内容摘要：本篇文章则介绍如何使用Python进行数据驱动。这里以pytest测试框架为例，重点讲解pytest参数化相关知识。(关于pytest的环境配置以及基础使用不在本文的讨论范围)pytest中使用标签@

 本篇文章则介绍如何使用Python进行数据驱动。测试测试这里以pytest测试框架为例，驱动驱动重点讲解pytest参数化相关知识。技术(关于pytest的实现数据环境配置以及基础使用不在本文的讨论范围)

pytest中使用标签@pytest.mark.parametrize 实现参数化功能，在执行用例的测试测试时候该标签迭代中的每组数据都会作为一个用例执行。

一组参数化数据

定义参数化数据，驱动驱动代码如下：

class TestDemo1: @pytest.mark.parametrize(actual_string,技术 expect_string, [(1, 1), (BB, BB),(AA, BB)])       def test_1(self, actual_string, expect_string):            assert (expect_string == actual_string) 

 运行结果如下，三组数据在三条测试用例中运行，高防服务器实现数据其中数据(AA,测试测试 BB)运行失败!

多组参数化数据

在一个测试类中，可以定义多组参数化数据(参数化数据个数不同，驱动驱动test_1二个，技术test_2三个)，实现数据代码如下：

class TestDemo1:    @pytest.mark.parametrize(actual_string,测试测试 expect_string, [(1, 1), (BB, BB),(AA, BB)])    def test_1(self, actual_string, expect_string):        assert (expect_string == actual_string)    @pytest.mark.parametrize(result, a,b, [(1, 1,0),(2, 1,0) ])    def test_2(self, result, a,b):        assert (result == a+b) 

 运行结果如下，二组数据分别在test_1和test_2中运行!

从excel中读取数据作为参数

我们可以自定义一些方法，驱动驱动对外部文件进行读取，技术然后把读取的数据作为参数在pytest

中引用。把测试数据保存在excel中，如下图

写一个读取excel类文件的服务器租用方法，使用模块pandas ，使用命令pip install pandas 安装模块，源码如下：

import pandas as pd # 读取Excel文件 -- Pandas def read_data_from_pandas(excel_file, sheet_name):     if not os.path.exists(excel_file):         raise ValueError("File not exists")     s = pd.ExcelFile(excel_file)     df = s.parse(sheet_name)#解析sheet页的数据     return df.values.tolist()#数据返回为list 

 从excel中读取数据，并赋值给变量进行参数化，代码如下：

@pytest.mark.parametrize(actual_string, expect_string, read_data_from_pandas(E:/TestData.xls, data1)) def test_3(self, actual_string, expect_string):     assert (expect_string == actual_string) 

 运行结果如下，三组数据在三条测试用例中运行!

注意:excel中的首行，默认不会作为测试数据处理。

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