理念與同“UI自動化測驗框架”中的“測驗步驟的資料驅動”相同，介面中的測驗步驟的資料驅動就是將介面的引數（比如 method、url、param等）封裝到 yaml 檔案中管理，當測驗步驟發生改變，只需要修改 yaml 檔案中的配置即可，
資料驅動就是資料的改變從而驅動自動化測驗的執行，最終引起測驗結果的改變，簡單來說，就是引數化的應用，資料量小的測驗用例可以使用代碼的引數化來實作資料驅動，資料量大的情況下建議使用一種結構化的檔案（例如yaml，json等）來對資料進行存盤，然后在測驗用例中讀取這些資料，
原理與前面章節“UI自動化測驗框架”中的“測驗資料的資料驅動”大同小異，依然使用 @pytest.mark.parametrize 裝飾器來進行引數化，使用引數化來實作資料驅動，
通過引數化的方式，分別判斷id為2，3的部門的parentid為1：
import pytest
class TestDepartment:
department = Department()
@pytest.mark.parametrize("id", [2, 3])
def test_department_list(self, id):
r = self.department.list(id)
assert self.department.jsonpath(expr="$..parentid")[0] == 1
上面的代碼首先使用 @pytest.mark.parametrize 裝飾器，傳遞了兩組資料，測驗結果顯示有兩條測驗用例被執行，而不是一條測驗用例，也就是 pytest 會將兩組測驗資料自動生成兩個對應的測驗用例并執行，生成兩條測驗結果，
當測驗資料量大的情況下，可以考慮把資料存盤在結構化的檔案中，從檔案中讀取出代碼中所需要格式的資料，傳遞到測驗用例中執行，本次實戰以YAML進行演示，YAML以使用動態欄位進行結構化，它以資料為中心，比 excel、csv、Json、XML 等更適合做資料驅動，
將上面引數化的兩組資料存盤到 yaml 檔案中，創建一個data/department_list.yml檔案，代碼如下：
-2
-3
上面的代碼定義了一個 yaml 格式的資料檔案department_list.yml，檔案中定義了一個串列，串列中有兩個資料，最后生成的是這樣的資料格式：[1,2]，將測驗用例中引數化的資料改造成從 department_list.yml 檔案中讀取，代碼如下：
class TestDepartment:
department = Department()
@pytest.mark.parametrize("id", \
yaml.safe_load(open("../data/department_list.yml")))
def test_department_list(self, id):
r = self.department.list(id)
assert self.department.jsonpath(expr="$..parentid")[0] == 1
上面的代碼，只需要使用yaml.safe_load()方法，讀取department_list.yml檔案中的資料，分別傳入到用例 test_department_list() 方法中完成輸入與結果的驗證，
實際作業中，對于環境的切換和配置，為了便于維護，通常不會使用硬編碼的形式完成，在“多環境下的介面測驗”章節中已經介紹了，如何將環境的切換作為一個可配置的選項，本章節會把這部分內容進行重構，使用資料驅動的方式完成多環境的配置，
根據“多環境下的介面測驗”章節，將此章節中的環境配置部分改為資料驅動的模式
代碼如下：
#把host修改為ip，并附加host header
env={
"docker.testing-studio.com": {
"dev": "127.0.0.1",
"test": "1.1.1.2"
},
"default": "dev"
}
data["url"]=str(data["url"]).replace(
"docker.testing-studio.com",
env["docker.testing-studio.com"][env["default"]]
)
data["headers"]["Host"]="docker.testing-studio.com"
依然以yaml為示例，將所有的環境配置資訊放到 env.yml 檔案中，如果怕出錯，可以先使用yaml.safe_dump(env)將dict格式的代碼轉換為yaml，
如下所示，列印出來的，就是成功轉換yaml格式的配置資訊：
def test_send(self):
env={
"docker.testing-studio.com": {
"dev": "127.0.0.1",
"test": "1.1.1.2"
},
"default": "dev"
}
yaml2 = yaml.safe_dump(env)
print("")
print(yaml2)
將列印出來的內容粘貼到 env.yml 檔案中： env.yml
docker.testing-studio.com:
dev: "127.0.0.1"
test: "1.1.1.2"
level: 4
default:
"dev"
將環境準備中的代碼稍作修改，把env變數從一個典型dict改為，使用yaml.safe_load讀取 env.yml：
# 把host修改為ip，并附加host header
env = yaml.safe_load(open("./env.yml"))
data["url"] = str(data["url"]).\
replace("docker.testing-studio.com",
env["docker.testing-studio.com"][env["default"]])
data["headers"]["Host"] = "docker.testing-studio.com"
如此一來，就可以實作使用資料驅動的方式，通過修改 env.yml 檔案來直接修改配置資訊，
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