python测试驱动开发,python接口自动化数据驱动
在实际的测试工作中，通常需要对几组不同的输入数据进行相同的测试操作步骤，以验证我们软件的质量。这种测试在功能测试中耗费大量的人力物力，但在自动化上很容易实现。只要实现测试操作步骤，然后以数据驱动的形式注入一组组测试数据，就可以实现。
在前一篇文章中，我们学习了参数化。当数据量很大时，我们可以将数据存储在外部文件中，使用时将文件中的数据读出，方便了测试数据的管理。它与测试用例分开管理，外部数据源YAML、JSON、Excel和CSV可以用来管理测试数据。
YAML是一种易读的语言，适用于表示编程语言的数据结构，可用于不同程序之间的数据交换，具有丰富的表现力和可扩展性，易于使用。数据类型由缩进或符号表示。
Pyyaml模块用于处理Python中的yaml格式数据，主要使用yaml.safe_dump()和yaml.safe_load()函数将Python值和YAML格式数据相互转换。YAML格式的文件通常用于存储测试数据。
固定
安装Pyyaml外壳
创建用例文件和数据文件来完成数据驱动的测试用例，创建一个文件夹testdata，在这个文件夹下创建data.yml和test_yaml.py文件。
创建一个data.yml文件：
-
- 1
- 2
-
- 20
-30使用以下代码创建“test_yaml.py ”:
导入pytest
导入yaml
@ pytest . mark . parameterize( a，b ，yaml.safe_load(open(datas.yml ，\
encoding=utf-8 )))
def test_foo(a，b):
Print(fa b={a b} )代码分析：
列表数据在yaml文件中定义，data.yml文件对象通过open()方法获取。使用yaml.safe_load()加载file对象，将yaml格式文件转换成Python值，传递给用例生成多个用例执行。
运行结果：
遗漏.
test_params.py:test_foo[1-2]
test _ params . py:test _ foo[20-30]
省略.运行结果中[1-2]和[20-30]代码传入的两组参数，传入test_foo()用例方法执行，分别生成两个测试结果。
以上，pytest结合YAML实现数据驱动，YAML文件作为测试用例的数据源，控制测试用例的执行，使得测试用例数据的维护更加方便快捷。
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