pytest 的参数化

pytest的参数化功能可以用于多次运行同一个测试用例，并使用不同的参数组合来执行测试。这在需要对不同的参数进行测试时非常有用。下面是一个简单的例子：

import pytest

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected_output", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 54)])
def test_eval(test_input, expected_output):
    assert eval(test_input) == expected_output

在这个例子中，我们使用`@pytest.mark.parametrize`装饰器来指定参数化的参数和期望输出。在这个示例中，我们使用三个不同的输入（`3+5`，`2+4`和`6*9`）和相应的预期输出结果（8，6和54）。每个参数都表示为一个元组，并传递给装饰器。

在这个测试用例中，pytest将使用每个元组中的参数来运行测试用例三次，每次使用不同的参数组合。在每次运行中，我们使用`assert`语句来验证实际值是否等于期望值。

这是一个非常简单的例子，但是参数化功能在需要测试多个参数组合时非常有用。

相关问题

pytest 参数化

pytest参数化是pytest框架中的一个特性，它允许我们通过在测试函数上使用装饰器来定义多个测试用例，并使用不同的参数运行这些测试用例。使用参数化可以简化测试代码的编写，提高测试用例的覆盖率。

在pytest中，我们可以使用`@pytest.mark.parametrize`装饰器来实现参数化。下面是一个示例：

import pytest

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

上述示例中，`test_multiply`函数被标记为参数化，并定义了两个参数`input`和`expected`。装饰器的参数是一个列表，其中每个元素表示一个测试用例。每个测试用例都是一个元组，包含了输入值和期望的输出值。

运行上述示例，pytest会自动根据参数化的定义生成对应的多个测试用例，并执行它们。在测试报告中，每个参数化的测试用例都会被单独列出，并显示其输入值和期望输出值。

除了使用列表定义参数化的测试用例外，还可以使用其他数据结构，如字典、元组、生成器等来传递参数。参数化还支持通过外部数据源（如CSV文件）动态加载参数。

通过使用pytest参数化，我们可以更灵活地编写和管理测试用例，减少冗余代码，提高测试效率。

pytest参数化 excel

pytest参数化是pytest框架提供的一种功能，它允许我们通过在测试函数上使用装饰器来定义参数化测试。参数化测试可以帮助我们简化测试代码，减少重复的测试逻辑，并且可以方便地使用不同的测试数据进行多次测试。

在pytest参数化中，我们可以使用多种方式来定义测试数据，其中一种方式就是使用Excel文件。通过将测试数据存储在Excel文件中，我们可以方便地对测试数据进行管理和维护。

要在pytest中使用Excel文件进行参数化，我们可以使用第三方库如`openpyxl`或`pandas`来读取Excel文件，并将读取到的数据传递给测试函数。具体步骤如下：

1. 安装所需的库：在使用Excel文件进行参数化之前，需要先安装`openpyxl`或`pandas`库。可以使用pip命令进行安装，例如：`pip install openpyxl`。

2. 创建Excel文件：在Excel文件中，可以创建一个或多个工作表，每个工作表代表一个参数化的测试场景。在工作表中，可以定义不同的列来表示不同的参数。

3. 读取Excel文件：使用`openpyxl`或`pandas`库中的相应函数来读取Excel文件，并获取到需要的测试数据。

4. 参数化测试函数：使用pytest的装饰器`@pytest.mark.parametrize`来标记测试函数，并将读取到的测试数据作为参数传递给测试函数。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Excel文件进行参数化：

import pytest
import openpyxl

def read_excel_data(file_path, sheet_name):
    workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
    sheet = workbook[sheet_name]
    data = []
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        data.append(row)
    return data

@pytest.mark.parametrize("name, age", read_excel_data("testdata.xlsx", "Sheet1"))
def test_user_info(name, age):
    # 测试逻辑
    assert isinstance(name, str)
    assert isinstance(age, int)

在上述示例中，`read_excel_data`函数用于读取Excel文件中的测试数据。`@pytest.mark.parametrize`装饰器将读取到的测试数据作为参数传递给`test_user_info`测试函数。