要使用参数化,必须导入pytest作为库,然后将其用作函数中的修饰器。已更新的测试如下所示: Python importpytest@pytest.mark.parametrize("item", ["No", "1", "10", "33", "Yes"])deftest_string_is_digit(item):assertitem.isdigit() 在运行测试之前,让我们来看看更改。
除了parametrize来做参数化,fixture中也提供了方法来支持参数化,params参数就可以做到,request参数是用来接收fixture传入的参数,request.parma依次接收传入的数据 importpytest data= ['张三','李四',['小明','小红']] @pytest.fixture(params=data)deflogin(request):print('用户名显示')print(request.param)print('...
在上面的示例中,定义了一个pytest_generate_tests钩子函数,通过判断测试函数的参数是否存在来进行参数化。每个参数组合都会作为单独的测试用例执行。 使用pytest-data库:pytest-data是一个用于参数化测试的扩展库,可以通过加载外部数据文件来提供参数化测试的数据。以下是一个示例: importpytestfrompytest_dataimportdata @p...
一、pytest实现测试用例参数化(@pytest.mark.parametrize) @pytest.mark. parametrize装饰器可以实现对测试用例的参数化,方便测试数据的获取。 @pytest.mark. parametrize的基本使用: 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) 1. 2. 3. 4. ...
@pytest.mark.parametrize装饰器接收两个参数: 参数名(作为字符串,以逗号分隔) 参数值(作为列表) 以下是一个简单的示例: import pytest # 定义一个简单的函数 def add(x, y): return x + y # 使用参数化测试同一个函数 @pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [ ...
1、参数化,只需要在测试用例前面装饰@pytest.mark.parametrize('data',("data1.1","data1.2","data1.3")) 2、装饰中的参数名必须是字符串,而参数要是列表或元祖 3、测试用例调用参数名直接用字符串中值做变量参数,两个必须相同 4、通过参数化,一组参数相当于一条用例,原来的一条用例利用参数化后就变成了3...
pytest参数化简介 参数化测试是指在测试用例中通过传入不同的参数来运行多次测试,以验证被测函数或方法的不同输入输出。 pytest参数化使得我们可以方便地对测试用例进行扩展,减少了冗余代码,提高了测试的效率。 pytest参数化的使用方法 使用方法还是很简单的,我们先看一个案例,说不定你一看就懂了。
参数化方式 在unittest中,我们使用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。parametrize()的第一个参数是用逗号分割的字符串列表,第二个参数是一个值列表。 pytest有三种传参方式: @pytest.mark.parametrize()通过装饰器方式进行参数化(最常使用) ...
pytest 单参数,参数化用例:将实际结果数据放在列表或元组中,赋值给单参数后,进行判断 search_list1 =['Select','Delete','Add']search_list2 =['Select','Delete','Add','Sql']@pytest.mark.parametrize('name',search_list1)deftest_search(name):assert name in search_list2 多参数:1、将数据放在...