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心若磐石|Python 中如何实现参数化测试？

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心若磐石|Python 中如何实现参数化测试？本文想针对测试中一种很常见的测试场景 ， 即参数化测试 ， 聊聊关于测试的话题 ， 并尝试将这几个测试框架串联起来 ， 做一个横向的比对 ， 加深理解 。
1、什么是参数化测试？对于普通测试来说 ， 一个测试方法只需要运行一遍 ， 而参数化测试对于一个测试方法 ， 可能需要传入一系列参数 ， 然后进行多次测试 。
比如 ， 我们要测试某个系统的登录功能 ， 就可能要分别传入不同的用户名与密码 ， 进行测试：使用包含非法字符的用户名、使用未注册的用户名、使用超长的用户名、使用错误的密码、使用合理的数据等等 。
参数化测试是一种“数据驱动测试”（Data-Driven Test） ， 在同一个方法上测试不同的参数 ， 以覆盖所有可能的预期分支的结果 。 它的测试数据可以与测试行为分离 ， 被放入文件、数据库或者外部介质中 ， 再由测试程序读取 。
2、参数化测试的实现思路？通常而言 ， 一个测试方法就是一个最小的测试单元 ， 其功能应该尽量地原子化和单一化 。
【心若磐石|Python 中如何实现参数化测试？】先来看看两种实现参数化测试的思路：一种是写一个测试方法 ， 在其内部对所有测试参数进行遍历；另一种是在测试方法之外写遍历参数的逻辑 ， 然后依次调用该测试方法 。
这两种思路都能达到测试目的 ， 在简单业务中 ， 没有毛病 。 然而 ， 实际上它们都只有一个测试单元 ， 在统计测试用例数情况 ， 或者生成测试报告的时候 ， 并不乐观 。 可扩展性也是个问题 。
那么 ， 现有的测试框架是如何解决这个问题的呢？
它们都借助了装饰器 ， 主要的思路是：利用原测试方法（例如 test()） ， 来生成多个新的测试方法（例如 test1()、test2()……） ， 并将参数依次赋值给它们 。
由于测试框架们通常把一个测试单元统计为一个“test” ， 所以这种“由一生多”的思路相比前面的两种思路 ， 在统计测试结果时 ， 就具有很大的优势 。
3、参数化测试的使用方法？Python 标准库中的unittest自身不支持参数化测试 ， 为了解决这个问题 ， 有人专门开发了两个库：一个是ddt ， 一个是parameterize 。
ddt 正好是“Data-Driven Tests”（数据驱动测试）的缩写 。 典型用法：
import unittestfrom ddt import ddt,data,unpack@ddtclass MyTest(unittest.TestCase):@data((3, 1), (-1, 0), (1.2, 1.0))@unpackdef test_values(self, first, second):self.assertTrue(first > second)unittest.main(verbosity=2)运行的结果如下：
test_values_1__3__1_ (__main__.MyTest) ... oktest_values_2___1__0_ (__main__.MyTest) ... FAILtest_values_3__1_2__1_0_ (__main__.MyTest) ... ok==================================================FAIL: test_values_2___1__0_ (__main__.MyTest)--------------------------------------------------Traceback (most recent call last):File "C:\Python36\lib\site-packages\ddt.py", line 145, in wrapperreturn func(self, *args, **kwargs)File "C:/Users/pythoncat/PycharmProjects/study/testparam.py", line 9, in test_valuesself.assertTrue(first > second)AssertionError: False is not true----------------------------------------------Ran 3 tests in 0.001sFAILED (failures=1)结果显示有 3 个 tests ， 并详细展示了运行状态以及断言失败的信息 。
需要注意的是 ， 这 3 个 test 分别有一个名字 ， 名字中还携带了其参数的信息 ， 而原来的 test_values 方法则不见了 ， 已经被一拆为三 。


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