Pytest 参数化(数据驱动)

参数化,就是把测试过程中的数据提取出来,通过参数传递不同的数据来驱动用例运行。其实也就是数据驱动的概念。

在 Unittest 中,我们讲过使用 ddt 库配合 unittest 实现数据驱动。在 Pytest 中并不需要额外的库,通过 pytest.mark.parametrize()即可实现参数化。

单个参数

在使用pytest.mark.parametrize()传递参数化数据时,测试用例本身必须有参数。

import pytest

# 待测函数
def add(a, b):
    return a + b

# 单个参数的情况
@pytest.mark.parametrize('a', (1,2,3,4,5))
def test_add(a):  # => 作为用例参数,接收装饰器传入的数据
    print('\na的值:', a)
    assert add(a, 1) == a+1

注意用法,@pytest.mark.parametrize() 装饰器接收两个参数,一个参数是以字符串的形式标识用例函数的参数,第二个参数以列表或元组的形式传递测试数据。
Pytest 参数化(数据驱动)_第1张图片
运行后的效果:
Pytest 参数化(数据驱动)_第2张图片

多个参数

多个参数,@pytest.mark.parametrize()第一个参数依然是字符串, 对应用例的多个参数用逗号分隔。

# 多个参数的情况
@pytest.mark.parametrize('a, b, c', [(1,2,3), (4,5,9), ('1', '2', '12')])
def test_add(a, b, c):
    print(f'\na,b,c的值:{a},{b},{c}')
    assert add(a, b) == c

Pytest 参数化(数据驱动)_第3张图片
运行结果如下:
Pytest 参数化(数据驱动)_第4张图片

对测试类参数化

测试类的参数化,其实际上也是对类中的测试方法进行参数化。类中的测试方法的参数必须与@pytest.mark.parametrize()中的标识的参数个数一致。

# 测试类参数化
@pytest.mark.parametrize('a, b, c', [(1,2,3), (4,5,9)])
class TestAdd():
    def test_add1(self, a, b, c):
        assert add(a, b) == c

    def test_add2(self, a, b, c):
        assert add(a, b) == c

参数化会作用于每个测试方法,比如上面两个用例,参数化了两条数据,那么就会执行 4 次。
Pytest 参数化(数据驱动)_第5张图片
运行结果如下:
Pytest 参数化(数据驱动)_第6张图片

修改结果显示名称

通过上面的运行结果,我们可以看到,为了区分参数化的运行结果,在结果中都会显示数据组合而成的名称。

数据短小还好说,如果数据比较长而复杂的话,那么就会很难看。

@pytest.mark.parametrize() 还提供了第三个 ids 参数来自定义显示结果。

test_add1[4-5-9]这是结果中显示的名称,ids 的修改会作用于[]中的显示。

我们下面的示例只是简单的为数据编了一个号:

# ids 的作用
data = [(1,2,3), (4,5,9), ('1', '2', '12')]
ids = [f'data{d}' for d in range(len(data))] # => 生成与数据数量相同的名称列表
@pytest.mark.parametrize('a, b, c', data, ids=ids)
def test_add(a, b, c):
    print(f'\na,b,c的值:{a},{b},{c}')
    assert add(a, b) == c

ids必须是与数据数量相同的名称(必须是字符串)列表。

显示结果如下:

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