之前，我曾转过一个单元测试框架系列的文章，里面介绍了 unittest、nose/nose2 与 pytest 这三个最受人欢迎的 Python 测试框架。
用过unittest的朋友，肯定知道可以借助DDT实现参数化。用过JMeter的朋友，肯定知道JMeter自带了4种参数化方式（见参考资料）。pytest同样支持参数化，而且很简单很实用。
@pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和 fixtures。
Github地址：https://github.com/chinesehuazhou/nox_doc_cn
The pytest framework makes it easy to write small, readable tests, and can scale to support complex functional testing for applications and libraries. 这段话很好地阐述了Pytest的设计思想与强大的特性。之前阐述了Pytest测试框架搜索规则与Pytest测试框架执行方式，本文章详细地阐述下Pytest测试框架中参数化特性。
f ixture翻译过来就是固件装置，主要来配置测试资源，fixture是通过装饰器标注的。
相信开发和测试同学都喜欢用postman, 因为它图形化, 简单容易上手, 功能强大丰富, 是测试API 最方便的一款工具
一是软件易得。随便下载个rar压缩包，解压即可打开fc模型。软件也不大，几百M而已。因为开源和免费，各建设方打开模型都不存在软件障碍，不需要转换格式。
三维参数化模型是一个趋势，特别对于这些常规的建筑物设计，基本极少各种曲线曲面，所以特别适合做参数化。
当我们在使用TestNG时，发现它有一个非常好用的参数化功能。当你的测试用例有固定的参数和断言结果时，它可以相似用例的节省用例的个数。
如果这个参数是不必要做参数化的，对数据的格式有强烈的要求，这样的情况建议不做参数化。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
前言 今天我们就如何使用xlrd模块来进行python selenium2 + excel自动化测试过程中的参数化进行演示说明，以解决大家在自动化测试实践过程中参数化的疑问。 环境安装 xlrd是python用于读取excel的第三方扩展包，因此在使用xlrd前，需要使用以下命令来安装xlrd。 pip install xlrd xlrd基本用法 导入扩展包 import xlrd 打开excel文件 excel = xlrd.open_workbook(u'excelFile.xls') 获取工作表 #
基于SAAS化的架构下，特别是面对to B类型的产品，那么测试经常面对的就是如何来测试每个上层应用。其实在底层微服务共享的模式下，更多的关注底层的微服务的测试，而对于上层应用来说，只需要随机的选择一个使用产品活跃度高的用户来进行测试就可以了，从这个架构的模式下这样的测试思路是没有问题的，而且也是成立的。但是随着业务的扩张，就会有很多的集群，每个集群都是需要被测试和验证(后续在文章中详细的介绍SAAS化集群的容量规划，调度，计算和存储的验证思路)，考虑到每个集群都是需要被验证，那么测试代码只有一套，不可能说面对多个集群而有多套代码，这样从成本来说它是非常不合理的。
Pytest中装饰器@pytest.mark.parametrize('参数名',list)可以实现测试用例参数化，类似DDT 如：@pytest.mark.parametrize('请求方式,接口地址,传参,预期结果',[('get','www.baidu.com','{"page":1}','{"code":0,"msg":"成功"})',('post','www.baidu.com','{"page":2}','{"code":0,"msg":"成功"}')])
以上就是python测试用例中使用参数化的场景，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
默认 allure 报告上的测试用例标题不设置就是用例名称，其可读性不高；当结合 @pytest.mark.parametrize 参数化完成数据驱动时，如标题写死，其可读性也不高。
参数化是自动化测试离不开的话题，httprunner里面只要把上一篇声明变量学会了，参数化也就自然会了。 不同的地方在于声明变量时对应值只有一个，参数化是多个值，存放在list里面。
前一篇文章《Python 中如何实现参数化测试？》中，我提到了在 Python 中实现参数化测试的几个库，并留下一个问题：
Pytest 是一个广泛使用的 Python 测试框架，它提供了丰富的功能来编写和执行测试用例。其中一个强大的特性是参数化，它允许我们通过一种简洁的方式运行多个输入参数的相似测试用例，从而减少冗余的代码。本文将详细介绍 Pytest 的参数化功能以及如何使用它来简化测试用例的编写。
@pytest.mark.paramtise来实现参数化，但是数据还是主要写在代码里面，这次分享的是通过读取yaml文件，来实现参数
在工作中我们会有直接想通过http方式运行Jenkins job的需求，这样就不需要每次都进入JENKINS的页面了。
@pytest.mark.parametrize添加indirect=True参数是为了把login当成一个函数去执行，而不是一个参数，并且将data当做参数传入函数。
pytest_report_teststatus(report, config) 钩子函数返回结果类别，状态报告的短字母和详细单词。
1、pytest配置文件可以改变pytest的运行方式，它是一个固定的文件pytest.ini文件，读取配置信息，按指定的方式去运行
当一个用例用到多组测试数据的时候，我们必然会用到参数化，接下来看下如何在yaml文件中实现参数化
如果我想将接口用不同的账号，运行在不同的环境，那怎么弄?jmeter命令运行又不能传参数。又不太方便每次去手动改参数。 我想到了两个办法，第一个是通过python，根据不同的参数，生成文件，然后jme
参数化是自动化测试的一种常用技巧，可以将测试代码中的某些输入使用参数来代替。以百度搜索功能为例，每次测试搜索场景，都需要测试不同的搜索内容，在这个过程里面，除了数据在变化，测试步骤都是重复的，这时就可以使用参数化的方式来解决测试数据变化，测试步骤不变的问题。
使用 LoadRunner 和 JMeter 的同学都知道，性能测试工具设置参数化颇为麻烦，但对于 Python 来说，生成点数据再简单不过了。
测试用例参数化的时候，使用 pytest.mark.parametrize 参数化传测试数据，如果我们想引用前面 不同fixture 返回的数据当测试用例的入参，前面一篇用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题。 接下来用 pytest-lazy-fixture 插件可以直接在测试用例中参数化时 pytest.mark.parametrize 中使用 fixture
前面一篇文章Python单元测试框架介绍已经介绍了python单元测试框架，大家平时经常使用的是unittest，因为它比较基础，并且可以进行二次开发，如果你的开发水平很高，集成开发自动化测试平台也是可以的。而这篇文章主要讲unittest与pytest的区别，pytest相对unittest而言，代码简洁，使用便捷灵活，并且插件很丰富。
花下猫语：之前写 tox教程 的时候，我们曾提到过 nox，它是后起之秀，在某些方面比 tox 更好用，我就曾不止一次看到别人在推荐它。在翻看文档的时候，我突然起了翻译的兴趣，所以先翻译了这篇。后续会陆续翻译剩下的内容，敬请期待。（Github上能给颗小星星就更好啦喵~）
VNFD参数化可以实现通过单个VNFD文件和不同的VDU的参数以及值进行多次部署。
前言 在17篇我们讲了excel数据的参数化，有人问了txt数据的参数化该怎么办呢，下面小编为你带你txt数据参数化的讲解 一、以百度搜索为例，自动搜索五次不同的关键字。输入的数据不同从而引起输出结果的变化。 测试脚本： #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest, time, os class Login(unittest.TestCase): def test_login(self): so
渣土车密闭运输识别算法通过python+yolov7网络模型技术，渣土车密闭运输识别算法对渣土车的密闭运输情况进行实时监测，检测到有未密闭的渣土车进入作业区域或者行驶在道路上时，算法将自动发出警报提示现场人员及时采取措施。本算法中用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
Pytest参数化测试上期我们介绍到Python自动化测试 | Pytest之参数化 常用的用法如下
预防SQL注入，要使用pymysql 参数化语句。pymysql 的 execute 支持参数化 sql，通过占位符 %s 配合参数就可以实现 sql 注入问题的避免。
提示：存在中文的时候，连接需要添加charset='utf8'，否则中文显示乱码。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源 本文介绍了最近更新的 DiracNet 实现项目，该项目实现了不带跳过连接的超深层网络，并且是对应论文的官方实现。机器之心简要介绍了该项目和论文。 如 ResNet 这样采取了跳过连接（skip-connections）的网络在图像识别基准上实现了非常优秀的性能，但这种网络并体会不到更深层级所带来的优势。因此我们可能会比较感兴趣如何学习非常深的表征，并挖掘深层网络所带来的优势。我们提出了一个简单的权重参数化（weight parameterization）方法
pymsql是Python中操作MySQL的模块，pymysql支持python3.x。
工人工服识别检测系统基于python+yolov7网络模型深度学习技术，工人工服识别检测系统对现场人员工服穿戴情况自动识别预警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
类是用户定义的蓝图或原型，从中创建对象。类提供了一种将数据和功能捆绑在一起的方法。创建新类会创建一种新类型的对象，从而允许创建该类型的新实例。每个类实例都可以附加属性以维护其状态。类实例还可以具有用于修改其状态的方法（由其类定义）。
在上篇Pytest基础指南之介绍、环境及安装我们已经初步的介绍了Pytest的概念、环境安装及特色，在本文中，我们将介绍如何利用Pytest来兼容基于unittest所编写的测试代码。
在Python中，我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击，并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量，然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。以下是一个使用参数化查询查询customers表格中age列大于等于指定值的示例：
Pytest中装饰器@pytest.mark.parametrize('参数名',list)可以实现测试用例参数化，类似DDT
duckdb 是 python 中高性能分析型数据库，它里面有一套很神秘的"关系" 和 表达式函数。今天我们来盘一盘。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
