ddt学习笔记

ddt安装
Pip install ddt

ddt的使用
导入
from ddt import ddt,data,file_data

说明：
@data(a,b)

表示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

@file_data(filename)

对于json的文件，每一个json元素按照一个用例运行，可以依照python分解元组，列表或者字典的方式分解传入支持yaml

例子
import unittest
from ddt import ddt,data,file_data,unpack

@ddt
class demotest(unittest.TestCase):
    def setup(self):
        print "this is the setup"

    @data(2,3)
    def testb(self,value):
        print value
        print "this is test b"

    @data([2,3],[4,5])
    def testa(self,value):
        print value
        print "this is test a"

    @data([2, 3], [4, 5])
    @unpack
    def testc(self, first,second):
        print first
        print second
        print "this is test c"

    @file_data('d:/data_dic.json')
    def test_dic(self,value):
        print value
        print 'this is dic'

    @file_data('d:/data.yml')
    def test_yml(self, value):
        print value
        print 'this is yml'

    def teardown(self):
        print "this is the down"

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
    #suite=unittest.TestLoader.getTestCaseNames(demotest)
    #suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(demotest)
    #unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)
    
ps 使用发现方法中有循环时ddt数据看起来是最外层循环