python ddt数据驱动二(json, yaml 驱动)

一、通过json文件驱动

import unittest
from ddt import ddt, file_data

@ddt
class MyTest(unittest.TestCase):

    @file_data('test_data_list.json')
    def test_data_list(self, value):
        print(value)
    
    # test_data_dict.json里的k-v必须是双引号格式
    @file_data('test_data_dict.json')
    def test_data_dict(self, value):
        print(value)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

二、通过yaml文件驱动
pip install pyyaml进行安装，直接import yaml，右键运行py文件，不报错，则为导入成功

PyYaml简介
YAML是一种容易阅读、适合表示程序语言的数据结构、可用于不同程序间交换数据、丰富的表达能力和可扩展性、易于使用的语言，通过缩进或符号来表示数据类型
Yaml提供了多种方法，常用的为yaml.load和yaml.dump

它的基本语法规则如下：
1、大小写敏感
2、使用缩进表示层级关系
3、缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格
4、缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可
5、# 表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略，这个和python的注释一样

PyYaml文件编写格式
yaml文档除了可以通过dump进行转化之外，也可以根据yaml文档的格式进行编写

1、对象的一组键值对，使用冒号结构表示
2、一组减号开头的行，构成一个list
3、对象和数组可以结合使用，形成复合结构
4、~ 代表None
5、布尔类型直接写bool: True False

YAML 支持的数据结构有三种：
1、对象：键值对的集合，又称为映射(mapping)/哈希(hashes)/字典(dictionary)
2、数组：一组按次序排列的值，又称为序列(sequence)/列表(list)
3、纯量(scalars)：单个的、不可再分的值。字符串、布尔值、整数、浮点数、Null、时间、日期

python ddt数据驱动二(json, yaml 驱动)

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