数据驱动测试是一种测试方法，其中测试用例的输入和期望的输出是通过外部数据源提供的，而不是在代码中硬编码。这种测试方法允许在不修改测试代码的情况下，使用不同的数据集进行测试，从而增加测试的覆盖范围。
实现数据驱动测试通常需要以下步骤：
1. 定义测试用例：确定需要测试的功能和场景，并编写测试用例。测试用例应包含输入数据、预期输出和执行步骤。
2. 准备数据源：选择适当的数据源来存储测试数据。数据源可以是电子表格、数据库、XML 或 JSON 文件等。
3. 读取测试数据：编写代码从数据源中读取测试数据。根据具体的测试框架或编程语言，可以使用相应的库或工具来读取和解析数据。
4. 执行测试用例：使用读取到的测试数据作为输入，执行测试用例。测试框架通常提供了执行测试用例的方法或函数。
5. 比较结果：将实际输出与预期输出进行比较，以检查测试的结果是否符合预期。根据比较结果，测试框架通常会报告测试用例的通过或失败。
下面是一个简单的示例，说明如何使用数据驱动测试：
假设有一个计算器应用程序，需要测试它的加法功能。测试用例包括输入两个数字和预期的加法结果。
测试数据表格：
| 输入1 | 输入2 | 预期结果 |
| --- | --- | ---- |
| 2 | 3 | 5 |
| -1 | 5 | 4 |
| 0 | 0 | 0 |
测试代码（使用Python和unittest框架）：
```python import unittest class CalculatorTest(unittest.TestCase): def test_addition(self): test_data = [ (2, 3, 5), (-1, 5, 4), (0, 0, 0) ] calculator = Calculator() # 假设有一个名为Calculator的计算器类 for data in test_data: input1, input2, expected_result = data result = calculator.add(input1, input2) self.assertEqual(result, expected_result) if __name__ == '__main__': unittest.main() ```
在这个示例中，测试数据存储在代码中的列表`test_data`中。测试用例`test_addition`遍历`test_data`，使用每组输入数据执行加法操作，并将实际结果与预期结果进行比较。
这样，通过添加或修改测试数据，可以轻松地测试不同的输入组合，而无需修改测试代码本身。
