Data-Driven Testing (DDT) отличается от обычного написания автотеста тем, что в DDT тесты выполняются с использованием набора входных данных, которые подаются извне (например, из файлов, баз данных или таблиц), а не жестко прописаны в коде теста.

Основные отличия:

Повторное использование тестовой логики: одна и та же тестовая функция запускается многократно с разными данными.
Отделение данных от кода: данные теста хранятся отдельно, что облегчает их изменение и расширение.
Улучшение покрытия: можно проверить больше вариантов без дублирования кода.

Пример на Python с использованием pytest:

import pytest

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    (1, 2),
    (3, 4),
    (5, 6),
])
def test_increment(input, expected):
    assert input + 1 == expected

Здесь один тест проверяет несколько наборов данных, что и есть суть DDT.

Чем Data-Driven Testing (DDT) отличается от обычного написания автотеста?