pytest?fixtures函數及測試函數的參數化實例分析

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pytest fixtures測試函數參數化

Pytest會在以下幾個級別啟用測試參數化：

• pytest.fixture()，可以對fixture函數進行參數化。

• @pytest.mark.parametrize，可以在測試函數或類中定義多組參數和fixture。

• pytest_generate_tests，可以自定義參數化方案或擴展。

一、@pytest.mark.parametrize:參數化測試函數

1. 常規用法

對測試函數的參數進行參數化，直接使用內置的裝飾器pytest.mark.parameterized即可。

import pytest
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
def test_eval(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected

從代碼里可以看出，在裝飾器里定義了三個不同的元組。我們把("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
拆開看：

• "test_input,expected"：這個字符串里定義了2個參數，test_input和expected。

• ("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)：這里3個元組，沒個元組里有2個元素，依次序分別對應test_input和expected。

• 3個元組外層的[]：列表里就是參數化具體的傳參了，因為里面傳了3個不同的元組，所以測試函數test_eval會分別執行3次。

============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.9.4, pytest-6.2.3, py-1.10.0, pluggy-0.13.1
rootdir: D:\PycharmProjects\wms-api\interface, configfile: pytest.inicollected 3 items
test_module1.py ..F
demo\test_module1.py:3 (test_eval[6*9-42])
54 != 42
Expected :42
Actual   :54
 <Click to see difference>
test_input = '6*9', expected = 42
    @pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
    def test_eval(test_input, expected):
>       assert eval(test_input) == expected
E       AssertionError: assert 54 == 42
E        +  where 54 = eval('6*9')
test_module1.py:6: AssertionError

運行結果可以看到最后一次失敗了，因為第三次運行測試函數取的參數是 ("6*9", 42)，54不等于42，所以斷言失敗。

2. 在參數化中標記單個測試實例

在參數化中標記單個測試實例，比如之前提到過的mark.xfail，這個可以標記測試函數為失敗。那么在參數化中，如果想讓其中的某個參數運行
的時候測試失敗，就可以這樣用：

import pytest
@pytest.mark.parametrize(
    "test_input,expected",
    [("3+5", 8), ("2+4", 6), pytest.param("6*9", 42, marks=pytest.mark.xfail)],
)
def test_eval(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected

運行一下：

test_module1.py                                                       [100%]
======================== 2 passed, 1 xfailed in 0.05s =========================..x

3. 多個參數化組合，笛卡爾積

如果在測試函數上加了多個參數化裝飾器，那么得到的參數組合是一個笛卡爾積：

import pytest
@pytest.mark.parametrize("x", [0, 1])
@pytest.mark.parametrize("y", [2, 3])
def test_foo(x, y):
    print("\nx:", x)
    print("y:", y)

應該會組合成4組數據x=0/y=2, x=1/y=2, x=0/y=3, 和x=1/y=3，測試函數執行4次：

test_module1.py .
x: 0
y: 2
.
x: 1
y: 2
.
x: 0
y: 3
.
x: 1
y: 3
                                                     [100%]
============================== 4 passed in 0.01s ==============================

二、用鉤子函數pytest_generate_tests example拓展

如果有些場景需要動態的確定參數或者fixture的使用范圍，那么可以使用pytest_generate_tests這個鉤子函數，該函數會在收集測試函數時候被調用。

通過傳入的metafunc對象，可以檢查請求測試函數的上下文，還可以進一步的調用metafunc.parameterize()來實現參數化。

舉例，有個測試函數需要接受輸入的字符串作為參數，而且通過pytest命令行獲取到，那么就要編寫一個獲取參數的fixture函數來給測試函數調用。

# content of test_strings.py
def test_valid_string(stringinput):
    assert stringinput.isalpha()

新建conftest.py文件，fixture函數寫在這里：

# content of conftest.py
def pytest_addoption(parser):
    parser.addoption(
        "--stringinput",
        action="append",
        default=[],
        help="list of stringinputs to pass to test functions",
    )
def pytest_generate_tests(metafunc):
    if "stringinput" in metafunc.fixturenames:
        metafunc.parametrize("stringinput", metafunc.config.getoption("stringinput"))

現在用命令行方式來運行這個測試函數：

pytest -q --stringinput="hello" --stringinput="world" test_strings.py

會運行2次。

D:\PycharmProjects\wms-api\interface\demo>pytest -q --stringinput="hello" --stringinput="world" test_strings.py
..                                                                                                                                                                     [100%]
2 passed in 0.01s

再換個輸入參數，讓測試函數失敗：

pytest -q --stringinput="!" test_strings.py

FAILED test_strings.py::test_valid_string[!] - AssertionError: assert False1 failed in 0.04s

如果沒有字符串輸入，那么測試函數它將被跳過。因為metafunc.parameterize()被調用時，傳過去的是一個列表:

pytest -q -rs test_strings.py

SKIPPED [1] test_strings.py: got empty parameter set ['stringinput'], function test_valid_string at $REGENDOC_TMPDIR/test_strings.py:2
1 skipped in 0.12s

注意，在調用metafunc時， 如果使用不同的參數集進行多次參數化，這些參數集上的所有參數名稱都不能重復，否則將會報錯。

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