重写ddt的mk_test_name方法

1. 介绍

DDT（Data-Driven Tests）是Python中一个非常有用的测试库，它允许我们通过将测试数据从测试逻辑中提取出来，以数据驱动的方式运行测试用例。在DDT中，有一个名为mk_test_name的方法，该方法用于生成测试用例的名称。

2. mk_test_name方法的作用

在DDT中，每个测试数据都会生成一个独立的测试用例，并且每个测试用例都需要有一个唯一的名称。这个名称通常是由测试方法的名称和测试数据中的某些关键字段组合而成的。而mk_test_name方法的作用就是根据测试数据生成这个唯一的测试用例名称。

3. 默认的mk_test_name实现

DDT的默认mk_test_name实现非常简单，它仅仅是将测试方法的名称和测试数据的字符串形式拼接在一起，作为测试用例的名称。例如：

import ddt

@ddt.ddt
class MyTestClass(unittest.TestCase):
    @ddt.data((1, 2), (3, 4))
    def test_add(self, test_data):
        print("Running test case:", test_data)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

以上代码中，test_add方法使用了@ddt.data装饰器，指定了两个测试数据(1, 2)和(3, 4)。默认情况下，mk_test_name会将test_add和(1, 2)组合在一起作为测试用例的名称。

4. 重写mk_test_name方法

4.1 使用场景

在某些情况下，我们可能希望生成更加有意义的测试用例名称，以便更好地理解测试用例的目的。例如，假设我们需要测试一个计算器的加法功能，测试数据包括两个加数和一个预期的结果。此时，我们可以通过重写mk_test_name方法，将测试数据中的加数和预期结果拼接在一起作为测试用例的名称。

4.2 重写mk_test_name示例

import ddt

@ddt.ddt
class MyTestClass(unittest.TestCase):
    @ddt.data((1, 2, 3), (3, 4, 7))
    @ddt.unpack
    def test_add(self, x, y, expected):
        print("Running test case:", x, "+", y, "=", expected)
    def mk_test_name(self, pattern, *args):
        x, y, expected = args
        return f"test_add_{x}_{y}_{expected}"
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

以上代码中，test_add方法使用了@ddt.data装饰器，指定了两个测试数据(1, 2, 3)和(3, 4, 7)，其中1和2是加数，3是预期结果。同时，test_add方法还使用了@ddt.unpack装饰器，用于将测试数据中的元组解包。

在MyTestClass类中，我们重写了mk_test_name方法，并根据测试数据的x、y和expected字段生成了测试用例的名称。

5. 运行结果

当运行以上代码时，我们可以看到如下输出：

Running test case: 1 + 2 = 3

Running test case: 3 + 4 = 7

由于我们重写了mk_test_name方法，因此测试用例的名称变为了test_add_1_2_3和test_add_3_4_7。这样，我们可以根据测试用例的名称更好地理解测试用例的目的。

6. 总结

通过重写DDT中的mk_test_name方法，我们可以根据测试数据生成更有意义的测试用例名称。这样可以提高测试用例的可读性，并更好地理解测试用例的目的。

需要注意的是，在编写测试用例时，要合理选择测试数据和生成测试用例名称的规则，以便更好地满足测试需求。

以上就是关于重写DDT的mk_test_name方法的详细介绍，希望对你有所帮助！