在Python自动化测试中，`ddt`是一个非常实用的库，它能帮助我们轻松实现数据驱动测试（Data-Driven Testing）。简单来说，`ddt`允许我们将多个测试数据传递给同一个测试函数，从而减少重复代码，提高测试效率。🚀
首先，你需要通过pip安装`ddt`库：
```bash
pip install ddt
```
接下来，让我们看看如何使用它！假设我们有一个简单的加法函数需要测试：
```python
import ddt
from ddt import data, unpack
示例数据
test_data = [(1, 2, 3), (4, 5, 9), (-1, -1, -2)]
@ddt.ddt
class TestAddition(unittest.TestCase):
@data(test_data)
@unpack
def test_add(self, a, b, expected):
result = a + b
self.assertEqual(result, expected)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
```
通过上述代码，我们可以看到，`@data`装饰器用于指定测试数据，而`@unpack`则将元组解包为独立参数。这样，每个测试数据都会单独执行一次测试函数，大大简化了测试流程。👏
总之，`ddt`让测试更加高效且易于维护，是Python开发者的好帮手！💡