自动化框架——PO设计模式自学——参数化配置——tdd数据驱动——python数据处理之 ddt，@data， @unpack（转载）

python 的unittest 没有自带数据驱动功能。

所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。

DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写，包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据），file_data（可以从json或者yaml中获取测试数据）

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【通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个数据，以元组，列表，字典等数据，需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据】

说明：

@ddt 读取单个测试数据：-----装饰测试类，继承自TestCase的类

@data（）---装饰测试方法，拿到几个数据数据就执行几条用例（可以以“*变量”传入括号；也可以直接括号放入数值，逗号隔开）

　　　　@data(a,b)    ------那么a和b各运行一次用例

　　　　@data([a,d],[c,d])  -----如果没有unpack，那么[a,b]当成一个参数传入用例运行；如果有unpack，那么[a,b]被分解开，按照用例中的两个参数传递

　　　　@file_data(filename)   ----对于json的文件，每一个json元素按照一个用例运行，可以依照python分解元组，列表或者字典的方式分解传入

@unpack  ----解包，使用复杂的数据结构时，与此同时，测试方法的参数需要多个（参数的传值个数与解包后数量必须一一对应，“可以考虑用None”）

　　　　　 　　如果test_data的值很多（大于5）不建议使用unpack，可以考虑直接列表传出，索引取值（要注意参数不对等的情况）

 

【注意】使用请先导包

1.传列表

import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack

import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack

test_data=[1,3]
@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)   #脱外套只能一层
    def test_print_data(self,item):
        print(item)

import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack

test_data=[[1,3],[4,5]]
@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)
    @unpack    #在“脱外套”之后，针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
    def test_print_data(self,a,b):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
        print(a)
        print(b)

 

2.列表嵌套字典

如果需要对字典进行unpack 参数名需要与你的字典key对应

import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack

test_data=[{'no':1,'name':'小李'},{'no':2,'name':'小张'}]
@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)
    def test_print_data(self,a):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
        print(a['no'])
        print(a['name'])

 

import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack
test_data=[{'no':1,'name':'小李'},{'no':2,'name':'小张'}]

@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)
    @unpack    #在“脱外套”之后，针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
    def test_print_data(self,no,name):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
        print(no)
        print(name)

 

如果需要对字典进行unpack 参数名需要与你的字典key对应

import  unittest
from ddt import  ddt,data,unpack
test_data=[{'no':1,'name':'小李'},{'no':2,'name':'小张'}]

@ddt
class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    @data(*test_data)
    @unpack    #在“脱外套”之后，针对你拿到的每一条数据根据逗号进行拆分
    def test_print_data(self,a,b):  #需要按拆出来的每条数据内的个数进行传参
        print(a)
        print(b)

#结果会报错，参数名需要与你的字典key对应