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用 JSON 数据驱动 Python 的 DDT 库

前言

在软件开发过程中，我们经常需要对同一个函数或方法使用不同的输入数据进行测试。为了避免编写大量重复的测试代码，我们可以使用数据驱动测试（Data-driven Testing，简称 DDT）的方法。DDT 可以帮助我们从外部数据源中读取测试数据，并在测试过程中使用这些数据进行多次测试。

Python 中有一个非常流行的 DDT 库，它可以方便地从 JSON 数据中读取测试数据，并将这些数据应用于测试用例中。本文将介绍如何使用 DDT 和 JSON 数据来进行数据驱动测试，并提供代码示例帮助理解。

安装 DDT 库

首先，我们需要安装 ddt 库。可以使用 pip 命令来完成安装：

pip install ddt

创建测试用例

假设我们有一个简单的函数 add，用于求两个数的和。我们希望对这个函数进行测试，验证其正确性。我们可以使用 DDT 和 JSON 数据来编写测试用例。

首先，我们需要导入 unittest 和 ddt 模块：

import unittest
from ddt import ddt, data

然后，我们可以定义一个继承自 unittest.TestCase 的测试类，并对 add 函数编写测试用例。使用 @ddt 装饰器来标记这个类是一个数据驱动测试类。

@ddt
class TestAdd(unittest.TestCase):
    def add(self, x, y):
        return x + y

    @data([1, 2, 3], [3, 4, 7], [5, 6, 11])
    def test_add(self, data):
        x, y, expected = data
        result = self.add(x, y)
        self.assertEqual(result, expected)

在上面的代码中，我们定义了一个 add 函数，它接受两个参数 x 和 y，并返回它们的和。然后，我们在 test_add 方法上使用 @data 装饰器来指定测试数据。这里我们使用了一个包含多个测试数据的列表。对于列表中的每个测试数据，DDT 会将其作为参数传递给 test_add 方法。

在 test_add 方法中，我们首先使用 data 解包测试数据，将其中的 x、y 和 expected 分别赋值给对应的变量。然后，我们调用 self.add(x, y) 计算结果，并使用 self.assertEqual 断言结果是否与预期相等。

准备测试数据

接下来，我们需要准备 JSON 格式的测试数据。我们可以将测试数据存储在一个 JSON 文件中，然后使用 Python 的 json 模块来读取这个文件。

假设我们在项目中创建了一个 test_data.json 文件，内容如下：

[
  [1, 2, 3],
  [3, 4, 7],
  [5, 6, 11]
]

然后，我们可以在测试类中添加一个 @file_data 装饰器，并指定 JSON 文件的路径作为参数。DDT 会自动读取该文件，并将其中的数据作为测试数据传递给测试方法。

@ddt
class TestAdd(unittest.TestCase):
    # ...

    @file_data('test_data.json')
    def test_add_with_file_data(self, x, y, expected):
        result = self.add(x, y)
        self.assertEqual(result, expected)

在上面的代码中，我们为 test_add_with_file_data 方法添加了 @file_data 装饰器，并指定了 test_data.json 文件的路径。这里我们不需要解包测试数据，因为 DDT 会自动将 JSON 数据解析成对应的参数传递给测试方法。