Python+Unittest参数化之parameterized数据驱动

在使用python进行单元测试时，可以使用unittest库来编写和运行测试用例。在单元测试过程中，可能需要多次运行相同的测试代码，只是输入参数有所不同。为了避免重复编写相似的测试用例，可以使用参数化（parameterized）来实现数据驱动的测试。
Python Unittest参数化的一种实现方式是使用parameterized库。parameterized库可以让我们更方便地编写参数化的测试用例。
首先，我们需要安装parameterized库。可以使用以下命令来安装：
```
pip install parameterized
```
接下来，我们可以在测试类的方法上使用`@parameterized.expand`装饰器来指定参数化的数据。例如，我们有一个测试用例测试字符串的长度，可以使用以下方式来编写：
```python
import unittest
from parameterized import parameterized
class StringLengthTest(unittest.TestCase):
@parameterized.expand([
("test1", "hello", 5),
("test2", "world", 5),
("test3", "parameterized", 13),
])
def test_string_length(self, name, string, expected_length):
self.assertEqual(len(string), expected_length)
```
在这个例子中，我们使用`@parameterized.expand`装饰器来指定参数化的数据。装饰器的参数是一个列表，每个元素是一个元组，代表一个测试数据。元组的每个元素分别表示测试方法的参数。
在测试方法中，我们可以通过参数来接收测试数据。在上面的例子中，`name`参数用来传递测试数据的名称，`string`参数用来传递字符串，`expected_length`参数用来传递预期的字符串长度。在测试方法中，我们可以使用这些参数来进行断言或者其他操作。
当我们运行这个测试类时，会自动根据参数化的数据生成多个测试用例，并且使用不同的参数运行每个测试用例。在测试报告中，我们可以看到每个测试用例的名称、输入参数和执行结果。
通过使用parameterized库，我们可以更方便地编写参数化的测试用例。这样可以减少重复编写相似的测试代码，提高测试用例的复用性和可维护性。同时，也可以更容易地定位问题，因为每个测试用例都有明确的输入参数和预期结果。