Ինչպե՞ս է Data-Driven Testing (DDT)-ը տարբերվում սովորական ավտոմատ թեստից։

Տվյալների վրա հիմնված թեստավորումը (DDT) տարբերվում է սովորական ավտոմատացված թեստավորումից այն առումով, որ DDT-ում թեստերը կատարվում են արտաքին աղբյուրից մատակարարվող տվյալների հավաքածուի օգտագործմամբ (օրինակ՝ ֆայլերից, տվյալների բազաներից կամ աղյուսակներից), և չեն խստորեն կոդավորված թեստի կոդում:

Հիմնական տարբերությունները՝

• Թեստային տրամաբանության կրկնակի օգտագործում: նույն թեստային ֆունկցիան մի քանի անգամ է գործարկվում տարբեր տվյալներով:
• Տվյալների և կոդի բաժանում: թեստային տվյալները պահվում են առանձին, ինչը հեշտացնում է դրանց փոփոխությունը և ընդլայնումը:
• Կապածության բարելավում: հնարավոր է ստուգել ավելի շատ տարբերակներ առանց կոդի կրկնության:

Python-ում pytest-ի օրինակ՝

import pytest

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

Այստեղ մեկ թեստը ստուգում է մի քանի տվյալների հավաքածու, ինչը DDT-ի էությունը է։