前面我连续写了5篇文章来介绍使用Java进行测试驱动的完整方法。

测试驱动技术（TDD）系列之1：一文带你上手测试数据驱动

测试驱动技术（TDD）系列之2：详解TestNG参数化

测试驱动技术（TDD）系列之3：详解Java数组

测试驱动技术（TDD）系列之4：详解java操控excel的核心api

测试驱动技术（TDD）系列之5：从excel中读取测试驱动数据

相信大家通过对上述文章的阅读，一定会对如何进行测试数据驱动有了清晰的认识。本篇文章则介绍如何使用Python进行数据驱动。这里以pytest测试框架为例，重点讲解pytest参数化相关知识。（关于pytest的环境配置以及基础使用不在本文的讨论范围）pytest中使用标签@pytest.mark.parametrize 实现参数化功能，在执行用例的时候该标签迭代中的每组数据都会作为一个用例执行。本篇文章只重点讲解pytest参数化相关知识，关于pytest的环境配置以及基础使用不再本文的讨论范围！pytest中使用标签@pytest.mark.parametrize 实现参数化功能，在执行用例的时候该标签迭代中的每组数据都是作为一个用例执行。

一组参数化数据

定义参数化数据，代码如下：

class TestDemo1:

@pytest.mark.parametrize('actual_string, expect_string', [(1, 1), ('BB', 'BB'),('AA', 'BB')])

      def test_1(self, actual_string, expect_string):

             assert (expect_string == actual_string)

运行结果如下，三组数据在三条测试用例中运行，其中数据('AA', 'BB')运行失败！

多组参数化数据

在一个测试类中，可以定义多组参数化数据（参数化数据个数不同，test_1二个，test_2三个），代码如下：

 class TestDemo1:

         @pytest.mark.parametrize('actual_string, expect_string', [(1, 1), ('BB', 'BB'),('AA', 'BB')])

          def test_1(self, actual_string, expect_string):

                assert (expect_string == actual_string)

          @pytest.mark.parametrize('result, a,b', [(1, 1,0),(2, 1,0) ])

           def test_2(self, result, a,b):

                assert (result == a+b)

运行结果如下，二组数据分别在test_1和test_2中运行!

从excel中读取数据作为参数

我们可以自定义一些方法，对外部文件进行读取，然后把读取的数据作为参数在pytest中引用。把测试数据保存在excel中，如下图：

写一个读取excel类文件的方法，使用模块pandas ，使用命令pip install pandas 安装模块，源码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件-- Pandas

def read_data_from_pandas(excel_file, sheet_name):

   if not os.path.exists(excel_file):

      raise ValueError("File not exists")

    s = pd.ExcelFile(excel_file)

    df = s.parse(sheet_name)# 解析sheet页的数据

    return df.values.tolist()#数据返回为list

从excel中读取数据，并赋值给变量进行参数化，代码如下：

@pytest.mark.parametrize('actual_string, expect_string', read_data_from_pandas('E:/TestData.xls', 'data1'))

def test_3(self, actual_string, expect_string):

      assert (expect_string == actual_string)

运行结果如下，三组数据在三条测试用例中运行！

注意:excel中的首行，默认不会作为测试数据处理。