一 ddt基礎知識（資料驅動測試）允許您通過使用不同的測試資料執行乙個測試用例，並使其顯示為多個測試用例。
1. ddt
類裝飾器，用於testcase的子類test方法。
2. 1 data
方法裝飾器（資料），包含與要提供給測試的值一樣多的引數。
2. 2 file_data
方法裝飾器（資料），將從json或yaml檔案載入測試資料。
只有以「.yml」和「.yaml」結尾的檔案才會作為yaml檔案載入。所有其他檔案都作為json檔案載入。
3. unpack
額外的裝飾器，自動將元組和列表解壓縮為多個引數，並將字典解壓縮為多個關鍵字引數。
二 ddt在自動化測試中的運用（1）單個引數（data）
import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
#需要測試的**
def add(a):
return (a+1)
#設定值
data1=[,,,]
#使用ddt對被測試**進行批量測試
@ddt
class testddt(unittest.testcase):
@data(*data1)
def test_add(self,data1):
res=add(data1["a"])
assert res==data1["b"]
if __name__=='__main__':
unittest.main()
（2）多個引數（data）import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
def add2(a,b):
return (a+b)
data2=[[,2],[,3]]
@ddt
class testddt(unittest.testcase):
@data(*data2)
@unpack
def test_add2(self, x,y):
res = add2(x["a"],x["b"])
print(res)
assert res == y
if __name__=='__main__':
unittest.main()
（3）測試檔案（file_data.json）test_data.json
, "test2":
}testcase.py
import unittest
from ddt import ddt,file_data
def add(a,b):
return a+b
@ddt
class testcase(unittest.testcase):
@file_data('test_data.json')
def test_add1(self,a,b):
r=add(a,b)
print(r)
if __name__=='__main__':
unittest.main()
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