python使用parametrize驱动yaml文件参数

好的，这是一个关于Python中使用parametrize驱动YAML文件参数的问题。对于这个问题，我可以给出以下回答：

在pytest中，我们可以使用@parametrize装饰器来驱动测试用例参数化，从而避免编写大量重复的测试代码。而使用YAML文件来存储测试数据和参数，则可以进一步提高测试代码的可读性和可维护性。

具体实现可以参考以下步骤：

1. 创建YAML文件来存储测试数据和参数

例如，我们可以创建一个名为test_data.yaml的文件，用于存储测试数据和参数，格式如下：

- name: test_case_1
  input: [1, 2]
  expect: 3

- name: test_case_2
  input: [10, 20]
  expect: 30

其中，name表示测试用例的名称，input表示测试用例的输入参数，expect表示测试用例的预期输出结果。需要注意的是，input参数需要以列表的形式给出。

2. 在测试代码中使用@parametrize装饰器来驱动测试用例参数化

例如，我们可以创建一个名为test_calc.py的测试文件，用于测试一个加法函数，代码如下：

import yaml
import pytest

def add(x, y):
    return x + y

with open('test_data.yaml') as f:
    test_data = yaml.safe_load(f)

@pytest.mark.parametrize("input_data, expect", [(data['input'], data['expect']) for data in test_data], ids=[data['name'] for data in test_data])
def test_calc(input_data, expect):
    assert add(*input_data) == expect

在这个测试代码中，我们首先使用yaml.safe_load()函数读取test_data.yaml文件中的数据，然后使用列表推导式将测试数据和参数转换成@parametrize装饰器所需的格式，并使用ids参数为每个测试用例命名。最后，我们在test_calc测试函数中直接使用input_data和expect参数即可。

3. 运行测试代码

在终端中进入到测试文件所在的目录，运行以下命令即可执行测试：

pytest test_calc.py

总的来说，使用Python中@parametrize装饰器驱动YAML文件参数是一种方便、可读性高、可维护性高的测试方法，可以大大提高测试代码的效率和质量。