yaml测试用例数据驱动

在数据驱动的应用中，YAML格式被广泛用于存储和管理测试用例数据。通过使用YAML的读写功能，我们可以将测试用例的数据部分从脚本中分离出来，以便进行动态修改和管理。这种方式可以使我们的测试更灵活，并且在需要对数据进行变更时，能够快速进行修改。因此，掌握YAML的读写对于测试工作以及从事Python工作的人来说都是非常重要的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [六、yaml数据驱动](https://blog.csdn.net/weixin_44999591/article/details/121145076)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

pytest yaml参数驱动用例

pytest支持使用YAML文件来驱动测试用例，可以方便地将测试数据和测试逻辑分离，提高测试用例的可维护性和可读性。

下面是一个使用YAML参数驱动的示例：

# test_example.py

import pytest

def add(a, b):
    return a + b

@pytest.mark.parametrize("testdata", yaml.safe_load(open("testdata.yaml")))
def test_add(testdata):
    assert add(testdata["a"], testdata["b"]) == testdata["result"]

YAML文件`testdata.yaml`内容如下：

# testdata.yaml

- a: 1
  b: 2
  result: 3
- a: 3
  b: 4
  result: 7
- a: 0
  b: 0
  result: 0

运行测试用例：

$ pytest test_example.py

输出结果：

=============================== test session starts ===============================
platform darwin -- Python 3.9.6, pytest-6.2.4, py-1.10.0, pluggy-0.13.1
rootdir: /path/to/project
plugins: anyio-3.3.0
collected 3 items

test_example.py ...                                                         [100%]

=============================== 3 passed in 0.01s =================================

其中`@pytest.mark.parametrize("testdata", yaml.safe_load(open("testdata.yaml")))`将YAML文件中的每组测试数据作为一个参数传递给`test_add`函数，`testdata`即为所传递的参数。在`test_add`函数中，我们可以通过`testdata["a"]`等方式来获取每组测试数据中的具体数据。如果测试用例执行成功，那么表示测试数据和测试逻辑都正确。

yaml pytest ddt 数据驱动

Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、代码可读性强、功能强大等特点。YAML是一种轻量级的数据序列化格式，它可以用来表示复杂的数据结构，比如列表、字典等。Pytest是Python中的一个测试框架，它可以帮助我们编写简单、可读性强的测试用例。DDT（Data-Driven Testing）是一种测试方法，它可以帮助我们更加高效地编写测试用例，通过将测试数据和测试逻辑分离，从而减少了测试用例的编写量。

在Pytest中，我们可以使用DDT来实现数据驱动测试。具体来说，我们可以将测试数据存储在YAML文件中，然后使用PyYAML库来读取这些数据。接着，我们可以使用@pytest.mark.parametrize装饰器来将测试数据传递给测试函数，从而实现数据驱动测试。

下面是一个使用Pytest和DDT进行数据驱动测试的示例代码：

import yaml
import pytest

def read_data():
    with open('test_data.yaml', 'r') as f:
        data = yaml.safe_load(f)
    return data
@pytest.mark.parametrize('test_input, expected_output', read_data())
def test_my_function(test_input, expected_output):
    assert my_function(test_input) == expected_output

在上面的代码中，read_data函数用来读取YAML文件中的测试数据，然后将其返回。@pytest.mark.parametrize装饰器用来将测试数据传递给test_my_function函数，其中test_input和expected_output分别对应YAML文件中的输入数据和期望输出数据。最后，我们可以在test_my_function函数中编写测试逻辑，从而完成数据驱动测试。