引言:
在使用自动化测试框架编写测试用例时，自动化测试人员，更多的应考虑核心的测试逻辑。
在使用unitttest的框架时，我们在测试类中，通过编写多个方法来实现，每个方法对应一个测试用例。
原则上，测试方法应包含3个部分：
第一，given 即给定测试数据部分，比如使用框架DB模块数据库中插入测试数据，或者是测试数据部分，前提是测试库中有手工测试前准备的测试数据。
第二，when部分，即当用准备的测试数据，对被测接口发送了请求，这里我归纳为测试动作部分。
第三，then部分，对接口发送请求后，断言部分，接口的实际返回和我的预期是否相符。
那么代码规范上，在使用pytest的自动化框架，总是在fixture中，尽量多写Given，在使用unittest的框架中可以写在setup方法中。
原因：
第一，增加测试的可读性和可维护性；
第二，在unittest setup中或者pytest fixture中的异常为ERROR，而不是FAIL。
所以，在编写测试函数时，我们要考虑如何使用Given部分造好的数据，或者手工测试阶段的测试数据，发送接口测试请求，以便回归自动化测试。
测试数据在函数中如何写？
在使用pytest 的自动化框架中，提供了强大的fixture，可以为测试函数传入测试数据集（少量），或者提供批量的数据源。
同样在基于unittest的自动化框架中，也提供了对数据的支持，比如paramunittest，ddt 第三方包的支持并配合excel，json , 或者yaml 文件等作为数据源。
下面通过实例来考察如何应用到框架中。
使用paramunittest
每个元组对应一个测试用例数据部分，见上图中的2，也可以在元组中，使用字典，如上图中3。并且测试类需要提供 setParameters方法，把测试数据转换为实例变量即self.参数名，供每个测试用例使用。
但是缺点也很明显，类中的每个测试函数，都要执行一遍setParameters方法，在pycharm中无法直接调试，需要指定main或者使用unittest,discover以套件方式运行
在实际使用中，通常配合excel测试数据源使用, 并使用比如openpyxl模块或者xlrd模块将测试数据转换为列表字典格式或嵌套列表使用：
下图将测试数据写入excel中
使用DDT
ddt 包含一个类装饰器，@ddt 下图中1, 以及2个方法级别的装饰器@data下图中2和@unpack下图中3,它们可以应用于多个测试用例方法。
相比paramsunittest更灵活，不同的测试用例可以应用不同的测试数据。共同点是都需要有相同的测试逻辑，以解决重复写test方法，或者针对多组数据的测试。
如下图
同样@data的测试数据源，可以来至json 文件
或者使用@file_data指定json文件
数据格式为json对象格式，{}对象中包含多个测试用例，key可为自定义测试用例名称。
优点：通过suite套件方式运行自定义，可显示json 文件中指定的key作为测试报告，用例名。
如下图
同样的，ddt也可用于excel数据驱动，方式如下
在excel中接口数据部分，为字典串，可以使用eval函数进行转换。
使用yaml
Yaml文件也可以作为自动化测试框架，测试数据源，特别适合用来表达或编辑数据结构、各种配置文件，特点是对格式有严格要求，使用缩进，使用 - 代表yaml 数组。
如下图：
框架实现中，就需要包含解析yaml 文件的模块。
代码示例：
类似于excel 数据驱动，数据格式也需要被框架转换为字典格式，便于读取数据，数据为了便于使用，可进一步封装为对象。
然后在testCase类中，导入模块比如Dbshop_Info 类使用封装的测试数据。
最后
以上总结了Unittest 中框架使用数据驱动测试的各种方法，以及使用的好用的处理方法，另外不乏一些其他自动化框架，使用数据库作为测试数据源，亦或者使用excel，更进一步使用，写入所有测试用例，但缺乏灵活性，用例组织容易出错，尤其是对关联用例的处理。
此外，unittest框架被广泛应用于接口自动化测试框架，或者单元测试，比如Django内置基于unittest的单元测试。Pytest的fixture更强大，但非python语言内置，但无论哪种，其思想都相同。
