DDT:
ddt：（data driven test）数据驱动测试
由外部数据集合来驱动测试用例
核心的思想：数据和测试代码分离
应用场景：一组数据来执行相同的操作
当测试数据发生大量的变化的情况下测试代码（或者说测试用例）可以保持不变
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Python ddt框架：
安装：pip install ddt
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使用之前先导入ddt
import ddt
ddt结合单元测试使用。
1，在测试类定义之前使用：@ddt.ddt
2,在测试用例定义之前使用：@ddt.data（测试数据），测试数据之间用逗号隔开
3，在2的基础上定义测试用例时，参数接收2中的测试数据
例：
@ddt.ddt
class DemoTest(unittest.TestCase)：
@ddt.ddt(2,3,4)
def test_print(self,a):
print("简单调用@data查看输出的值是什么？"，a)
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ddt-data
一组数据之间用逗号隔开。
data的参数可以分为以下几种：
1，一组数据中，每个数据为单个值
2，一组数据中，每个数据为一个列表或者一个字典
3，文件对象：json，yaml（这个基本上很少用）
一组数据中书数据为列表或者字典：
@data（[a,b],[c,d]）
如何从以上数据中获取到列表中的每一项的值
@unpack
若变量A=[{A:B,C:D},{E:F,G:H}]
如何将变量A中的每一组元素作为测试数据？
@data（*A）
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思考:如何用excel来结合ddt
#_author: liu.cao
#date: 2018/7/14
import unittest
import ddt
A=[1,2,3,4,5]
B=[{"name":"xiaohai","sex":"male"},{"name":"xiaoming","sex":"female"}]
C=[[2,3],[10,11],[12,13]]
@ddt.ddt#ddt是一个装饰器
class DdtTT(unittest.TestCase):
@ddt.data(*C)
@ddt.unpack#单独取C中[2,3]两个值
def test_ddt1(self,a,b):
print(a,b)
print(a+b)
@ddt.data({"name":"xiaohai","sex":"male"})
@ddt.data(*A)
@ddt.data(*B)
def test_ddt0(self,a):#a可以任意命名，接收值,可以看做一个占位符
print(a["sex"])
