Python中基于ddt的数据驱动测试实战指南

数据驱动测试（Data-Driven Testing，简称DDT）是一种测试方法，通过在测试用例中使用不同的测试数据进行多次执行，以验证程序在不同数据条件下的正确性和稳定性。DDT可以提高测试用例的覆盖率和效率，减少人工操作带来的错误。Python中有很多库可以用来实现DDT，例如ddt、unittest等。

下面是一个基于ddt的数据驱动测试实战指南：

首先，需要安装ddt库。可以通过pip命令来安装ddt库：

pip install ddt

接下来，我们需要创建一个测试类来定义测试用例。使用ddt库的时候，需要在测试类上添加@ddt装饰器。

import unittest
from ddt import ddt, data, unpack

@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
    pass

在测试类中，我们可以定义测试用例。使用ddt库的时候，需要在测试用例上添加@data装饰器，然后传入不同的测试数据。测试数据可以是列表、字典、元组等不同的类型，也可以从外部文件中读取。

@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
    @data(1, 2, 3)
    def test_add(self, value):
        self.assertEqual(value + 1, value)
    
    @data([1, 2], [3, 4], [5, 6])
    def test_multiply(self, a, b):
        self.assertEqual(a * b, a + b)

在测试用例中，我们可以通过self.assertEqual()等断言方法来判断测试结果是否符合预期。

运行测试用例的时候，可以使用unittest库的TextTestRunner类来执行测试。也可以直接运行测试文件。

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

下面是一个完整的测试例子：

import unittest
from ddt import ddt, data

@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
    @data(1, 2, 3)
    def test_add(self, value):
        self.assertEqual(value + 1, value)

    @data([1, 2], [3, 4], [5, 6])
    def test_multiply(self, a, b):
        self.assertEqual(a * b, a + b)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

在上面的例子中，test_add()方法被执行了3次，分别使用了1、2、3作为测试数据。test_multiply()方法被执行了3次，分别使用了[1, 2]、[3, 4]、[5, 6]作为测试数据。

通过运行测试，我们可以得到测试结果。如果测试用例中某个测试数据不符合预期，将会抛出异常。

DDT在实际测试中非常有用，可以帮助我们更全面地验证程序的正确性和稳定性。可以灵活地使用不同的测试数据，提高测试用例的覆盖率和效率。