技术编程|Python 数据驱动框架 ddt 使用 |

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本文来自牛鹭学院学员：李伟概述:
数据驱动是自动化测试的主流设计模式之一
相同的数据脚本使用不同的测试数据来执行，测试数据和测试行为的完全分类。
实施步骤:
1）编写测试脚本
2）剥离测试数据，存入外部文件
3）使用外部读取的数据运行测试脚本
4）运行脚本，并验证 shu
环境准备:
Python 的主流数据驱动测试模块是 ddt
ddt 读取单个数据@ddtclass Test01(unittest.TestCase):def setUp(self):pass@data(1, 2, 3)def test_add(self, *args, **kwargs):print(*args)
结果:打印三次分别为 1,2,3
ddt 读取组合中的数据（@unpack）加 unpack@ddtclass Test02(unittest.TestCase):def setUp(self):pass@data((1, 2, 3), (2, 3, 5), (1, 1, 1))@unpackdef test_dict(self, *args, **kwargs):print("开始打印数据")# print(*args, **kwargs)print(*args)
结果:开始打印数据 1 2 3 开始打印数据 2 3 5 开始打印数不加 unpack@ddtclass Test03(unittest.TestCase):def setUp(self):pass@data((1, 2, 3), (2, 3, 5), (1, 1, 1))def test_dict(self, *args, **kwargs):print("开始打印数据")# print(*args, **kwargs)print(*args)
结果: 开始打印数据 (1, 2, 3) 开始打印数据 (2, 3, 5) 开始打印数据 (1, 1, 1)读取字典@ddtclass Test04(unittest.TestCase):def setUp(self):pass@data({"name":"ww", "length":"180cm"}, {"age":"19"})def test_dict(self, *args, **kwargs):print("开始打印数据")print(*args, **kwargs)
【技术编程|Python 数据驱动框架 ddt 使用】结果: 开始打印数据 {'name': 'gupan', 'length': '170cm'} 开始打印数据 {'age': '12'}