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1. 什么是数据驱动? 使用数据驱动有什么好处?
用例执行是靠数据来驱动的，每条测试用例除了测试数据不一样意外，所有的用例代码都是一样的，为了使用例批量执行，我们会使用数据驱动的思想来批量执行测试用例；
好处：
批量的执行测试用例，提高执行的测试效率；数据与脚本分离，测试数据需要修改时，代码不需要修改，只需要修改excel文件的数据即可；
2. 数据驱动作用：
根据用例的数量来自动生成实例方法, 批量执行用例
我要评论from ddt import ddt, data
@ddt # ddt和data是黄金搭档, 要一起使用才行
class testmulti(unittest.testcase):
# 在文件中获取测试用例，*cases()进行拆包，自动创建用例名称：test_negative_multiply + 01
# *cases 拆包后，会有四个字典，相当于data的位置参数，先去第一个位置参数给one_case
# 1. 每迭代一次，会创建不同的实例方法；自动加01，用于遍历执行所有测试用例
# 1. 创建实例方法, 用于执行一条测试用例,一定要以test_开头
@data(*cases)
def test_negative_multiply(self, one_case):
。。。。。。。。
。。。。。。。
其他代码
ddt总结：
4. 复制 ddt 源码另存为，不建议在源码上修改
修改ddt 源码107行，测试报告中的用例名不明确test_negative_multiply_01
作用：
如果数据是字典，则获取字典当中的title对应的值，加到html测试报告名称中
# 修改大概源码107行的这个方法
def mk_test_name(name, value, index=0):
"""
name:用例名/实例方法名
value：用例数据字典
"""
# add zeros before index to keep order
index = "{0:0{1}}".format(index + 1, index_len)
# 注释下面两行
# if not is_trivial(value):
# return "{0}_{1}".format(name, index)
# 添加对字典数据的处理
# 判断如果不是字典类型，条件就不满足；value不是字典类型则为假，就不会按原来拼接
if not is_trivial(value) and not isinstance(value, dict):
return "{0}_{1}".format(name, index)
# 如果数据是字典，则获取字典当中的title对应的值，加到测试用例名称中
if isinstance(value, dict):
try:
# 取出title值
value = value["title"]
except keyerror:
return "{0}_{1}".format(name, index)
try:
value = str(value) # 把title转换为字符串类型
except unicodeencodeerror:
# fallback for python2
value = value.encode('ascii', 'backslashreplace') # value是title名称
test_name = "{0}_{1}_{2}".format(name, index, value) # 用例名称拼接
return re.sub(r'\w|^(?=\d)', '_', test_name)
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