【基础】pytest的参数化测试

# 1. Pytest参数化测试概述**

参数化测试是一种自动化测试技术，它允许在单个测试用例中使用不同的输入值。这使得测试人员可以高效地测试应用程序的各种输入场景，而无需编写重复的测试用例。Pytest是Python中一个流行的测试框架，它提供了一系列功能来支持参数化测试。本章将介绍Pytest参数化测试的基本概念和优点。

# 2. Pytest参数化测试基础

### 2.1 参数化测试的概念和优点

**概念**

参数化测试是一种测试技术，允许在不同的输入值下对同一个测试用例进行多次执行。每个输入值称为一个参数。通过参数化测试，可以避免为不同的输入值编写重复的测试用例，从而提高测试效率和可维护性。

**优点**

* **提高测试覆盖率：**参数化测试可以覆盖更多的输入值，从而提高测试覆盖率。
* **减少测试用例数量：**通过参数化，可以将多个测试用例合并为一个，从而减少测试用例数量。
* **提高可读性和可维护性：**参数化测试使测试用例更易于阅读和维护，因为测试逻辑与输入值分离。
* **支持数据驱动测试：**参数化测试是数据驱动测试的基础，允许从外部数据源（如CSV文件）获取输入值。

### 2.2 Pytest参数化测试的实现方式

Pytest提供了多种实现参数化测试的方式：

* **@pytest.mark.parametrize装饰器：**最常用的方法，允许为一个参数指定多个值。
* **value_provider：**一种内置的pytest fixture，允许生成参数值。
* **csv文件：**可以通过读取CSV文件获取参数值。

**@pytest.mark.parametrize装饰器**

import pytest

@pytest.mark.parametrize("input_value", [1, 2, 3])
def test_function(input_value):
    # 测试逻辑

**value_provider**

import pytest

@pytest.fixture(scope="function")
def value_provider():
    return [1, 2, 3]

@pytest.mark.usefixtures("value_provider")
def test_function(value_provider):
    # 测试逻辑

**CSV文件**

import pytest

@pytest.fixture(scope="function")
def csv_data():
    with open("data.csv") as f:
        return list(csv.reader(f))

@pytest.mark.usefixtures("csv_data")
def test_function(csv_data):
    # 测试逻辑

**参数说明**

* **@pytest.mark.parametrize：**装饰