循环循环：让代码重复执行（代码写一遍，运行时执行多次）一、for循环语法：
for 变量 in 序列：
循环体
说明：
for、in： 关键字，固定写法
变量： 变量名（定没定义都可以）
序列： 容器型数据类型对应的数据，常见：字符串，列表，字典，元祖，集合，迭代器，range等
： ： 固定写法
循环体 ： 和for保持一个缩进的一条和多条语句range函数产生指
这篇文章主要介绍了python 基于DDT实现数据驱动测试的方法，帮助大家更好的理解和学习使用python，感兴趣的朋友可以了解下简单介绍 ddt（date driver test），所谓数据驱动测试，简单来说就是由数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。通过使用数据驱动测试的方法，可以在需要验证多组数据测试场景中，使用外部数据源实现对输入输出与期望值的参数化，避免在测试中使
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2023-08-10 13:27:55
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文章目录前言一、参数化（DDT）二、初步了解Excel表格操作总结 前言记录参数化DDT数据驱动；初步了解Python中openpyxl对Excel表格操作和手动操作表格的区别点。一、参数化（DDT）DDT Data Driven Test 数据驱动测试。应用场景：流程是一样的，多组数据不一样。 == ddt1、所有用例的步骤是一样的，只是步骤当中的数据不一样的2、所有用例的断言方法是一样的，只
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2023-06-14 19:13:22
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前面一篇我们已经把unittest的常用用法都已经讲过了，可能很多小伙伴有个疑问，unittest框架怎么做数据驱动呢？这节我们就来学习一下。 1、unittest 没有自带数据驱动功能。 所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。 DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。 资料：http://ddt.readthedocs.io/en/lat
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2023-08-26 01:26:15
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文章目录一、背景二、ddt使用实践2.1 项目目录结构2.2 直接在脚本文件中获取测试数据2.3 从yml文件中获取测试数据2.4 从json文件中获取测试数据 一、背景在自动化测试当中，我们通常会将测试数据从测试代码中抽离出来放在单独的文件中，既能减少代码量，也能降低代码的维护成本，通过数据的改变从而驱动自动化测试的执行。接触python自动化测试的第一个框架通常都是unittest，使用@d
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2023-08-21 15:47:57
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一、安装①执行语句： pip install ddt②在单元测试中DDT用来进行数据驱动，数据与测试代码分离（数据发生变化时，用例可以保持不变），一组数据来执行相同的操作。一般进行接口测试时，每个接口的传参都不止一种情况，一般会考虑正向、逆向等多种组合，所以在测试一个接口时，通常会编写多条case，而这些除了传参不同外，并没有什么区别。这个时候就可以利用ddt来管理测试数据，提高代码复用
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2023-06-19 14:55:27
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文章目录前言一、ddt简单介绍1.ddt是什么2.使用ddt的好处3.导入ddt模块4.四种模式二、ddt处理各种类型数据1.分析ddt工作原理2.ddt测试元祖数据2.1测试单组元素2.2测试多组未分解元素2.3测试多组分解元素3.ddt测试列表数据3.1多组未拆分数据3.2多组拆分数据3.3 复杂列表（含字典）未拆分数据3.4复杂列表（含字典）拆分4.ddt测试字典数据4.1多组数据未拆分4
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2023-07-21 22:22:51
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# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
desc:数据库操作类
@note:
1、执行带参数的ＳＱＬ时，请先用sql语句指定需要输入的条件列表，然后再用tuple/list进行条件批配
２、在格式ＳＱＬ中不需要使用引号指定数据类型，系统会根据输入参数自动识别
３、在输入的值中不需要使用转意函数，系统会自动处理
"""
import MySQLdb
from MySQLdb.c
一般进行接口测试时，每个接口的传参都不止一种情况，一般会考虑正向、逆向等多种组合。所以在测试一个接口时通常会编写多条case，而这些case除了传参不同外，其实并没什么区别。
这个时候就可以利用ddt来管理测试数据，提高代码复用率。
※但要注意：正向和逆向的要分开写※安装：pip install ddt四种模式：第一步引入的装饰器@ddt；导入数据的@data；拆分数据的@unpack；导入外部数
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2023-06-25 21:59:42
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一、DDT介绍1. 数据驱动思想：数据和用例进行分离，通过外部数据去生成测试用例2. 适用场景：进行接口测试时，每个接口的传参都不止一种情况，一般会考虑正向、逆向等多种组合。所以在测试一个接口时通常会编写多条case，而这些case除了传参不同外，没其他什么区别。这个时候就可以利用ddt来管理测试数据，提高代码复用率。3. DDT： “Data-Driven Tests”的缩写。数据驱动测试，就是
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2023-07-21 14:07:58
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前言：在使用DDT数据驱动+HTMLTestRunner输出测试报告时遇到过2个问题：1、生成的测试报告中，用例名称后有dict() -> new empty dictionary2、使用ddt生成的用例名称无法更改1、用例名称后有dict() -> new empty dictionary报告中用例名称后有dict() -> new empty dictionary，如图所示：
环境准备 首先，需要安装ddt模块pip install ddt调用时标准格式 在类下面如下写上：@ddt.ddt 在调用的方法下面需要写上：@ddt.data(需要传入的多组数据)DDT简单介绍 名称： Data-Driven Tests，数据驱动测试。 作用： 由外部数据集合来驱动测试用例的执行。 核心的思想：数据和测试代码分离。 应用场景： 一组外部数据来执行相同的操作。 优点： 当测试数据
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2023-10-20 08:03:54
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python下载安装教程python下载安装教程：自定义安装目录，点击install进行安装，打开cmd窗口，输入python，显示python的版本，安装成功。Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。由于Python语言的简洁
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2024-08-21 10:09:33
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一数据驱动测试的含义：在百度百科上的解释是：数据驱动测试，即黑盒测试（Black-box Testing），又称为功能测试，是把测试对象看作一个黑盒子。利用黑盒测试法进行动态测试时，需要测试软件产品的功能，不需测试软件产品的内部结构和处理过程。数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求，也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。在微软网站上的解释是：数据驱动的单元测试是为数据源
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2024-06-17 11:49:08
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# Python 中 DDT 使用方法：参数传递的指南
在 Python 中，DDT（Data-Driven Testing）是一个强大的工具，它允许我们通过不同的数据驱动测试用例来进行自动化测试。这种方法能提高代码的重用性，并且在测试中可以方便地进行参数传递。本篇文章将详细介绍如何在 Python 中使用 DDT 进行参数传递的各个步骤。
## 整体流程
下面是实现 DDT 参数传递的步骤
# Python DDT详解
## 介绍
在软件开发中，我们经常需要对同一个功能进行多次测试，每次测试的输入和输出可能略有不同。为了简化这个过程，我们可以使用数据驱动测试（Data-Driven Testing，简称DDT）。Python提供了一个强大的测试框架——DDT，用于简化测试代码的编写和维护。
本文将详细介绍Python DDT的使用方法，并通过代码示例进行演示。
## 安装
原创
2023-09-24 21:34:30
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# 使用 Python DDT 包进行数据驱动测试
在软件测试过程中，数据驱动测试是一种非常重要的测试策略。通过将测试数据与测试逻辑分离，能够提高测试的可维护性和可扩展性。Python 中的 DDT（Data-Driven Tests）包特别适用于这种场景。本文将详细介绍 DDT 包的使用方式，并通过示例来展示其实际效果。
## 什么是 DDT？
DDT 是一个 Python 的测试框架，旨
原创
2024-08-05 05:11:33
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# 如何在 Python 中安装 DDT
## 简介
DDT (Data-Driven Testing) 是一个 Python 测试框架，它可以帮助我们更轻松地进行数据驱动的测试。在实际开发过程中，我们常常需要对相同的测试用例使用不同的测试数据进行测试。DDT 可以让我们更加方便地实现这一点，提高测试用例的复用性和可维护性。
在本篇文章中，我将为你介绍如何在 Python 中安装 DDT，以便
原创
2023-07-31 10:48:01
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# Python DDT 报错解决指南
在使用 Python 进行单元测试时，DDT（Data-Driven Tests）是一个非常实用的工具，它可以让我们使用不同的输入来执行一段测试代码，从而提高测试的覆盖率和效率。然而，在使用 DDT 进行测试时，可能会遇到一些错误，导致测试无法正常运行。本文将介绍 DDT 的基本用法，并示范一些常见的错误及其解决方案。
## DDT 简介
DDT 是一
# Python的DDT
DDT（数据驱动测试）是一种测试方法，可以通过不同的数据集来测试同一个功能或场景。在Python中，可以使用DDT库来实现数据驱动测试。本文将介绍DDT的基本概念、使用方法以及实际应用场景，并提供代码示例来帮助读者理解。
## DDT的基本概念
DDT是数据驱动测试的缩写，它的基本概念是通过不同的数据集来测试同一个功能或场景。这种方法的好处是可以提高测试的覆盖率，并
原创
2023-09-17 15:25:26
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