什么是数据驱动的参数化测试？
“参数化，就是将测试数据提取出来，与逻辑分离，通过参数传递不同的测试数据来驱动用例运行，又称为数据驱动测试（Data-Drive test，简写ddt）。”
@pytest.mark.parametrize是pytest提供的参数化测试辅助工具。使用方法非常简单，主要有两个函数参数： 第一个函数参数是字符串形式的测试数据名称，第二个函数参数是列表形式的测试数据集合。测试方法的参数列表中需要传入对应的测试数据名称，然后就可以在测试方法内部使用参数化的测试数据了。如果每组测试数据由多个数据构成，则第一个函数参数中用逗号隔开测试数据名称，第二个函数参数的列表中每组测试数据都是元组。
示范如下：
如图，测试数据有两个字段，三组数据。测试函数检验每个input_str是否是target_str的子字符串。测试函数的参数就是对应的字段名称。运行这个测试，可以看到，test_includes被执行了三次：
像上面这个例子中，我们的测试数据集合是直接写在测试代码里的，这样并不好。为了做数据驱动的参数化测试，我们需要把测试数据集合从代码中提取出来。比如，我们可以提取到外部文件中，然后在测试代码中读取外部文件就可以了。例子如下：
注意，我们的read_data是一个生成器，其中用了关键字yield，也就是说这个方法每次被调用都会生成一组测试数据。那么@pytest.mark.parametrize会把这个方法生成的每组测试数据分配给input_str和target_str，在每次测试中使用。
在上一篇文章中我讲过fixture可以和pytest.mark.parametrize联合使用做参数化测试。这个怎么用呢？比如，上面这个例子中，如果我们想要对于读取的测试数据进行处理，比如我们想要给测试数据去除收尾的空白符。
在上图中，因为pytest.mark.parametrize加上了indirect=True, 所以read_data()得到的每组测试数据没有直接传给测试函数，而是先传给了processedData这一fixture，由其request.param来接收。fixture中把每条测试数据拆开，对于每个元素分别去除首位的空白符，最后组装成一个整个元组返回给测试函数。测试函数引用了这个fixture,将其返回值拆开成需要的测试数据后使用。
在上图的代码中，我们结合使用了pytest.mark.parametrize和pytest.fixture,实现了测试数据的读取、处理和使用的分离（分成了三块）。其中read_data和processedData是可以在不同的测试函数中复用的。
