DDT与pytest.mark.parametrize参数化区别

参数化表达式：                                                                                          ddt表达式

@pytest.mark.parametrize(“参数名”, 列表数据)                        @ddt.ddt

def(参数名)：                                                                            class xxx(unittest.TestCase):       #一定要继承unitest.TestCase

         执行体                                                                                     @ddt.data(*LD.wrong_datas)     #列表要解包

         列表[“”] ……                                                                            def  test_login_failed_by_wrongData(self, case):   #参数接收列表中的一条数据 参数名随意

                                                                                                                     执行体

                                                                                                                     列表[“”] ……  

一、DDT解析参数

ddt 是第三方模块，需安装， pip install ddt

DDT包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据）

通常情况下，data中的数据按照一个参数传递给测试用例，如果data中含有多个数据，以元组，列表，字典等数据，需要自行在脚本中对数据进行分解或者使用unpack分解数据。

@data(a,b)

那么a和b各运行一次用例

@data([a,d],[c,d])

如果没有@unpack，那么[a,b]当成一个参数传入用例运行

如果有@unpack，那么[a,b]被分解开，按照用例中的两个参数传递

1、测试参数如下：

login_data=[{"para":{"mobilephone":"18777770000","pwd":"123456"},"method":"get","msg":"登录成功"},

{"para": {"mobilephone":"18777770000","pwd":"000000"},"method":"get","msg":"用户名或密码错误"},

{"para": {"mobilephone":"  ","pwd":"123456"},"method":"get","msg":"手机号不能为空"}]

2、测试用例使用DDT解析参数：

from ddt import ddt,data

#装饰测试类

@ddt

class TestHttpRequest(unittest.TestCase):

#装饰测试用例

@data(*login_data)

def test_login_1(self,data):

   res=HttpRequest(data['url'],data['param']).http_request(data['method'])

   print("测试结果：{0}".format(res.json()))

执行3条用例

标记函数参数化（测试用例方法前加测试数据）：@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", testdata)

语法：

ep1　传入单个参数

@pytest.mark.parametrize('参数名',lists)

ep2 传入两个参数

('参数1','参数2',[(参数1_data[0],参数2_data[0]),(参数1_data[1],参数2_data[1])]

传三个或者更多也是这样传。list的每个元素都是一个元祖，元祖里的每个元素和按参数顺序一一对应。