一、DDT介绍

Data Driver Test 数据驱动测试；
作用：由外部数据集合来驱动测试用例执行；
数据驱动：它是一种主要设计模式一，数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。说的直白些，就是参数化的应用；
核心思想：数据和测试代码的分离
优点：当测试数据发生大量变化的情况下，测试代码可以保持不变；

什么场景下基于ddt进行设计，这种设计模式的意义？

实现同一脚本对多组数据进行测试，最终实现数据与脚本的分离，便于维护与扩展；
下载DDT库：pip install ddt

二、DDT基础使用

1.传递基础数据类型

import unittest
# 导入ddt库下所有内容
from ddt import *# 在测试类前必须首先声明使用 ddt
@ddt
class TestCan(unittest.TestCase):@data(1, 2, 3, 4)def test_int(self, i):print("test_int", i)@data("a", "b", "c", "d")def test_str(self, str):print("test_str", str)

执行结果：

2.传递一个复杂的数据结构

import unittest
from ddt import *@ddt()
class TestDemo(unittest.TestCase):tuples = ((1, 2, 3), (4, 5, 6))lists = [[10, 20, 30], [40, 50, 60]]# 元组@data((1, 2, 3), (4, 5, 6))def test_01_tuple(self, n):print("test_tuple", n)# 元组2@data(*tuples)def test_02_tuples(self, n):print("test_tuples", n)# 列表@data([10, 20, 30], [40, 50, 60])def test_03_list(self, n):print("test_list", n)# 列表2@data([10, 20, 30], [40, 50, 60])@unpackdef test_04_list(self, n1, n2, n3):print("test_04_lists", n1, n2, n3)# 列表3@data(*lists)@unpackdef test_05_list(self, n1, n2, n3):print("test_05_lists", n1, n2, n3)# 字典@data({"value1": 1, "value2": 2}, {"value1": 3, "value2": 4})@unpackdef test_06_dict(self, value1, value2):print("test_dict", value1, value2)if __name__ == '__main__':unittest.main(verbosity=2)

执行结果：

3.多参数的数据驱动

import unittest
from ddt import *@ddt
class TestCase(unittest.TestCase):@data(["admin", "123456"], ["root", "123456"])@unpackdef test_01(self, username, password):print("测试用户登录流程", username, password)if __name__ == '__main__':unittest.main(verbosity=2)

执行结果

@unpack ：当传递的是复杂的数据结构时使用。比如使用元组或者列表，添加 @unpack 之后， ddt 会自动把元组或者列表对应到多个参数上。字典也可以这样处理；
当没有加unpack时，test_case方法的参数只能填一个；如元组的例子
当你加了unpack时，传递的数据量需要一致；如列表例子中，每个列表我都固定传了三个数据，当你多传或少传时会报错，而test_case方法的参数也要写三个，需要匹配上；

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一、DDT介绍

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1.传递基础数据类型

2.传递一个复杂的数据结构

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