pytest读取yaml文件如何加断言
时间: 2023-07-18 08:09:05 浏览: 141
Python自动化测试中yaml文件读取操作
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pytest可以使用pyyaml库来读取和解析YAML文件,并使用pytest中的assert语句来进行断言。下面是一个示例,演示如何读取YAML文件并对其中的数据进行断言:
假设我们有一个名为example.yaml的YAML文件,内容如下:
```
name: John
age: 25
```
我们可以在pytest测试文件中使用以下代码来读取和断言这个文件:
```python
import yaml
def test_yaml_file():
with open('example.yaml') as f:
data = yaml.safe_load(f)
assert data['name'] == 'John'
assert data['age'] == 25
```
在这个测试函数中,我们使用open函数打开example.yaml文件,并使用yaml.safe_load函数将其加载为Python字典对象。然后,我们使用assert语句来断言字典对象中的数据与我们期望的值相等。如果这些断言都为True,那么测试就会通过。
如果要对读取的YAML文件进行更复杂的断言,可以使用pytest中的参数化机制。例如,假设我们有一个名为data.yaml的YAML文件,其中包含多个测试数据集,每个数据集包含一个输入和一个期望的输出。我们可以使用pytest中的参数化装饰器来对每个数据集进行断言:
```python
import yaml
import pytest
def read_data():
with open('data.yaml') as f:
data = yaml.safe_load(f)
return data
@pytest.fixture(params=read_data())
def data(request):
return request.param
def test_data(data):
input_data = data['input']
expected_output = data['output']
# perform some operation on input_data and get the actual_output
assert actual_output == expected_output
```
在这个示例中,我们首先定义了一个read_data函数,它将data.yaml文件加载为Python字典对象。然后,我们使用pytest的fixture机制来创建一个data对象,它将在每个测试用例中被重用,并使用参数化装饰器来对每个数据集进行迭代。最后,我们定义了一个test_data测试用例,它使用data对象中的输入数据进行一些操作,并断言其输出与期望的输出相同。
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