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ddt 库注解总结

ddt（Data-Driven Tests）是 Python 中用于实现数据驱动测试的库，以下是该库中主要注解的详细介绍。

1. 安装 ddt 库

使用 pip 进行安装：

pip install ddt

2. 主要注解及其作用

2.1 @ddt

• 作用：用于装饰测试类，表明该类使用数据驱动测试。
• 示例：

import unittest
from ddt import ddt@ddt
class TestClass(unittest.TestCase):pass

2.2 @data

• 作用：用于提供测试数据，可接受多个参数，每个参数作为一组测试数据传入测试方法。
• 示例：

import unittest
from ddt import ddt, data@ddt
class TestAddition(unittest.TestCase):@data(1, 2, 3)def test_single_value(self, num):self.assertEqual(isinstance(num, int), True)

2.3 @unpack

• 作用：当 @data 提供的数据是元组、列表或字典时，使用 @unpack 可将这些数据解包，分别传递给测试方法的多个参数。
• 示例：

import unittest
from ddt import ddt, data, unpack@ddt
class TestAddition(unittest.TestCase):@data((1, 2, 3), (4, 5, 9))@unpackdef test_addition(self, a, b, expected):result = a + bself.assertEqual(result, expected)

2.4 @file_data

• 作用：允许从文件（如 JSON 或 YAML 文件）中读取测试数据，将测试数据和测试代码分离，方便管理大量测试数据。
• 示例：
  • test_data.json 文件内容：

[[1, 2, 3],[4, 5, 9]
]

- 测试代码：

import unittest
from ddt import ddt, file_data@ddt
class TestAdditionFromFile(unittest.TestCase):@file_data('test_data.json')def test_addition(self, a, b, expected):result = a + bself.assertEqual(result, expected)

3. 额外使用场景及注意事项

3.1 与 @data 结合使用不同类型数据

@data 可接受多种类型的数据，包括基本数据类型、列表、元组、字典等。

import unittest
from ddt import ddt, data@ddt
class TestDifferentDataTypes(unittest.TestCase):@data([1, 2], [3, 4])def test_list_data(self, data_list):self.assertEqual(len(data_list), 2)@data({'name': 'Alice', 'age': 20}, {'name': 'Bob', 'age': 25})def test_dict_data(self, data_dict):self.assertEqual('name' in data_dict, True)

3.2 注意事项

• 数据格式要匹配：使用 @unpack 时，要确保 @data 提供的数据格式与测试方法的参数数量和类型相匹配，否则会引发异常。
• 文件路径问题：使用 @file_data 时，要注意文件路径的正确性，确保测试代码能够正确找到数据文件。

通过这些注解，ddt 库为 Python 测试提供了强大的数据驱动能力，能够帮助开发者更高效地编写和执行测试用例。