pytest断言示例

当使用 pytest 进行测试时，可以使用断言来验证代码的预期行为。下面是一个简单的 pytest 断言示例：

def add_numbers(x, y):
    return x + y

def test_add_numbers():
    assert add_numbers(2, 3) == 5
    assert add_numbers(0, 0) == 0
    assert add_numbers(-1, 1) ==0

在这个示例中，我们定义了一个名为 `add_numbers` 的函数，该函数将两个数字相加并返回结果。然后，我们使用 pytest 定义了一个名为 `test_add_numbers` 的测试函数，并在其中使用断言进行多个验证。

每个断言语句都包含 `assert` 关键字，它用于判断条件是否为真。如果条件为假，则断言失败，pytest 将会抛出 AssertionError。如果条件为真，则测试通过。

在上述示例中，我们使用了三个断言来验证 `add_numbers` 函数的不同输入和输出。如果所有断言都通过，说明函数按预期工作；如果有任何一个断言失败，说明函数存在问题。

希望这个示例能帮助你理解如何使用 pytest 进行断言。如果你有其他问题，请随时提问！

相关问题

pytest断言封装

在pytest中，断言是一种用于测试特定异常的机制。可以使用pytest.raises作为上下文管理器来捕获特定的异常实例。可以将待测试的代码放在with pytest.raises(ExceptionType) as excinfo的代码块中，然后在代码块内部对异常类型和异常值进行断言。

例如，可以使用以下代码封装pytest断言：

import pytest

def assert_zero_division():
with pytest.raises(ZeroDivisionError) as excinfo:
1/0
assert excinfo.type == ZeroDivisionError
assert "division by zero" in str(excinfo.value)

if __name__ == '__main__':
pytest.main()

在这个例子中，使用pytest.raises(ZeroDivisionError)来捕获ZeroDivisionError类型的异常。然后，通过excinfo.type和excinfo.value来断言异常的类型和值。这样，如果断言失败，将会抛出AssertionError异常并显示相关错误信息。

这是一个简单的封装示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。通过封装pytest断言，可以更方便地进行异常测试和断言验证。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pytest之断言](https://blog.csdn.net/ZangKang1/article/details/119968621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytest框架之断言](https://blog.csdn.net/Beck_k/article/details/127903890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pytest断言方法封装

在编写测试用例时，我们经常会用到断言来验证代码的正确性。为了使断言的使用更加方便和简洁，我们可以封装一些常用的断言方法。下面是一个示例：

import pytest

def assert_equal(actual, expected):
    assert actual == expected, f"Expected {expected}, but got {actual}"

def assert_not_equal(actual, expected):
    assert actual != expected, f"Expected {expected} to be different from {actual}"

def assert_in(item, container):
    assert item in container, f"{item} not found in {container}"

def assert_not_in(item, container):
    assert item not in container, f"{item} found in {container}"

# 使用示例
def test_addition():
    result = 2 + 2
    assert_equal(result, 4)

def test_subtraction():
    result = 5 - 3
    assert_not_equal(result, 2)

def test_list():
    my_list = [1, 2, 3]
    assert_in(2, my_list)
    assert_not_in(4, my_list)

在上面的示例中，我们封装了四个常用的断言方法：`assert_equal`、`assert_not_equal`、`assert_in`和`assert_not_in`。这些方法接受两个参数：实际值和期望值，并使用 `assert` 语句进行断言判断。如果断言失败，将抛出 `AssertionError` 异常，并输出自定义的错误信息。

通过封装这些断言方法，我们可以在编写测试用例时更加简洁和可读。另外，我们还可以根据需要自定义更多的断言方法来满足不同的测试需求。