之前，我曾轉過一個單元測試框架系列的文章，里面介紹了unittest、nose/nose2與pytest這三個最受人歡迎的Python測試框架。

本文想針對測試中一種很常見的測試場景，即參數化測試，繼續聊聊關于測試的話題，并嘗試將這幾個測試框架串聯起來，做一個橫向的比對，加深理解。

1、什么是參數化測試?

對于普通測試來說，一個測試方法只需要運行一遍，而參數化測試對于一個測試方法，可能需要傳入一系列參數，然后進行多次測試。

比如，我們要測試某個系統的登錄功能，就可能要分別傳入不同的用戶名與密碼，進行測試：使用包含非法字符的用戶名、使用未注冊的用戶名、使用超長的用戶名、使用錯誤的密碼、使用合理的數據等等。

參數化測試是一種“數據驅動測試”(Data-DrivenTest)，在同一個方法上測試不同的參數，以覆蓋所有可能的預期分支的結果。它的測試數據可以與測試行為分離，被放入文件、數據庫或者外部介質中，再由測試程序讀取。

2、參數化測試的實現思路?

通常而言，一個測試方法就是一個最小的測試單元，其功能應該盡量地原子化和單一化。

先來看看兩種實現參數化測試的思路：一種是寫一個測試方法，在其內部對所有測試參數進行遍歷;另一種是在測試方法之外寫遍歷參數的邏輯，然后依次調用該測試方法。

這兩種思路都能達到測試目的，在簡單業務中，沒有毛病。然而，實際上它們都只有一個測試單元，在統計測試用例數情況，或者生成測試報告的時候，并不樂觀。可擴展性也是個問題。

那么，現有的測試框架是如何解決這個問題的呢?

它們都借助了裝飾器，主要的思路是：利用原測試方法(例如test())，來生成多個新的測試方法(例如test1()、test2()……)，并將參數依次賦值給它們。

由于測試框架們通常把一個測試單元統計為一個“test”，所以這種“由一生多”的思路相比前面的兩種思路，在統計測試結果時，就具有很大的優勢。

以上內容為大家介紹了Python中如何實現參數化測試?希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.dietsnews.net/