Python接口自动化之ddt学习笔记

DDT:ddt：（data driven test）数据驱动测试由外部数据集合来驱动测试用例核心的思想：数据和测试代码分离应用场景：一组数据来执行相同的操作当测试数据发生大量的变化的情况下测试代码（或者说测试用例）可以保持不变--------------------Python ddt框架：安装：pip install ddt---------------------使用之前先导入ddtimport ddt

ddt结合单元测试使用。1，在测试类定义之前使用：@ddt.ddt2,在测试用例定义之前使用：@ddt.data（测试数据），测试数据之间用逗号隔开3，在2的基础上定义测试用例时，参数接收2中的测试数据

例：@ddt.ddtclass DemoTest(unittest.TestCase)： @ddt.ddt(2,3,4) def test_print(self,a): print("简单调用@data查看输出的值是什么？"，a)

---------------------------ddt-data一组数据之间用逗号隔开。data的参数可以分为以下几种：1，一组数据中，每个数据为单个值2，一组数据中，每个数据为一个列表或者一个字典3，文件对象：json，yaml（这个基本上很少用）

一组数据中书数据为列表或者字典：@data（[a,b],[c,d]）

如何从以上数据中获取到列表中的每一项的值@unpack

若变量A=[{A:B,C:D},{E:F,G:H}]如何将变量A中的每一组元素作为测试数据？@data（*A）

----------------思考:如何用excel来结合ddt

#_author: liu.cao
#date: 2018/7/14
import unittest
import ddtA=[1,2,3,4,5]
B=[{"name":"xiaohai","sex":"male"},{"name":"xiaoming","sex":"female"}]
C=[[2,3],[10,11],[12,13]]
@ddt.ddt#ddt是一个装饰器
class DdtTT(unittest.TestCase):@ddt.data(*C)@ddt.unpack#单独取C中[2,3]两个值def test_ddt1(self,a,b):print(a,b)print(a+b)@ddt.data({"name":"xiaohai","sex":"male"})@ddt.data(*A)@ddt.data(*B)def test_ddt0(self,a):#a可以任意命名，接收值,可以看做一个占位符print(a["sex"])

转载于:https://www.cnblogs.com/lg-family/articles/9320902.html

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