bir sətir əlavə edərək kənar hal əlavə et, başqa heç nə yox:

import json
from pathlib import Path

import pytest
import requests

BASE_URL = "http://localhost:3000"
CASES = json.loads((Path(__file__).parent / "data" / "login_cases.json").read_text())


@pytest.mark.parametrize("case", CASES, ids=[f"{c['email'] or 'empty'}->{c['expected']}" for c in CASES])
def test_login_validation(case):
    r = requests.post(
        f"{BASE_URL}/api/auth/login",
        json={"email": case["email"], "password": case["password"]},
    )
    assert r.status_code == case["expected"]

Yadda saxla: fayl-idarəli validasiya matrisi Modul 4-ün neqativ testinin yetkin formasıdır — eyni məntiq, hallar hər kəsin genişləndirə biləcəyi və başqa testlərin təkrar işlədə biləcəyi bir faylda.

Tapşırıqlar

TestMarket Lab işlək olarkən python-sdet layihəndə işlə. Verilən fayllarını tests/data/ altına qoy. pytest -v ilə işlət.

Dörd halla tests/data/login_cases.json düzəlt (valid → 200, səhv parol → 401, naməlum email → 401, çatışmayan parol → 400). Onu modul səviyyəsində yüklə və onun üzərində login testini parametrizə et.

Tapşırıq 2 — CSV kateqoriyaları (10 dəq)

category,present sətirləri ilə tests/data/categories.csv düzəlt. GET /api/products?category=<category>-nin yalnız present true olanda məhsul qaytardığını yoxlayan bir testi parametrizə et — "true"/"false" sətrini çevirməyi unutmayaraq.

Tapşırıq 3 — Oxunaqlı id-lər (5 dəq)

İki testdən birinə ids= əlavə et ki, pytest -v [email protected]>200 kimi adlar göstərsin. Uğursuz olan bir sətir daxil et və hesabatın məhz həmin halı adlandırdığını təsdiqlə.

Tapşırıq 4 — Koda toxunmadan hal əlavə et (5 dəq)

JSON/CSV-nə yeni sətir əlavə et (məsələn, boşluqlu email → 401 və ya 400 — əvvəlcə tətbiqin əsl davranışını yoxla) və yenidən işlət. Yeni halın test gövdəsinə dəyişiklik olmadan işlədiyini təsdiqlə.

Bonus — Bir verilən dəsti, iki test

Həm bir API testini, həm də (Modul 6/7-ni etmisənsə) bir UI login testini eyni login_cases.json-a yönəlt, bir verilən dəstinin fərqli qatları idarə edə biləcəyini sübut edərək.

Modul 9-da nəticələri oxunaqlı edirik — hesabat və dəst quruluşu: pytest-html/Allure hesabatları, testləri marker-lərlə təşkil etmək və komandaya təhvil verə biləcəyin bir dəst formalaşdırmaq.