pytest中的数据驱动

在pytest中，数据驱动（Data-driven testing）是一种测试策略，它允许你用一组预定义的输入值集合去运行相同的测试代码，从而覆盖多种边界情况和异常场景。这种做法可以显著减少代码冗余，提高测试覆盖率，并简化维护工作。

pytest的数据驱动通常通过`pytest.mark.parametrize`装饰器实现，它可以接受两个参数：第一个参数是一个描述元组列表，包含了你需要测试的各种输入组合；第二个参数是测试函数，会针对每个输入组合执行一次。

例如：

@pytest.mark.parametrize("input_value, expected_result", [
    (0, 0),
    (-1, -1),
    (10, 10),
    (None, "Invalid input"),
])
def test_addition(input_value, expected_result):
    assert addition(input_value) == expected_result

在这个例子中，`test_addition`函数会被多次调用，每次传入不同的输入值对，验证加法操作的结果是否符合预期。

相关问题

pytest测试数据驱动

对于pytest的数据驱动测试，你可以使用pytest的`parametrize`装饰器来实现。`parametrize`允许你在测试函数上定义多组参数，并为每组参数执行测试。

首先，你需要导入`pytest`库和`parametrize`装饰器：

import pytest

然后，你可以在测试函数上使用`parametrize`装饰器，并传递参数名称和参数值的列表。每个参数值列表都代表一组测试数据。下面是一个简单的例子：

@pytest.mark.parametrize("input, expected", [
    (1, 2),
    (2, 4),
    (3, 6)
])
def test_multiply_by_two(input, expected):
    result = input * 2
    assert result == expected

在上面的例子中，`test_multiply_by_two`函数被标记为参数化测试函数。它接受两个参数：`input`和`expected`。参数值列表包含三组参数：(1, 2)，(2, 4)，(3, 6)。对于每组参数，测试函数都会执行，并使用断言来验证结果是否符合预期。

运行上述测试函数时，pytest会为每组参数执行测试。如果有任何断言失败，pytest会报告失败的测试用例及其输入参数。

这就是使用pytest进行数据驱动测试的基本方式。你可以根据需要定义不同的参数值列表，并执行相应的测试。希望这能对你有所帮助！如果有其他问题，请随时提问。

pytest的数据驱动

pytest是一个流行的Python测试框架，它支持数据驱动测试（Data-driven testing），也称为参数化测试或表驱动测试。这种测试方式允许开发者在一个测试模块中定义一组通用的测试用例，并提供一个数据表格，其中包含了各种输入参数值。pytest会根据这个表格中的每一条数据执行相应的测试代码块，检查针对不同参数的情况是否都能得到预期的结果。

在pytest中，你可以使用`parametrize`装饰器配合`fixture`或直接在测试函数上应用，来实现数据驱动。例如：

@pytest.mark.parametrize("arg1, arg2", [
    (1, 2),
    ('a', 'b'),
    (True, False)
])
def test_addition(arg1, arg2):
    assert arg1 + arg2 == expected_result