Python 自动化框架，参数用 yaml 还是用 excel
框架：pytest+requests+ 数据驱动
一开始参数少的时候，用 yaml 写参数，看得挺清晰，
但是我们的创建商品接口，一个 json 里面，它有很多层，感觉这样子用 yaml 写参数，会好难，而且会容易写错吧。
大家在做自动化的时候，参数是写在 yaml 还是用 excel？应该可以直接把一串 json 参数写到一个 excle 的单元格，然后读取出来传参吧？
我之前纠结过，后来是选 csv，最大优点是纯文本，比较和编辑方便。
1.YAML 适合结构化的数据，支持嵌套和注释，可读性好，但复杂结构容易出错。
2.Excel 适合表格形式的数据，管理大量测试用例方便，但处理多层嵌套 JSON 需要额外处理，可能不如 YAML 直观。
3.JSON 文件结构清晰，和接口数据结构一致，但同样可能在编辑时容易出错，特别是没有注释支持。或者，像楼上说的可以使用 CSV，但同样会有和 Excel 类似的问题。
接口自动化本身就存在一定的维护成本，尤其是当接口参数复杂时。数据管理策略的选择需要在维护成本、可读性、团队协作和长期可持续性之间找到平衡，不存在一劳永逸的完美方法。
如果没有非技术人员参与用例编写的话，YAML 是综合起来最合适的
用来用去，还是觉得代码才是最好的
我直接用的字典
没有特别好的方法
我是用 excel 管理用例，同时保存一份同步 json 用于版本比对 
写个前端,数据放数据库, 非技术人员 直接 在前端界面操作, 可读性 跟维护性 都比较好
小黑子-IKUN
回复
看项目的需求哈, 如果只是几个人测试人员在用,确实不需要, 但是多部门, 跨项目, 统一管理, 还是需要自动化的接口框架 最后都还是 要平台化, 权限管理 ,数据用例管理也好, 都会比较好!
我之前都是用 excel，然后嵌套的话就用 jsonpath 就好了
数据用 model，测试场景数据存 yaml
框架的好处是便携 拿到哪里直接就能用，我们经常会有在客户现场用自动化跑冒烟的场景
写在哪真的不重要，怎么方便怎么来，不用拘泥于形式