DDT与pytest.mark.parametrize参数化区别

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了DDT与pytest.mark.parametrize参数化区别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 一、DDT解析参数

ddt 是第三方模块,需安装, pip install ddt

DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data(直接输入测试数据)

通常情况下,data中的数据按照一个参数传递给测试用例,如果data中含有多个数据,以元组,列表,字典等数据,需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据。

@data(a,b)

那么a和b各运行一次用例

@data([a,d],[c,d])

如果没有@unpack,那么[a,b]当成一个参数传入用例运行

如果有 @unpack ,那么[a,b]被分解开,按照用例中的两个参数传递

1、测试参数如下:

login_data=["para":"mobilephone":"18777770000","pwd":"123456","method":"get","msg":"登录成功",

"para": "mobilephone":"18777770000","pwd":"000000","method":"get","msg":"用户名或密码错误",

"para": "mobilephone":"  ","pwd":"123456","method":"get","msg":"手机号不能为空"]

2、测试用例使用DDT解析参数:

from ddt import ddt,data

#装饰测试类

@ddt

class TestHttpRequest(unittest.TestCase):

#装饰测试用例

@data(*login_data)

def test_login_1(self,data):

   res=HttpRequest(data['url'],data['param']).http_request(data['method'])

   print("测试结果:0".format(res.json()))

执行3条用例

标记函数参数化(测试用例方法前加测试数据):@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", testdata)

语法:

ep1 传入单个参数

@pytest.mark.parametrize('参数名',lists)

ep2 传入两个参数

('参数1','参数2',[(参数1_data[0],参数2_data[0]),(参数1_data[1],参数2_data[1])]

传三个或者更多也是这样传。list的每个元素都是一个元祖,元祖里的每个元素和按参数顺序一一对应。

以上是关于DDT与pytest.mark.parametrize参数化区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

DDT与pytest.mark.parametrize参数化区别

数据驱动DDT

Python+unittest+DDT实现的数据驱动测试

Python 中使用 ddt 来进行数据驱动,批量执行用例,修改ddt代码

pytest参数化实现DDT:读取CSV数据

Excel数据源结合单元测试DDT进行测试