接口自动化_UnitTest框架（yaml,ddt）10

yaml文件的读取

#导包
import yaml

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    yaml读取文件与常规文件不同，通过open形成file格式的内容，基于yaml库来实现内容的识别和读取
    ./data/data_dict.yaml--->yaml文件放的路径位置
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#封装函数
def yamlRead(path):
    file = open('./data/data_dict.yaml', 'r', encoding='utf-8')
    # 读取yaml格式的数据内容并保存原有的格式
    data = yaml.load(stream=file, Loader=yaml.FullLoader)
    return data

ddt模块的使用

import unittest
# ddt模块的导入
from ddt import ddt, data, unpack, file_data

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    ddt的使用：
        1. 在需要调用ddt模块的类名处，通过装饰器的形式声明调用
        2. ddt驱动文件内容，除去Yaml之外，其他的文件都需要自行定义函数来驱动
            读写文件内容进行数据驱动其本质还是驱动的数据
        3. yaml文件是唯一一种可以和ddt模块完美搭配的文件格式，通过file_data装饰器来处理
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    在ddt的数据驱动中，如果data装饰器设置有多个值，那么就会运行多次测试用例。
    data装饰解析机制：
        @data('虚竹', '贾嫣')
        基于,来进行解析数据，获得'虚竹'和'贾嫣'两个不同的字符串，data会认为本次用例
        将会执行两次，一次传入'虚竹'，一次传入'贾嫣'
        例如登录：
            多组不同数据，执行同一个流程
        如果单次要传入多个数据，就需要对数据内容进行打包:
        例如：
            @data(['虚竹', 18], ['贾嫣', 10])
            基于,进行解析，会获得['虚竹', 18]和['贾嫣', 10]数据内容
            unpack与data的解析机制是一样的，都是依照同样的规则进行解析内容，
            只是unpack解析的是data已经解析之后的数据内容
            data解析之后确定用例的执行次数
            unpack只是将本次执行的数据进行解析
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@ddt
class UnitDdt(unittest.TestCase):
　　@file_data('./data/data_dict.yaml')
　　def test_01(self, **kwargs):
 　　print(kwargs)

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