软件测试/测试开发全日制|Pytest结合yaml实现数据驱动

前言

我们之前介绍过pytest的参数化，我们使用了 @pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues) 来实现批量传送参数的目的，但是我们不进行数据驱动的话，我们一旦对数据进行变更，就需要在代码里对我们的参数进行逐一的修改，这对我们来说，是额外增加的工作量，而通过专门存储数据的文件来实现数据驱动，就可以节省我们的工作量，改变参数时，我们只需要对数据文件进行修改，在数据驱动测试中，yaml文件是我们最常使用的数据驱动文件之一，本文就给大家介绍一下pytest结合yaml实现数据驱动。

环境安装

我们在使用yaml之前，需要先安装好yaml的第三方库，命令如下：

pip install PyYAML

创建测试文件和数据文件

假设我们要测试一个简单的函数，比如计算两个数的和：

# code.py

def add(a, b):
    return a + b

接下来，创建一个 yaml 文件，用于存储测试数据：

# test_data.yaml
test_case_1:
  a: 2
  b: 3
  expected_result: 5

test_case_2:
  a: -1
  b: 10
  expected_result: 9

test_case_3:
  a: 0
  b: 0
  expected_result: 0

编写测试用例

现在，创建一个 pytest 测试文件，编写测试用例并读取 yaml 文件中的数据：

# test_code.py

import yaml
import pytest
from code import add

def load_test_data():
    with open('test_data.yaml', 'r') as file:
        test_data = yaml.safe_load(file)
    return test_data

@pytest.mark.parametrize("input_data", load_test_data().values())
def test_add(input_data):
    a = input_data['a']
    b = input_data['b']
    expected_result = input_data['expected_result']

    result = add(a, b)
    assert result == expected_result, f"计算错误：{a} + {b} 应该得到 {expected_result}，实际得到 {result}"

运行测试

我们接下来可以运行测试，直接在pycharm中点击绿色三角形运行即可，我们也可以使用命令行运行，命令如下：

pytest test_code.py

pytest 将会读取 test_code.py 文件中的测试用例，并根据 test_data.yaml 中提供的数据对 add 函数进行测试。每个测试用例都会使用yaml文件中的数据来进行数据驱动测试。

总结

结合 pytest 和 yaml ，我们实现了数据驱动测试，有效地测试了同一个函数在不同输入下的行为。这种方法使得测试用例易于维护，并且可以轻松地添加更多的测试数据，确保代码的稳定性和正确性。

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