Pytest测试框架(四):pytest 参数化用例
在 Pytest测试框架(三):pytest fixture 用法 中介绍了pytest.fixture()可以参数化fixture函数,@pytest.mark.parametrize 可以为测试方法或者测试类定义多组变量。本文将分享使用@pytest.mark.parametrize 实现参数化用例。
使用方法
@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)
-
argnames:参数化变量名,可以是string(逗号分割) 、list 和 tuple类型
- @pytest.mark.parametrize("a, b", [(1,2),(3,4)])
- @pytest.mark.parametrize(["a","b"], [(1,2),(3, 4)])
- @pytest.mark.parametrize(("a", "b"), [(1,2),(3,4)])
-
argvalues:参数化的值
参数化实例1
import pytest
class Test_Demo():
@pytest.mark.parametrize("a, b, result", [(1, 1, 2), (2, 8, 10)])
def test_case1(self, a, b, result):
print("\n开始执行测试用例1")
assert a + b == result
结果:
PASSED [ 50%]
开始执行测试用例1
PASSED [100%]
开始执行测试用例1
参数化实例2
import pytest
data = [(1, 1, 2),
(2, 8, 10),
(99, 1, 100)
]
class Test_Demo():
@pytest.mark.parametrize("a, b, result", data)
def test_case1(self, a, b, result):
print("\n开始执行测试用例1")
assert a + b == result
if __name__ == '__main__':
pytest.main()
结果:
PASSED [ 33%]
开始执行测试用例1
PASSED [ 66%]
开始执行测试用例1
PASSED [100%]
开始执行测试用例1
参数化实例3
data.yaml文件内容:
-
- 1
- 1
- 2
-
- 2
- 8
- 10
-
- 99
- 1
- 100
import pytest
import yaml
class Test_Demo():
@pytest.mark.parametrize(["a","b","result"],yaml.safe_load(open("./data.yaml")))
def test_case1(self, a, b, result):
print("\n开始执行测试用例1")
assert a + b == result
结果:
PASSED [ 33%]
开始执行测试用例1
PASSED [ 66%]
开始执行测试用例1
PASSED [100%]
开始执行测试用例1
数据驱动
数据驱动参数化的应用,数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动,数据量大的情况下可以使用一种结构化的文件(例如csv、yaml、xml、db、 excel、json等)来存储数据,然后在测试用例中读取这些数据。
文章标题:Pytest测试框架(四):pytest 参数化用例
本文作者:hiyo
本文链接:https://www.cnblogs.com/hiyong/p/14163287.html
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