Pytest
安装pytest
#安装pytest
pip install pytest
#检查是否安装
pytest --version
创建第一个测试
def func(x):
return x + 1
def test_answer():
assert func(3) == 5
运行多个测试
pytest将运行当前目录及其子目录中所有 test_*.py 或 *_test.py 形式的文件。更一般地说，它遵循标准测试发现规则。
pytest实施以下标准测试发现：
如果未指定参数，则收集从testpaths （如果配置）或当前目录开始。或者，命令行参数可以用于目录、文件名或节点 ID 的任意组合。
递归到目录，除非它们匹配norecursedirs.
在这些目录中，搜索test_*.py或文件，通过其测试包名称*_test.py导入。
从这些文件中收集测试项目：
test在类之外添加前缀测试函数或方法。
test带前缀的测试类中带前缀的测试函数或方法Test（没有__init__方法）。@staticmethod用和修饰的方法@classmethods也被考虑。
断言引发了某个异常
#使用raises帮助器来断言某些代码引发异常
import pytest
def f():
raise SystemExit(1)
def test_mytest():
with pytest.raises(SystemExit):
f()
将多个测试分组到一个类中
class TestClass:
def test_one(self):
x = "this"
assert "h" in x
def test_two(self):
x = "hello"
assert hasattr(x, "check")
#pytest发现遵循Python 测试发现约定 的所有测试，因此它会找到两个test_带前缀的函数。不需要对任何内容进行子类化，但请确保在您的类中添加前缀Test，否则该类将被跳过。我们可以通过传递文件名来简单地运行该模块：
断言方法来验证异常是否被正确处理
import pytest
def test_exception_handling():
try:
# 模拟除以零的异常
1 / 0
except ZeroDivisionError:
# 验证是否捕获了除以零的异常
assert True
else:
# 如果上面的代码块没有引发异常，测试将失败
assert False
#在这个示例中，我们使用 try-except 块来捕获除以零的异常。如果异常被捕获，我们使用 assert True 来验证异常被正确处理。如果上面的代码块没有引发异常，我们将使用 assert False 来确保测试失败。
标记函数
默认情况下，pytest会递归查找当前目录下所有以test开始或结尾的Python脚本，并执行文件内的所有以test开始或结束的函数和方法
使用pytest.mark在函数上进行标记
@pytest.mark.finished
def test_func1():
assert 1 == 1
@pytest.mark.unfinished
def test_func2():
assert 1 != 1
# pytest -m finished .\test_demo5.py
使用mark，我们可以给每个函数打上不同的标记，测试时指定就可以运行所有被标记的函数
一个函数可以打多个标记，多个函数也可以打相同的标记
$ pytest -m "finished and commit"
$ pytest -m "finished and not merged"
跳过测试
对于那些尚未开发完成的测试，最好的处理方式就是略过而不执行测试
Pytest 使用特定的标记 pytest.mark.skip
import pytest
@pytest.mark.skip(reason='out-of-date api')
def test_connect():
pass
"""
这是一个使用pytest标记的测试函数，使用了@pytest.mark.skip装饰器，表示这个测试函数将被跳过，不执行。标记参数reason的值为'out-of-date api'，表示跳过的原因是由于使用了过时的API。
"""
预见的错误
若我们事先知道测试函数会执行失败，但又不想直接跳过，而是希望显示的提示
pytest使用pytest.mark.xfail实现预见错误功能
@pytest.mark.xfail(gen.__version__ < '0.2.0',
reason='not supported until v0.2.0')
def test_api():
id_1 = gen.unique_id()
id_2 = gen.unique_id()
assert id_1 != id_2
"""
pytest 使用 x 表示预见的失败（XFAIL）。
如果预见的是失败，但实际运行测试却成功通过，pytest 使用 X 进行标记（XPASS）。
"""
参数化
当对一个测试函数进行测试时，通常会给函数传递多组参数。比如测试账号登录，我们需要模拟各种千奇百怪的账号密码
@pytest.mark.parametrize('passwd',
['123456',
'abcdefdfs',
'as52345fasdf4'])
def test_passwd_length(passwd):
assert len(passwd) >= 8
再看一个多参数的例子，用于校验用户密码：
# test_parametrize.py
@pytest.mark.parametrize('user, passwd',
[('jack', 'abcdefgh'),
('tom', 'a123456a')])
def test_passwd_md5(user, passwd):
db = {
'jack': 'e8dc4081b13434b45189a720b77b6818',
'tom': '1702a132e769a623c1adb78353fc9503'
}
import hashlib
assert hashlib.md5(passwd.encode()).hexdigest() == db[user]
什么是固件
固件(fixture)是一些函数，pytest会在执行测试函数之前(或之后)加载运行它们
我们可以利用固件做任何事情，其中最常见的可能就是数据库的初始链接和最后关闭操作
pytest使用pytest.fixture()定义固件，
@pytest.fixture()
def postcode():
return '010'
def test_postcode(postcode):
assert postcode == '010'
"""
固件可以直接定义在各测试脚本中，就像上面的列子。更多时候，我们希望一个固件可以在更大程度上复用，这就需要对固件进行集中管理。Pytest使用文件conftest.py集中管理固件
"""
在复杂的项目中，可以在不同的目录层级定义 conftest.py，其作用域为其所在的目录和子目录。
不要自己显式调用 conftest.py，pytest 会自动调用，可以把 conftest 当做插件来理解。
预处理和后处理
很多时候需要在测试前进行预处理(如新建数据库链接)，并在测试完成后进行清理(关闭数据库连接)
当有大量重复的这类操作，最佳实践就是使用固件来自动化所有预处理和后处理
pytest使用 yield关键词将固件分为俩部分，yield之前的代码属于预处理，会在测试前执行；
yield之后的代码属于后处理，将在测试完成后执行
@pytest.fixture()
def db():
print('Connection successful')
yield
print('Connection closed')
def search_user(user_id):
d = {
'001': 'xiaoming'
}
return d[user_id]
def test_search(db):
assert search_user('001') == 'xiaoming'
自动执行
目前为止，所有的固件的使用都是手动指定，或者作为参数，或者使用usefixtures
如果我们想让固件自动执行，可以在定义时指定autouse参数
下面是两个自动计时固件，一个用于统计每个函数运行时间（function 作用域），一个用于计算测试总耗时（session 作用域）：
import pytest,time
DATE_FORMAT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
@pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
def timer_session_scope():
start = time.time()
print('\nstart: {}'.format(time.strftime(DATE_FORMAT, time.localtime(start))))
yield
finished = time.time()
print('finished: {}'.format(time.strftime(DATE_FORMAT, time.localtime(finished))))
print('Total time cost: {:.3f}s'.format(finished - start))
@pytest.fixture(autouse=True)
def timer_function_scope():
start = time.time()
yield
print(' Time cost: {:.3f}s'.format(time.time() - start))
def test_1():
time.sleep(1)
def test_2():
time.sleep(2)
#pytest -s test_demo.py
重命名
固件的名称默认为定义时的函数名，如果不想使用默认，可以通过name选项指定名称
@pytest.fixture(name='age')
def calculate_average_age():
return 28
def test_age(age):
assert age == 28
如何参数化夹具和测试功能
@pytest.mark.parametrize允许在测试函数或类中定义多组参数和装置
内置的pytest.mark.parametrize装饰器可以对测试函数的参数进行参数化
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
import pytest
@pytest.mark.parametrize("n,expected", [(1, 2), (3, 4)])
class TestClass:
def test_simple_case(self, n, expected):
assert n + 1 == expected
def test_weird_simple_case(self, n, expected):
assert (n * 1) + 1 == expected
对特定参数应用间接方法
参数化常常使用多个参数名称，indirect对特定参数应用参数。可通过将参数名称的列表或元组传递给来完成indirect。
import pytest
@pytest.fixture(scope="function")
def x(request):
return request.param * 3
@pytest.fixture(scope="function")
def y(request):
return request.param * 2
@pytest.mark.parametrize("x, y", [("a", "b")], indirect=["x"])
def test_indirect(x, y):
assert x == "aaa"
assert y == "b"