一 ddt基础知识
（数据驱动测试）允许您通过使用不同的测试数据运行一个测试用例，并使其显示为多个测试用例。
参考文档：https://ddt.readthedocs.io/en/latest/
1. ddt
类装饰器，用于TestCase的子类test方法。
2. 1 data
方法装饰器（数据），包含与要提供给测试的值一样多的参数。
2. 2 file_data
方法装饰器（数据），将从JSON或YAML文件加载测试数据。
只有以“.yml”和“.yaml”结尾的文件才会作为YAML文件加载。所有其他文件都作为JSON文件加载。
3. unpack
额外的装饰器，自动将元组和列表解压缩为多个参数，并将字典解压缩为多个关键字参数。
二 ddt在自动化测试中的运用
（1）单个参数（data）
import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
#需要测试的代码
def add(a):
return (a+1)
#设置值
data1=[{'a':1,'b':2},{'a':1,'b':2},{'a':1,'b':2},{'a':1,'b':2}]
#使用ddt对被测试代码进行批量测试
@ddt
class TestDDT(unittest.TestCase):
@data(*data1)
def test_add(self,data1):
res=add(data1["a"])
assert res==data1["b"]
if __name__=='__main__':
unittest.main()
（2）多个参数（data）
import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
def add2(a,b):
return (a+b)
data2=[[{'a':1,'b':1},2],[{'a':1,'b':2},3]]
@ddt
class TestDDT(unittest.TestCase):
@data(*data2)
@unpack
def test_add2(self, x,y):
res = add2(x["a"],x["b"])
print(res)
assert res == y
if __name__=='__main__':
unittest.main()
（3）测试文件（file_data.json）
test_data.json
{
"test1":{"a":1,"b":1},
"test2":{"a":2,"b":2}
}
testcase.py
import unittest
from ddt import ddt,file_data
def add(a,b):
return a+b
@ddt
class TestCase(unittest.TestCase):
@file_data('test_data.json')
def test_add1(self,a,b):
r=add(a,b)
print(r)
if __name__=='__main__':
unittest.main()
