前言
数据驱动测试是提高代码覆盖率和可靠性的重要方法。结合pytest和JSON（JavaScript对象表示）文件可以轻松实现数据驱动测试。和CSV文件类似，Python读取json文件也不需要借助其他的第三方库，因此我们不需要进行额外的环境安装。下面是如何使用pytest和JSON文件进行数据驱动测试的步骤。
创建测试文件和JSON文件
假设我们有一个简单的函数需要测试，比如对两个数进行求和：
代码语言：python代码运行次数：0复制# code.py
def add(a, b):
return a b接下来，创建一个JSON文件，用于存储测试数据：
代码语言：python代码运行次数：0复制[
{
"test_case": "Case 1",
"operand_a": 2,
"operand_b": 3,
"expected_result": 5
},
{
"test_case": "Case 2",
"operand_a": -1,
"operand_b": 10,
"expected_result": 9
},
{
"test_case": "Case 3",
"operand_a": 0,
"operand_b": 0,
"expected_result": 0
}
]编写测试用例
创建一个pytest测试文件，编写测试用例并读取JSON文件中的数据：
# test_code.py
import json
import pytest
from code import add
def load_test_data():
with open('test_data.json', 'r') as file:
test_data = json.load(file)
return test_data
@pytest.mark.parametrize("data", load_test_data())
def test_add(data):
operand_a = data['operand_a']
operand_b = data['operand_b']
expected_result = data['expected_result']
result = add(operand_a, operand_b)
assert result == expected_result, f"{operand_a} {operand_b} 应该得到 {expected_result}，实际得到 {result}"运行测试
现在，运行pytest命令来执行测试：
pytest test_code.pypytest将会读取test_code.py文件中的测试用例，并根据JSON文件中提供的数据对add函数进行测试。每个测试用例都会使用JSON文件中的数据进行数据驱动测试。
总结
结合pytest和JSON文件，我们成功实现了数据驱动测试，对同一个函数在不同输入下进行了多组测试。这种方法使得测试用例易于管理和维护，同时能够更全面地覆盖不同的测试场景，确保代码的稳定性和正确性。数据驱动测试的优势在于能够快速扩展测试数据，提高测试的覆盖率和可靠性。
