Python ddt 是一个用于数据驱动测试的库，可以通过在测试方法上标记装饰器来实现数据的动态传入。本文将介绍 Python ddt 的相关概念和用法。
# 什么是 Python ddt
Python ddt 是一个用于数据驱动测试的库，全称为 Data-Driven Testing。它提供了一种简洁的方式，让我们可以通过在测试方法上标记装饰器，并将测试数据作为参数传入，从而实现多组数据的测试。
## 安装 Python ddt
在使用 Python ddt 之前，我们需要先安装它。可以通过 pip 命令来安装，命令如下：
```shell
pip install ddt
```
## 使用装饰器
使用 Python ddt 需要使用装饰器来标记测试方法。Python ddt 提供了 `@ddt` 装饰器，将其放在测试类或测试方法的上方即可。
```python
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
@data(1, 2, 3)
def test_add(self, num):
# 测试代码
pass
```
## 传递测试数据
Python ddt 提供了多种传递测试数据的方式。我们可以使用 `@data` 装饰器将测试数据作为参数传递给测试方法，也可以使用 `@file_data` 装饰器从文件中读取测试数据。
### 使用 @data 装饰器传递测试数据
`@data` 装饰器可以接受多个参数，每个参数代表一组测试数据。
```python
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
@data(1, 2, 3)
def test_add(self, num):
# 测试代码
pass
```
### 使用 @file_data 装饰器传递测试数据
`@file_data` 装饰器可以从文件中读取测试数据。文件可以是 csv、json 或 yaml 格式。
```python
@ddt
class MyTestCase(unittest.TestCase):
@file_data("data.csv")
def test_add(self, num):
# 测试代码
pass
```
## 运行测试
当测试方法被标记了 `@ddt` 装饰器后，我们可以使用标准的运行测试的方法来执行测试，例如使用 unittest 的 `TextTestRunner` 类。
```python
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
```
## 总结
本文介绍了 Python ddt 的相关概念和用法。通过使用 Python ddt 提供的装饰器，我们可以轻松地实现数据驱动测试，减少了编写大量重复代码的工作量。希望本文对大家理解和使用 Python ddt 有所帮助。