pytest常用的装饰器

时间: 2023-06-17 14:08:05 浏览: 167

pytest中文文档详解

### pytest中文文档详解 #### 一、pytest简介与特点 pytest 是一款强大的 Python 测试工具，它能够帮助开发者轻松地构建高效且易于扩展的测试集合。相比于其他测试框架（如 unittest），pytest 的一大优势在于其简化了代码量，提高了代码的可读性和可维护性。此外，pytest 支持动态生成测试、自定义测试插件等功能，使得测试更加灵活多变。 #### 二、pytest安装与基本使用 ##### 2.1 安装pytest 要在 Python 环境中安装 pytest，只需执行以下命令： ```bash pip install -U pytest ``` 接着可以通过下面的命令来检查 pytest 是否安装成功以及当前版本信息： ```bash pytest --version ``` 例如，安装后的版本信息显示为： ```bash This is pytest version 4.2.1, imported from /Users/david/Downloads/myPython/python3-venv/lib/python3.7/site-packages/pytest.py ``` 这表明 pytest 已经正确安装，并且版本为 4.2.1。 ##### 2.2 创建第一个测试创建一个简单的测试文件 `test_sample.py`，内容如下： ```python def func(x): return x + 1 def test_answer(): assert func(3) == 5 ``` 然后，在该文件所在的目录下执行 `pytest` 命令： ```bash pytest ``` 输出结果应该类似于： ```bash ============================= test session starts ============================== platform darwin -- Python 3.7.2, pytest-4.2.1, py-1.7.0, pluggy-0.8.1 rootdir: $REGENDOC_TMPDIR, inifile: collected 1 item test_sample.py F [100%] =================================== FAILURES =================================== _________________________________ test_answer __________________________________ def test_answer(): > assert func(3) == 5 E assert 4 == 5 E + where 4 = func(3) test_sample.py:4: AssertionError =========================== 1 failed in 0.07 seconds =========================== ``` 由于 `func(3)` 的实际返回值为 4 而非 5，因此该测试失败。 ##### 2.3 运行多个测试 pytest 默认会在当前目录及其子目录中搜索并运行所有符合命名规则的测试文件，即以 `test_*.py` 或 `*_test.py` 结尾的文件。 ##### 2.4 检查异常可以通过 `pytest.raises` 来测试函数是否抛出预期的异常： ```python import pytest def f(): raise SystemExit(1) def test_mytest(): with pytest.raises(SystemExit): f() ``` 运行测试： ```bash pytest -q test_sysexit.py ``` 输出： ```bash . [100%] 1 passed in 0.03 seconds ``` 这表明测试成功。 ##### 2.5 将测试用例组织到类中当测试用例较多时，可以考虑将它们放入同一个类中，这样更便于管理和组织： ```python class TestClass(object): def test_one(self): x = "this" assert 'h' in x def test_two(self): x = "hello" assert hasattr(x, 'check') ``` 通过遵循 Python 测试发现约定，pytest 能够自动发现并执行类中的测试方法。 #### 三、pytest进阶使用 ##### 3.1 自动参数化测试 pytest 提供了 `parametrize` 装饰器，用于对测试函数进行参数化处理： ```python import pytest @pytest.mark.parametrize("input_value, expected_result", [(3, 4), (2, 3)]) def test_add_one(input_value, expected_result): assert input_value + 1 == expected_result ``` 这种做法能够极大地减少重复代码。 ##### 3.2 动态生成测试用例通过使用 `pytest_generate_tests` 函数，可以在测试运行前动态生成测试用例： ```python def pytest_generate_tests(metafunc): if 'number' in metafunc.fixturenames: metafunc.parametrize('number', range(5)) def test_number_is_even(number): assert number % 2 == 0 ``` 以上例子中，pytest 会在运行时自动生成 5 个测试用例。 ### 四、小结 pytest 是一款非常优秀的 Python 测试框架，其简洁易用的 API 和强大的功能使其成为许多 Python 开发者首选的测试工具。通过本文的介绍，希望能帮助读者快速上手并掌握 pytest 的基本用法，进而提高软件测试的质量和效率。

pytest常用的装饰器有： 1. @pytest.fixture：将一个函数标记为fixture，用来提供测试函数所需的对象、数据、服务等资源。 2. @pytest.mark.parametrize：为测试函数提供多组参数，用来执行多次相同的测试用例。 3. @pytest.mark.skip(reason)：标记当前测试用例为跳过状态，并指定跳过原因。 4. @pytest.mark.xfail(reason)：标记当前测试用例为预期失败状态，并指定失败原因。 5. @pytest.mark.timeout：为测试函数设置超时时间。 6. @pytest.mark.parametrize("argname, argvalue", [(value1, value2), (value3, value4)])：标记当前测试用例为参数化测试，并指定参数名称和参数值。 7. @pytest.mark.usefixtures(fixturename)：指定当前测试函数使用哪些fixture。 8. @pytest.mark.dependency(name, depends)：标记当前测试函数的依赖关系，依赖于其他测试函数的执行结果。 9. @pytest.mark.filterwarnings：标记当前测试用例忽略指定的警告信息。 10. @pytest.mark.flaky(reruns, reruns_delay)：标记当前测试用例可以重试多次，以解决偶现问题。

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