@pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和 fixtures。
在讲pytest与unittest的区别文章中，我们知道其中一个区别就是参数化，unittest框架使用的第三方库ddt来参数化的，而pytest框架就直接使用装饰器@pytest.mark.parametrize来对测试用例进行传参。这个是针对测试方法来参数化，还有一种是针对前置处理函数来传参。但往往这两种是可以结合使用。
上一篇：Python Pytest装饰器@pytest.mark.parametrize详解
点击上方蓝字“ITester软件测试小栈“关注我，每周一、三、五早上 08:30准时推送，每月不定期赠送技术书籍。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
在之前的文章中主要分享了 pytest 的实用特性，接下来讲 Pytest 参数化用例的构建。
内置的pytest.mark.parametrize装饰器可以用来对测试函数进行参数化处理。下面是一个典型的范 例，检查特定的输入所期望的输出是否匹配： test_expectation.py
在自动化测试中很重要的一个环节就是处理测试数据，在测试框架中，测试数据与功能函数分离，单独存储，运行自动化测试时，框架会读取数据源模块中的数据，把数据作为参数传递到功能函数中，由于测试用例一般覆盖多条不同输入，根据不同的前置条件，选取多条数据执行多次功能函数，以减少重复代码；不同输入条件之间的测试结果互相之间不受影响，来实现数据驱动。
当某个接口中的一个字段，里面规定的范围为1-5，你5个数字都要单独写一条测试用例，就太麻烦了，这个时候可以使用pytest.mark.parametrize装饰器可以实现测试用例参数化。
Pytest 是一个广泛使用的 Python 测试框架，它提供了丰富的功能来编写和执行测试用例。其中一个强大的特性是参数化，它允许我们通过一种简洁的方式运行多个输入参数的相似测试用例，从而减少冗余的代码。本文将详细介绍 Pytest 的参数化功能以及如何使用它来简化测试用例的编写。
我们在做接口测试时，有时会遇到涉及用例特别多的时候，每个用例都去手动调一遍，很费时费力，也是不现实的，这篇文章我们就解决下这种费时费力的情况.
Tech 导读 在自动化测试实践中，测试数据是制造测试场景的必要条件，本文主要讲述了在沟通自动化框架如何分层，数据如何存储，以及基于单元测试pytest下如何执行。并通过实践案例分享，提供数据驱动测试的具体落地方案。
Pytest中装饰器@pytest.mark.parametrize('参数名',list)可以实现测试用例参数化，类似DDT
专注测试圈，自动化测试、测试平台开发、测试新技术、大厂测试岗面经分享， 可以帮忙内推BATJ等大厂！
Pytest中装饰器@pytest.mark.parametrize('参数名',list)可以实现测试用例参数化，类似DDT 如：@pytest.mark.parametrize('请求方式,接口地址,传参,预期结果',[('get','www.baidu.com','{"page":1}','{"code":0,"msg":"成功"})',('post','www.baidu.com','{"page":2}','{"code":0,"msg":"成功"}')])
数据驱动测试是自动化测试非常重要的原则。一般进行接口测试时,一般会考虑正向、逆向等多种组合case，而这些case除了传参和预期不同外，其实并没什么区别。这个时候就可以利用数据参数化原则来管理测试数据，提高代码复用率。本文介绍两种常用的数据参数化方法。
当我们要使用pytest输入多个数据对一个功能进行测试时，如果写多个测试用例的话，那就完全体现不出通过代码来执行测试的优势了，这个时候，就轮到pytest的参数化功能闪亮登场了。所谓参数化，就是就是把测试过程中的数据提取出来，通过参数传递不同的数据来驱动用例运行。其实也就是数据驱动的概念。本文就给大家介绍一下pytest的参数化和数据驱动。
这将运行测试，参数设置为x＝0／y＝2，x＝1／y＝2，x＝0／y＝3，x＝1／y＝3组合参数。
@pytest.mark.parametrize添加indirect=True参数是为了把login当成一个函数去执行，而不是一个参数，并且将data当做参数传入函数。
默认 allure 报告上的测试用例标题不设置就是用例名称，其可读性不高；当结合 @pytest.mark.parametrize 参数化完成数据驱动时，如标题写死，其可读性也不高。
上期内容主要围绕pytest配置文件进行阐述，其中包括命令行参数、失败重试、生成html版本的测试报告、分组以及文件路径设置、运行顺序等。本期就上期内容进行一点补充。
数据驱动在自动化中起到了一个很重要的作用。它实现了一条case，多次执行。很多的接口测试工具，也都把数据驱动利用的淋漓尽致。就拿我们最熟悉的jmeter来说。它的数据驱动是依靠CSV文件（一种通用文本格式。常用于数据之间的转换。一行就是一条数据，数据中多个值用“,”分割。）设置的，通过编写CSV表格，然后设置好对应的参数。在接口中调用这些参数所属的变量。即可实现数据驱动。
为了提高代码的复用性，我们在写用例的时候，会用到函数，然后不同的用例去调用这个函数。 比如登录操作，大部分的用例都会先登录，那就需要把登录单独抽出来写个函数，其它用例全部的调用这个登陆函数就行。 但是登录的账号不能写死，有时候我想用账号1去登录，执行用例1，用账号2去登录执行用例2，所以需要对函数传参。
pytest是一个测试框架，功能与unittest类似，完全兼容unittest的功能。一般做接口测试的时候，以前用的多的是python+requests+httptestrunner完成接口自动化测试与报告生成，看到现在很多都在用pytest框架，我也来学习一下，接口测试中pytest应用广泛的是通过python+pytest+allure生成测试报告，报告格式比较美观。
前面一篇文章Python单元测试框架介绍已经介绍了python单元测试框架，大家平时经常使用的是unittest，因为它比较基础，并且可以进行二次开发，如果你的开发水平很高，集成开发自动化测试平台也是可以的。而这篇文章主要讲unittest与pytest的区别，pytest相对unittest而言，代码简洁，使用便捷灵活，并且插件很丰富。
数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。简单来说，就是参数化的应用。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，数据量大的情况下建议使用一种结构化的文件（例如 YAML，JSON 等）来对数据进行存储，然后在测试用例中读取这些数据。
pytest 鄙视 > unittest 鄙视 > robotframework 鄙视 > 记流水账 鄙视 > “hello world”小白
Python Pytest装饰器@pytest.mark.parametrize详解
软件测试中，输入相应值，检查期望值，是常见测试方法。在自动化测试中，一个测试用例对应一个测试点，通常一组测试数据无法完全覆盖测试范围，所以，需要参数化来传递多组数据。
Pytest中我们经常会用到数据参数化，我们来介绍下装饰器@pytest.fixture()配合request传参的使用
本篇文章是《聊聊 Python 的单元测试框架》的第三篇，前两篇分别介绍了标准库 unittest 和第三方单元测试框架 nose。作为本系列的最后一篇，压轴出场的是Python 世界中最火的第三方单元测试框架：pytest。
pytest的参数化方式 pytest.fixture()方式进行参数化，fixture装饰的函数可以作为参数传入其他函数 conftest.py 文件中存放参数化函数，可作用于模块内的所有测试用例 pytest.mark.parametrize()方式进行参数化 本节测试依然以is_leap_year.py方法作为测试目标： def is_leap_year(year): # 先判断year是不是整型 if isinstance(year, int) is not True:
安装Pytest： 1、 使用命令：pip install pytest 2、 在Pycharm编译器里的配置中添加，如下截图所示
f ixture翻译过来就是固件装置，主要来配置测试资源，fixture是通过装饰器标注的。
数据驱动就是通过数据的改变驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。简单来说，就是参数化在自动化测试中的应用。
python -m pytest –alluredir=[allure的xml目录]
比如我们要测试登录功能，第一步会填写账号，第二步会填写密码，这是一条完整的操作，但是其中会有很多条用例比如账号错误、密码错误、账号为空、密码为空的各种情况，但是在输入账号、密码的操作都是一样的
理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试步骤的数据驱动”相同，接口中的测试步骤的数据驱动就是将接口的参数（比如 method、url、param等）封装到 yaml 文件中管理。当测试步骤发生改变，只需要修改 yaml 文件中的配置即可。
要安装 Allure，请下载并安装 Scoop，然后在 Powershell 中执行： scoop install allure 此外，Scoop 能够更新 Allure 发行版安装。 为此，导航到 Scoop 安装目录并执行。
1、pytest配置文件可以改变pytest的运行方式，它是一个固定的文件pytest.ini文件，读取配置信息，按指定的方式去运行
用过unittest的朋友，肯定知道可以借助DDT实现参数化。用过JMeter的朋友，肯定知道JMeter自带了4种参数化方式（见参考资料）。pytest同样支持参数化，而且很简单很实用。
1 Unittest参数化1.1 ddt1.1.1 简介数据驱动ddt可以实现测试数据与测试脚本的分离；通过ddt来将测试数据加载到脚本中；1.1.2 说明测试数据为嵌套字典的列表；测试类前加修饰@ddt；测试用例前加修饰@data()运行后用例会自动加载成多个单独的用例。1.1.3 安装pip install ddt1.1.4 版本信息C:\Users\Administrator>pip show ddtName: ddtVersion: 1.4.2Summary: Data-Driven/Decorat
前面简单介绍了如何使用pytest, 感觉介绍得太泛泛了。个人感觉，pytest的精髓在fixture. 学pytest就不得不说fixture，fixture是pytest的精髓所在，就像unittest中的setup和teardown一样，如果不学fixture那么使用pytest和使用unittest是没什么区别的(个人理解)。
前面介绍了unittest这个自动化框架，但是这个古老的框架，还有很多不足。 于是乎，后浪出现了，今天要讲的就是pytest框架。 pytest介绍 pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，主要特点有以下几点： 1、简单灵活，容易上手，文档丰富； 2、支持参数化，可以细粒度地控制要测试的测试用例； 3、能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试（pytest+requests）; 4、pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展 如pytest-selenium（集成selenium）、 pytest-html（完美html测试报告生成）、 pytest-rerunfailures（失败case重复执行）、 pytest-xdist（多CPU分发）、 pytest--ordering（控制测试运行的顺序） 5、测试用例的skip和xfail处理； 6、可以很好的和CI工具结合，例如jenkins
参数化是自动化测试的一种常用技巧，可以将测试代码中的某些输入使用参数来代替。以百度搜索功能为例，每次测试搜索场景，都需要测试不同的搜索内容，在这个过程里面，除了数据在变化，测试步骤都是重复的，这时就可以使用参数化的方式来解决测试数据变化，测试步骤不变的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
