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前言
一、数据驱动
二、传递基础数据类型
三、传递一个复杂的数据结构
四、传递json文件
五、传递Yaml文件
前言
环境准备
首先，需要安装ddt模块
pip install ddt
调用时标准格式
在类下面如下写上：@ddt.ddt
在调用的方法下面需要写上：@ddt.data(需要传入的多组数据)
DDT简单介绍
名称： Data-Driven Tests，数据驱动测试。
作用： 由外部数据集合来驱动测试用例的执行。
核心的思想：数据和测试代码分离。
应用场景： 一组外部数据来执行相同的操作。
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。
实际项目： excel存储测试数据，ddt读取测试数据到单元测试框架（测试用例中），输出到html报告。
一、数据驱动
就是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。
实现方式
老的实现方式中，对测试结果的解析和校验都是在各个 case 中做的， case 层的处理的逻辑较为混杂，可读性不强
新的实现方式中，case 层只需要调用下结果校验的方法，逻辑清晰
工具
数据驱动在自动化中起到了一个很重要的作用。它实现了一条case，多次执行。很多的接口测试工具，也都把数据驱动利用的淋漓尽致。就拿我们最熟悉的jmeter来说。它的数据驱动是依靠CSV文件（一种通用文本格式。常用于数据之间的转换。
一行就是一条数据，数据中多个值用“,”分割。）设置的，通过编写CSV表格，然后设置好对应的参数。在接口中调用这些参数所属的变量。即可实现数据驱动。
二、传递基础数据类型
# 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@ddtclass imoocTest(unittest.TestCase):# int@data(1, 2, 3, 4)def test_int(self, i):print("test_int：", i)# str@data("1", "2", "3")def test_str(self, str):print("test_str：", str)
测试结果
test_int： 1
test_int： 2
test_int： 3
test_int： 4
test_str： 1
test_str： 2
test_str： 3
包含知识点
想使用DDT首先要在单元测试类上面加上 @ddt
三、传递一个复杂的数据结构
from ddt import *
# 在测试类前必须首先声明使用 ddt
@ddt
class imoocTest(unittest.TestCase):tuples = ((1, 2, 3), (1, 2, 3))lists = [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]# 元组@data((1, 2, 3), (1, 2, 3))def test_tuple(self, n):print("test_tuple", n)# 列表@data([1, 2, 3], [1, 2, 3])@unpackdef test_list(self, n1, n2, n3):print("test_list", n1, n2, n3)# 元组2@data(*tuples)def test_tuples(self, n):print("test_tuples", n)# 列表2@data(*lists)@unpackdef test_lists(self, n1, n2, n3):print("test_lists", n1, n2, n3)# 字典@data({'value1': 1, 'value2': 2}, {'value1': 1, 'value2': 2})@unpackdef test_dict(self, value1, value2):print("test_dict", value1, value2)
测试结果
test_dict 1 2
test_dict 1 2
test_list 1 2 3
test_list 1 2 3
test_lists 1 2 3
test_lists 1 2 3
test_tuple (1, 2, 3)
test_tuple (1, 2, 3)
test_tuples (1, 2, 3)
test_tuples (1, 2, 3)
包含知识点
@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。
当传的数据是字典类型时，要注意每个字典的key都要一致，test_case的参数的命名也要一致；如字典的例子，两个字典的key都是value1和value2，而方法的参数也是。
当传的数据是通过变量的方式，如元组2、列表2，变量前需要加上*。
四、传递json文件
json文件
{
"first": [{"isRememberMe": "True","password": "111111","username": "root"},"200"
],
"second": ["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}","406"
],
"third": [1,2
],
"four": "123123"
}
单元测试类
from ddt import *
# 在测试类前必须首先声明使用 ddt
@ddt
class imoocTest(unittest.TestCase):@file_data('F:/test/config/testddt.json')def test_json(self, data):print(data)
测试结果
[{'isRememberMe': 'True', 'password': '111111', 'username': 'root'}, '200']
["{'isRememberMe': True, 'password': '1111111', 'username': 'root'}", '406']
[1, 2]
123123
五、传递Yaml文件
yaml文件
unsorted_list:- 10- 15- 12sorted_list: [ 15, 12, 50 ]
单元测试类
from ddt import *
# 在测试类前必须首先声明使用 ddt
@ddt
class imoocTest(unittest.TestCase):@file_data('F:/test/config/testddt.yaml')def test4(self, data):print("yaml", data)
测试结果
yaml [10, 15, 12]
yaml [15, 12, 50]
【下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图】
一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
七、常用自动化测试工具
八、JMeter性能测试
九、总结（尾部小惊喜）
生命不息，奋斗不止。每一份努力都不会被辜负，只要坚持不懈，终究会有回报。珍惜时间，追求梦想。不忘初心，砥砺前行。你的未来，由你掌握！
生命短暂，时间宝贵，我们无法预知未来会发生什么，但我们可以掌握当下。珍惜每一天，努力奋斗，让自己变得更加强大和优秀。坚定信念，执着追求，成功终将属于你！
只有不断地挑战自己，才能不断地超越自己。坚持追求梦想，勇敢前行，你就会发现奋斗的过程是如此美好而值得。相信自己，你一定可以做到！
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