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

相关问题

pytest数据驱动

pytest的数据驱动有两种方式，一种是使用parametrize驱动，另一种是使用yaml驱动。使用parametrize驱动可以通过pytest自带的pytest.mark.parametrize()装饰器来实现。这种方式可以在测试用例中传入多组参数，从而减少重复的测试代码。另外，还可以使用pytest.fixture装饰器进行测试的setup、teardown以及fixture共享的测试。另一种方式是使用yaml驱动，通过在测试用例所在的文件中使用yaml格式的数据文件，将测试数据和预期结果存储在同一个地方，方便管理和维护。这种方式使得测试用例的数据和代码分离，提高了测试用例的可读性和可维护性。通过这两种数据驱动的方式，我们可以更加灵活地进行测试，并且可以减少冗余的代码，提高测试效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [自动化测试框架Pytest（四） ——数据驱动](https://blog.csdn.net/m0_58026506/article/details/126274826)[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: 50%"]
- *2* *3* [Pytest 测试框架——数据驱动](https://blog.csdn.net/weixin_41754309/article/details/113185895)[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: 50%"]
[ .reference_list ]

pytest 数据驱动

pytest的数据驱动有两种方式，分别是parametrize驱动和yaml驱动。parametrize驱动是通过使用@pytest.mark.parametrize装饰器将测试用例参数化，可以在测试用例中传入多组参数进行测试。这种方式适合参数较少且比较简单的情况。而yaml驱动是通过读取yaml文件中的数据作为测试用例的参数，可以灵活地组织和管理测试数据。这种方式适合参数较多或者参数需要嵌套结构的情况。

当使用parametrize驱动时，可以通过在装饰器中指定参数名和参数值的方式传入参数，支持传入列表、元组或者字典等多种数据结构。这样可以方便地进行多组参数的测试。例如，可以使用@pytest.mark.parametrize("name,age", [['百里',11],['婉儿',22],['露露',33]])来传入多个姓名和年龄的参数。

当使用yaml驱动时，需要先引入yaml_util模块中的read_yaml函数，并通过该函数读取yaml文件中的数据。读取后的数据可以直接作为参数传入测试用例中。这样可以将测试数据和测试逻辑分离，提高代码的可维护性和可读性。

综上所述，pytest的数据驱动可以通过parametrize和yaml两种方式实现，分别适用于不同的测试场景和需求。