python ddt数据驱动（简化重复代码）

在接口自动化测试中，往往一个接口的用例需要考虑 正确的、错误的、异常的、边界值等诸多情况，然后你需要写很多个同样代码，参数不同的用例。如果测试接口很多，不但需要写大量的代码，测试数据和代码柔合在一起，可维护性也会变的很差。数据驱动可以完美的将代码和测试数据分开，将代码进行分装，提高复用性，测试数据维护在本地文件或数据库。

　　使用python做接口自动化，首要任务是搭建一个自动化测试框架，其中unittest+ddt是一个不错的选择，下文主要介绍ddt在unittest下的使用。

ddt包含两个方法装饰器 ddt.data 和 ddt.file_data

 一、ddt.data（直接输入测试数据）

ddt.unpack 的作用是把参数中 元祖 或者 列表 的元素对应到多个参数上，没有加 ddt.unpack 表示把 元祖 或者 列表本身当成一个参数传入。

 下面这段代码，ddt.data() 有三组测试数据，每组测试数据都会执行一次 test_login() 。 

二、ddt.file_data (参数是文件名。文件可以是json 或者 yaml类型)

 如果文件中是列表，每个列表的值会作为测试用例参数，同时作为测试用例方法名后缀显示。如果文件中是字典，字典的key会作为测试用例方法的后缀显示，字典的值会作为测试用例参数。下文两种类型的文件分别举一个例子。

 新建文件testdata.json：

 新建文件testdata.yaml:

新建测试脚本：