import unittest from ddt import ddt from ddt import file_data import yaml # 类之前定义装饰器，表示在类中要使用ddt了 @ddt class MyTestCase(unittest.TestCase): def setUp(self) -> None: print('{:=^20}'.format("测试开始")) def tearDown(self) -> None: print("{:=^20}".format('测试结束')) @file_data('ymltest_data.yml') def test_yam(self, **kwargs): # 获取参数中key 为 name 的 value print(kwargs["name"]) # 获取为 text 的 value print(kwargs["age"]) if __name__ == '__main__': unittest.main(verbosity=2)

根据您提供的代码，您使用了@ddt和@file_data装饰器来实现数据驱动的测试。但是，根据错误信息，似乎是在调用test_yam()方法时传递了错误的参数数量。

我看到您在test_yam()方法中使用了**kwargs来接收参数。这是一个字典类型的参数，其中包含了从ymltest_data.yml文件中读取的数据。

根据您提供的ymltest_data.yml文件，应该有两个键：name和age。因此，您需要确保在调用test_yam()方法时，只传递一个参数，即字典类型的kwargs。

您可以尝试将test_yam()方法的定义改为以下内容，看看是否能够解决问题：

def test_yam(self, kwargs):
    print(kwargs["name"]) # 获取为 name 的 value
    print(kwargs["age"]) # 获取为 age 的 value

这样，您在调用test_yam()方法时，只需要传递一个参数：字典类型的kwargs。

相关问题

from ddt import ddt,data,unpack

`from ddt import ddt, data, unpack` 的意思是从 ddt 模块中导入 `ddt`、`data` 和 `unpack` 三个装饰器。

ddt (data-driven test) 是一个 Python 测试框架，它允许用户使用数据驱动的方式编写测试用例，简化了测试用例的编写和维护过程。其中，`data` 装饰器用于将测试数据传递给测试方法，`unpack` 装饰器则用于拆分测试数据并将其传递给测试方法的多个参数。

在使用 ddt 框架进行数据驱动测试时，通常需要使用 `ddt` 装饰器将测试类或测试方法标记为数据驱动测试，使用 `data` 装饰器传递测试数据，使用 `unpack` 装饰器拆分测试数据并将其传递给测试方法的多个参数。

例如，以下代码展示了如何使用 ddt 框架进行数据驱动测试：

import unittest
from ddt import ddt, data, unpack

@ddt
class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    @data(('hello', 'l'), ('world', 'o'), ('python', 'p'))
    @unpack
    def test_count(self, input_str, expected):
        count = input_str.count(expected)
        self.assertTrue(count > 0)

在这个例子中，我们使用 `@data` 装饰器传递了三组测试数据，每组测试数据包含两个元素，第一个元素为字符串，第二个元素为期望匹配的字符。然后，我们使用 `@unpack` 装饰器拆分测试数据，并将其传递给 `test_count()` 方法的两个参数 `input_str` 和 `expected`。在测试方法中，我们使用 `count()` 方法计算字符串中匹配字符的数量，并验证其是否大于 0。

如果测试数据不需要拆分为多个参数，可以省略 `@unpack` 装饰器。如果需要传递多组测试数据，可以在 `@data` 装饰器中传递多个元组。

from ddt import ddt, data的意思是什么，data有什么功能呢？

好的，让我来回答您的问题。

首先，`ddt` 是 Python 中的一个测试框架，它可以让我们更方便地编写数据驱动的测试用例。`ddt` 的全称是 Data-Driven Tests，即数据驱动测试。它可以让我们在一个测试方法中运行多组数据，以验证代码的不同输入和输出。通过 `ddt`，我们可以更好地组织测试用例，简化测试代码的编写和维护。

而 `data` 则是 `ddt` 中的一个装饰器，它可以将多组测试数据传递给测试方法。在使用 `data` 时，我们可以将测试数据作为装饰器参数传入，也可以将数据封装在一个可迭代对象中，并将其作为参数传入。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 `ddt` 和 `data` 来编写数据驱动测试用例：

import unittest
from ddt import ddt, data, unpack

@ddt
class TestStringMethods(unittest.TestCase):

    @data(("hello", 5), ("world", 5))
    @unpack
    def test_len(self, input_string, expected_length):
        self.assertEqual(len(input_string), expected_length)

以上代码中，我们使用 `ddt` 装饰器来标记一个测试类，然后使用 `data` 装饰器来标记一个测试方法，并将测试数据传递给它。在这个例子中，我们测试了字符串长度这个函数，并传入了两组测试数据。`unpack` 用于解包数据，使得测试方法的参数可以直接接收测试数据的每个元素。

希望这能够帮助您理解 `ddt` 和 `data` 的作用。