在 Pytest测试框架（三）：pytest fixture 用法 中介绍了pytest.fixture()可以参数化fixture函数，@pytest.mark.parametrize 可以为测试方法或者测试类定义多组变量。本文将分享使用@pytest.mark.parametrize 实现参数化用例。

使用方法

@pytest.mark.parametrize(argnames,argvalues)

• argnames：参数化变量名，可以是string(逗号分割) 、list 和 tuple类型

  • @pytest.mark.parametrize("a,b",[(1,2),(3,4)])
  • @pytest.mark.parametrize(["a","b"],4)])
  • @pytest.mark.parametrize(("a","b"),4)])

• argvalues：参数化的值

参数化实例1

import pytest

class Test_Demo():
    @pytest.mark.parametrize("a,b,result",1,(2,8,10)])
    def test_case1(self,a,result):
        print("\n开始执行测试用例1")
        assert a + b == result

结果：

PASSED                 [ 50%]
开始执行测试用例1
PASSED                [100%]
开始执行测试用例1

参数化实例2

import pytest
data = [(1,10),(99,100)
         ]

class Test_Demo():
    @pytest.mark.parametrize("a,data)
    def test_case1(self,result):
        print("\n开始执行测试用例1")
        assert a + b == result


if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

结果：

PASSED                [ 33%]
开始执行测试用例1
PASSED               [ 66%]
开始执行测试用例1
PASSED             [100%]
开始执行测试用例1

参数化实例3

data.yaml文件内容：

-
  - 1
  - 1
  - 2
-
  - 2
  - 8
  - 10
-
  - 99
  - 1
  - 100

import pytest
import yaml

class Test_Demo():
    @pytest.mark.parametrize(["a","b","result"],yaml.safe_load(open("./data.yaml")))
    def test_case1(self,result):
        print("\n开始执行测试用例1")
        assert a + b == result
        

结果：

PASSED                [ 33%]
开始执行测试用例1
PASSED               [ 66%]
开始执行测试用例1
PASSED             [100%]
开始执行测试用例1

数据驱动

数据驱动参数化的应用，数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动，数据量大的情况下可以使用一种结构化的文件(例如csv、yaml、xml、db、 excel、json等)来存储数据，然后在测试用例中读取这些数据。