使用python的pytest和yaml存储和提取参数执行自动化
时间: 2023-08-10 19:09:05 浏览: 92
好的,这是一个关于使用Python的pytest和YAML存储和提取参数执行自动化的问题。对于这个问题,我可以给出以下回答:
首先,pytest是一个Python的单元测试框架,它可以让我们编写更加简洁、可读性更高的测试代码。而YAML是一种轻量级的数据序列化格式,它可以让我们将数据以一种易读易写的方式存储在文件中。
在使用pytest进行自动化测试时,我们可以使用YAML文件来存储测试数据和参数,然后在测试代码中读取这些数据和参数。这样做的好处是可以将测试数据和参数与测试代码分离,从而让测试代码更加简洁、易读易维护。
具体实现可以参考以下步骤:
1. 安装pytest和pyyaml库
```
pip install pytest
pip install pyyaml
```
2. 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。
3. 在测试代码中读取YAML文件并使用其中的数据和参数
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
def add(x, y):
return x + y
def test_calc():
with open('test_data.yaml') as f:
test_data = yaml.safe_load(f)
for data in test_data:
name = data['name']
input_data = data['input']
expect = data['expect']
assert add(*input_data) == expect, f"{name} failed"
```
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for循环遍历其中的测试数据和参数,最后使用assert语句来判断测试结果是否符合预期。
4. 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的pytest和YAML存储和提取参数执行自动化是一种非常方便、可读性高的测试方法,可以大大提高测试代码的可维护性和可读性。
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