【pytest】测试数据存储在 Excel 或 TXT 文件中，如何参数化

如果测试数据存储在 Excel 或 TXT 文件中，你可以使用外部库来读取这些数据，并将其转化为参数化测试所需的格式。下面我将分别展示如何从这两种文件中读取数据，并用于参数化测试。

从 Excel 文件中读取测试数据

你可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件中的数据。首先，确保你已经安装了 pandas 和 openpyxl（用于读取 .xlsx 文件）或 xlrd（用于读取 .xls 文件）。

bash 复制代码

pip install pandas openpyxl

然后，你可以编写代码来读取 Excel 文件中的数据，并将其转换为参数化测试所需的格式。

python 复制代码

import pandas as pd
import pytest
from user_processor import process_user_input

# 读取 Excel 文件中的数据
def read_excel_data(file_path):
    df = pd.read_excel(file_path)
    test_data = list(zip(df['input_string'], df['expected_result']))
    return test_data

# Excel 文件路径
excel_file_path = 'test_data.xlsx'

# 读取测试数据
test_data = read_excel_data(excel_file_path)

# 使用参数化装饰器
@pytest.mark.parametrize("input_string, expected_result", test_data)
def test_process_user_input(input_string, expected_result):
    # ... 测试逻辑与之前相同 ...

在 Excel 文件中，你需要有两列，一列是 input_string（输入字符串），另一列是 expected_result（期望结果或异常类型）。

从 TXT 文件中读取测试数据

如果你的数据存储在 TXT 文件中，并且每行包含输入字符串和期望结果（可能是以某种分隔符分隔的），你可以使用 Python 的内置文件操作函数来读取这些数据。

python 复制代码

import pytest
from user_processor import process_user_input

# 读取 TXT 文件中的数据
def read_txt_data(file_path, delimiter=','):
    test_data = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            parts = line.strip().split(delimiter)
            input_string = parts[0]
            expected_result_str = parts[1]
            # 如果期望结果是异常类型，需要特殊处理
            if expected_result_str.startswith('ValueError'):
                expected_result = pytest.raises(ValueError)
            else:
                expected_result = expected_result_str
            test_data.append((input_string, expected_result))
    return test_data

# TXT 文件路径
txt_file_path = 'test_data.txt'

# 读取测试数据
test_data = read_txt_data(txt_file_path)

# 使用参数化装饰器
@pytest.mark.parametrize("input_string, expected_result", test_data)
def test_process_user_input(input_string, expected_result):
    # ... 测试逻辑与之前相同 ...

在 TXT 文件中，每行应该包含两个由某个分隔符（例如逗号）分隔的值：输入字符串和期望结果（或异常类型）。如果期望结果是异常类型，你可能需要在文件中以某种方式标记它（例如，在值前加上 ValueError），以便在读取时能够识别并转换为正确的异常类型。

记住，这些只是从文件中读取数据的基本示例。根据你的具体需求，你可能需要调整文件读取逻辑以适应你的文件格式和内容。