如何使用pytest实现测试数据驱动附

　　

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测试数据驱动系列之TestNG参数化（附Java源码）

一文带你上手测试数据驱动（附Java源码）

前面我连续写了5篇文章来介绍使用Java进行测试驱动的完整方法

相信大家通过对上述文章的阅读，一定会对如何进行测试数据驱动有了清晰的认识。本篇文章则介绍如何使用Python进行数据驱动。这里以pytest测试框架为例，重点讲解pytest参数化相关知识。（关于pytest的环境配置以及基础使用不再本文的讨论范围）

pytest中使用标签

pytest.mark.parametrize实现参数化功能，在执行用例的时候该标签迭代中的每组数据都会作为一个用例执行。

一组参数化数据

定义参数化数据，代码如下：

classTestDemo1:

pytest.mark.parametrize(actual_string,expect_string,[(1,1),(BB,BB),(AA,BB)])deftest_1(self,actual_string,expect_string):assert(expect_string==actual_string)

运行结果如下，三组数据在三条测试用例中运行，其中数据(AA,BB)运行失败！

多组参数化数据

在一个测试类中，可以定义多组参数化数据（参数化数据个数不同，test_1二个，test_三个），代码如下：

classTestDemo1:

pytest.mark.parametrize(actual_string,expect_string,[(1,1),(BB,BB),(AA,BB)])deftest_1(self,actual_string,expect_string):assert(expect_string==actual_string)

pytest.mark.parametrize(sult,a,b,[(1,1,0),(,1,0)])deftest_(self,sult,a,b):assert(sult==a+b)

运行结果如下，二组数据分别在test_1和test_中运行!

从excel中读取数据作为参数

我们可以自定义一些方法，对外部文件进行读取，然后把读取的数据作为参数在pytest中引用。把测试数据保存在excel中，如下图：

写一个读取excel文件的方法，使用模块pandas，使用命令pipinstallpandas安装模块，源码如下：

importpandasaspd#读取Excel文件--Pandasdefad_data_from_pandas(excel_file,sheet_name):ifnotos.path.exists(excel_file):raiseValueError("Filenotexists")s=pd.ExcelFile(excel_file)df=s.parse(sheet_name)#解析sheet页的数据turndf.values.tolist()#数据返回为list

从excel中读取数据，并赋值给变量进行参数化，代码如下：

pytest.mark.parametrize(actual_string,expect_string,ad_data_from_pandas(E:/TestData.xls,data1))deftest_3(self,actual_string,expect_string):assert(expect_string==actual_string)

运行结果如下，三组数据在三条测试用例中运行！

注意:excel中的首行，默认不会作为测试数据处理。

总之，通过pytest实现测试数据参数化更为简单便捷，但与Java方式的实现思想是一致的！

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