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Video: ¿Cómo creo una prueba unitaria basada en datos?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2024-01-18 08:23
La creación de una prueba unitaria basada en datos implica los siguientes pasos:
- Crea un dato fuente que contiene los valores que utiliza en el prueba método.
- Agregue un campo TestContext privado y una propiedad TestContext pública al prueba clase.
- Crear a prueba de unidad y agregue un atributo DataSourceAttribute.
Con respecto a esto, ¿cómo se realizan las pruebas basadas en datos?
Enfoque 1) Cree 1000 scripts uno para cada conjunto de datos y ejecute cada prueba por separado uno por uno. Método 2) Cambie manualmente el valor en el prueba script y ejecútelo varias veces. Enfoque 3) Importe el datos de la hoja de Excel. Ir a buscar datos de prueba de las filas de Excel una por una y ejecute el script.
También sepa, ¿cómo puedo crear un marco basado en datos? Aquí tomaré la aplicación de Facebook para mostrar la implementación de Data Driven Framework en Selenium con Java usando Apache POI.
- Escenario: abra la página de Facebook e inicie sesión y cierre la sesión.
- Paso 1: Abra Eclipse y configure los archivos jar de Apache POI - Descargue Apache Jars.
- Paso 2: Abra la hoja de Excel y cree algunos datos de prueba.
Además, ¿cuáles son los tipos de pruebas basadas en datos?
Para las pruebas basadas en datos en TestComplete, puede utilizar los siguientes tipos de almacenamiento de datos:
- Archivos de valores separados por comas (CSV).
- Hojas de Excel.
- Tablas de bases de datos.
- Matrices de secuencias de comandos.
- Variables de tabla.
¿Qué es TestContext C #?
TestContext (NUnit 2.5. Cada prueba NUnit se ejecuta en un contexto de ejecución, que incluye información sobre el entorno y la prueba en sí. TestContext La clase permite que las pruebas accedan a cierta información sobre el contexto de ejecución. Esta clase ha estado presente en NUnit desde el 2.5.
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Diferencia entre el marco impulsado por palabras clave y el marco impulsado por datos: Marco impulsado por datos: por lo tanto, se recomienda retener los datos de prueba en alguna base de datos externa fuera de los scripts de prueba. El marco de pruebas basado en datos ayuda al usuario a segregar la lógica del script de prueba y los datos de prueba entre sí
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