ddt导入csv数据
时间: 2024-10-13 17:11:27 浏览: 27
DDT (Data Driven Tests) 是一个 Python 测试框架,主要用于编写数据驱动测试,特别是针对 Web 应用程序。如果你想通过 DDT 导入 CSV 数据到测试用例中,通常步骤如下:
1. 首先,你需要有一个 CSV 文件,其中包含你想要用于测试的数据行。每一行可以代表一组输入值和预期结果。
2. 使用 Python 的内置库 `pandas` 来读取 CSV 文件,例如:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('your_file.csv')
```
3. 将 CSV 数据转换成 DDT 可以处理的格式,如字典列表,因为 DDT 通常会期望每个测试案例是一组关联的键值对:
```python
test_data = [dict(row) for _, row in data.iterrows()]
```
4. 然后,在你的 DDT 测试类中,你可以创建一个 `@data_provider` 装饰器,这个装饰器接受一个函数,该函数返回你刚才准备好的测试数据:
```python
from ddt import data_provider, ddt
@ddt
class YourTestClass:
@data_provider(test_data)
def test_method(self, input_values, expected_output):
# 在这里编写测试用例,传入实际运行应用的代码,并验证结果
```
5. 当运行测试时,对于 CSV 文件中的每一条记录,都会自动为 `test_method` 创建一个新的测试实例。
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