python测试项目结构

### Python 测试项目结构组织的最佳实践

对于Python测试项目的结构组织，遵循一定的最佳实践有助于提高代码可维护性和团队协作效率。下面是一些建议：

#### 1. 明确的目录层次划分
合理的文件夹布局能够帮助开发者快速定位资源位置。推荐采用如下基本框架[^1]:

my_project/
│
├── my_package/                # 应用程序源码所在的位置
│   ├── __init__.py           # 初始化模块
│   └── ...                   # 其他业务逻辑代码
│   
├── tests/                     # 单元测试和其他类型的自动化测试脚本存放处
│   ├── __init__.py           
│   ├── test_module.py         # 针对特定功能模块编写的单元测试案例集
│   └── ...
│
└── setup.py                  # 包含包信息以及依赖关系描述

这种结构使得`tests`成为专门放置各种形式自动化的测试套件的地方。

#### 2. 使用pytest作为主要测试框架
Pytest是一个非常流行且强大的第三方库，它提供了简单而灵活的方式来编写和运行测试用例。为了充分利用其特性，在项目根目录下创建一个名为`conftest.py`的配置文件来定义全局设置或共享fixture。

import pytest


@pytest.fixture(scope="session")
def session_fixture():
    """会话级别的fixture"""
    yield "resource"
    
@pytest.fixture()
def function_fixture(session_fixture):
    """函数级别的fixture, 可以访问更高层scope的fixture"""
    return f"use {session_fixture}"

#### 3. 编写清晰易懂的测试名称与文档字符串
良好的命名习惯可以让其他阅读者更容易理解每个测试的目的；同时为复杂的测试添加详细的docstring说明可以帮助解释预期行为及其背后的原理.

def test_addition_works_correctly(function_fixture):
    """
    Verify that adding two positive integers returns their sum.
    
    Given two numbers a and b,
    When we call the addition method with these values as arguments,
    Then it should produce c which equals to (a+b).
    """
    assert True

#### 4. 将辅助方法抽象到单独模块中
如果某些操作被多个测试反复调用，则应该考虑将其提取出来形成公共组件，这样不仅可以简化单个测试文件的内容长度，也有利于后期维护更新.

# helpers/utils.py
from pathlib import Path


def get_test_data_path(filename: str) -> Path:
    current_dir = Path(__file__).parent.absolute()
    data_folder = current_dir / 'data'
    file_path = data_folder / filename
    
    return file_path.resolve()