PyTest支持xUnit style 结构， setup() 和 teardown() 方法用于初始化和清理测试环境，可以保证测试用例的独立性。pytest的setup/teardown方法包括：模块级别(setup_module/teardown_module)、函数级别(setup_function/teardown_function)、类级别(setup_class/ teardown_c
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2023-08-02 12:43:27
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# Python pytest 数据驱动实现教程
## 引言
在软件开发中，为了保证代码的质量和稳定性，我们经常会进行测试。而对于Python开发者来说，pytest是一种功能强大的测试框架。
数据驱动测试是一种测试方法，它通过使用不同的数据集合来重复执行相同的测试代码。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用pytest进行数据驱动的测试。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了py
原创
2023-12-02 14:29:28
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在实际的测试中，通常需要对多组不同的输入数据，进行同样的测试操作步骤，以验证我们的软件质量。这种测试，在功能测试中非常耗费人力物力，但是在自动化中，却比较好实现，只要实现了测试操作步骤，然后将多组测试数据以数据驱动的形式注入，就可以实现了。前面文章学习了参数化，当数据量非常大的时候，我们可以将数据存放到外部文件中，使用的时候将文件中的数据读取出来，方便测试数据的管理。数据与测试用例分别管理，可
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2023-08-09 16:10:59
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## Python的pytest数据驱动实现指南
在自动化测试领域，数据驱动测试是一种重要的方法，它允许我们从外部数据源提供不同的测试用例。使用Python的pytest框架实现数据驱动测试有助于提高测试的可维护性和可扩展性。今天，我们将逐步了解如何使用pytest进行数据驱动测试。
### 流程概述
以下是实现pytest数据驱动测试的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|--
前言数据驱动测试是自动化测试非常重要的原则。一般进行接口测试时,一般会考虑正向、逆向等多种组合case，而这些case除了传参和预期不同外，其实并没什么区别。这个时候就可以利用数据参数化原则来管理测试数据，提高代码复用率。本文介绍两种常用的数据参数化方法。ddt - 基于unittest框架
原创
2022-02-09 11:31:53
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前言：什么是数据驱动？从它的本意来解释，就是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。说人话，其实就是参数化。本次介绍2种文件驱动：ini文件和yaml文件一、ini文件1、定义程序没有任何配置文件，那么它对外是全封闭的，一旦程序需要修改一些参数必须要修改程序代码本身并重新编译，为了让程序出厂后还能根据需要进行必要的配置，所以要用配置文件；配置文件有很多种，如INI配置文件，XM
目录ini的介绍ini的简单和使用自定义mark标签自定义运行时的默认参数格式化日志自定义测试文件命名规则自动以测试类的命名规则自定义函数的命名规则总结： ini的介绍pytest官网pytest.ini 是pytest框架的主配置文件，实际生产中主要用来规范日志的格式或日志文件保存的位置，增加用例标签等等，总之简单易用，属于pytest学习的重要知识点。ini的简单和使用PS：pytest.i
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2024-03-15 08:27:49
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parametrize 支持元组，列表 支持列表嵌套列表，列表嵌套元组，列表嵌套字典 支持类和函数的参数化 1、单个变量 @pytest.mark.parametrize('user', ("zhangsan", "lisi")) def test_01(self,user): print(user ...
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2021-10-29 10:09:00
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# 利用Python Pytest进行数据驱动测试：判断数据为空
在软件测试中，数据驱动测试是一种常见的技术，它允许开发者在不同数据集上执行相同的测试，从而提高测试的覆盖率和可靠性。Python的pytest框架为数据驱动测试提供了良好的支持，特别是在判断数据是否为空的场景中。本文将介绍如何使用pytest进行数据驱动测试，以判断给定数据是否为空，并通过一些可视化图表来增强理解。
## 什么是
函数数据参数化方便测试函数对测试数据的获取。
方法：
parametrize(argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None)
常用参数：
argnames：参数名
argvalues：参数对应值，类型必须为list
当参数为一个时格式：[value]
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2024-02-19 12:39:51
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1.pytest结合yaml yaml是一个可读性高，用来表达数据序列化的格式。pyyaml模块在python中用于处理yaml格式数据，主要使用yaml.safe.dump()和yaml.safe.load函数将python值和yaml格式数据相互转换， 安装pip install PyYAML
原创
2023-09-22 09:06:12
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Pytest 测试框架——数据驱动
原创
2021-01-30 18:30:00
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目录 需求一：一套用例可以测试多套环境需求二: 可以被jenkins调度执行需求三 拥有测试报告需求四：接口中某些字段值在每次请求中不重复需求五： 可以多接口关联测试需求六 构造的表数据可以和接口字段数据关联需求七 pytest用例和实际用例数据要分离，方便维护需求八 针对多样的响应内容，具备多样的断言方式最近要开展接口测试，
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2024-03-29 11:24:04
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setup和teardownpytest中有类似unittest中setUp,tearDown方法一、运行级别模块级
作用于一个模块内的所有class和def，对于所有class和def，setup和teardown只执行一次setup_module
teardown_module类级
作用于一个class内中的所有test,所有用例只执行一次setup，当所有用例执行完成后，才会执行tear
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2024-04-30 23:17:25
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参数化，就是把测试过程中的数据提取出来，通过参数传递不同的数据来驱动用例运行。其实也就是数据驱动的概念。在 Unittest 中，我们讲过使用 ddt 库配合 unittest 实现数据驱动。在 Pytest 中并不需要额外的库，通过 pytest.mark.parametrize()即可实现参数化。单个参数在使用pytest.mark.parametrize()传递参数化数据时，测试用例本身必须
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2024-05-31 00:44:36
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2021-07-18 15:32:00
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1.parametrize()实现数据驱动1.1 方法参数详解@pytest.mark.parametrize(arg_name, arg_value)
arg_name:参数名称，用于将参数值传递给测试用例
arg_value:参数值(支持列表、字典列表、元组和字典元组)，有n个值，那么测试用例就将执行n次1.2用法详解1.2.1 直接传值@pytest.mark.parametrize("mo
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2024-08-14 20:58:28
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之前我们的框架中，如果有多个测试用例，则需要在yaml文件中写入多个用例，而每个用例可能不同的仅仅只是个别参数值，这就导致很多重复代码，现在我们使用数据驱动就可以解决这个问题了。我依旧采用之前的登录接口为例，简单记录一下数据驱动封装的全过程一、DDT数据驱动yaml文件在根目录下创建包datas，用来存放我们的数据驱动yaml文件，在datas下新建一个get_token_data.yaml文件，
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2024-04-15 14:47:51
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数据驱动测试 测试函数+循环执行用例 pytest认为，测试函数只执行一次，就是一
原创
2022-12-22 01:53:02
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Pandas、Excel实现 Pytest 数据驱动
原创
2021-02-04 19:49:00
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