`DDT` 是 Python 中用于数据驱动测试（Data-Driven Testing）的框架。它允许测试用例使用不同的数据集进行重复执行，从而提高测试效率和代码复用性。
DDT 主要特点和使用方法
装饰器
`@ddt.ddt`：装饰测试类，使其成为一个数据驱动测试类。
`@ddt.data`：装饰测试方法，传入参数列表，每个参数将作为单独的测试用例执行。
`@ddt.file_data`：装饰测试方法，从指定的 JSON 或 YAML 文件中加载测试数据。
数据格式
数据通常以字典列表的形式存在，每个字典代表一组测试数据。
如果数据是组或列表，可以使用 `*` 操作符进行解包。
安装
通过 `pip install ddt` 命令进行安装。
示例代码
import unittestfrom ddt import ddt, data, unpack@ddtclass TestStringMethods（unittest.TestCase）:@data（'hello', 'world'）def test_upper（self, input_str）:self.assertEqual（'HELLO'.upper（）, input_str.upper（））@unpack@data（（'foo', 1）, （'bar', 2））def test_unpacking（self, arg1, arg2）:self.assertEqual（arg1 + arg2, 3）if __name__ == '__main__':unittest.main（）
应用场景
接口自动化测试
当需要对同一业务场景使用多组数据进行测试时，使用 DDT 可以避免重复编写测试代码，提高测试效率。
总结
DDT 是一个强大的 Python 测试框架，通过参数化测试数据，使得测试用例更加灵活和可维护。它简化了测试代码，使得测试过程更加方便快捷
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