pytest fixture与yaml文件的数据共享

# 1. 简介

## 1.1 pytest fixture的概念和用途

Pytest fixture是Pytest测试框架中的一个重要概念，用于在测试用例执行前后，提供一些预设的环境状态或者资源，以保证测试的可靠性和稳定性。在测试过程中，我们经常需要创建和销毁一些共享的资源，例如数据库连接、接口请求对象等，这些资源可以通过fixture进行管理和调用。

## 1.2 yaml文件的介绍和优势

Yaml（YAML Ain't Markup Language）是一种可读性强的数据序列化格式，它使用简单的标记和缩进格式来表示数据结构。相比于其他数据序列化格式（如JSON和XML），Yaml文件更加简洁、易读、易写，并且支持注释和多行文本等特性。Yaml文件广泛应用于配置文件、数据传输和存储等领域。

## 1.3 pytest和yaml文件的结合意义

将pytest fixture与yaml文件结合使用，可以实现更灵活和可扩展的测试框架。使用yaml文件作为数据源，可以将测试数据与测试逻辑分离，使得测试用例更加简洁和易维护。同时，通过fixture的定义和使用，可以实现用例复用、测试环境的灵活配置和数据驱动测试等功能，提高测试效率和质量。

# 2. pytest fixture的基本用法

Pytest fixture是一种在测试中使用的装置，它能够在测试之前进行准备工作，以及在测试之后进行清理工作。它的作用类似于测试用例中的setUp和tearDown方法。使用fixture可以实现测试用例之间的数据共享和依赖关系，提高测试用例编写的效率和可维护性。

#### 2.1 fixture的定义和使用方法

在pytest中，fixture可以通过使用`@pytest.fixture`装饰器来定义。它可以是一个函数，也可以是一个类。当函数被装饰为fixture时，可以在测试用例中通过参数名来使用这个fixture。

import pytest

@pytest.fixture
def setup_database():
    # 进行数据库初始化的操作
    # 这里可以返回一些初始化后的数据库对象或者连接
    yield
    # 进行数据库清理的操作
    # 这里可以关闭数据库连接或者删除数据库中的数据

def test_query_data(setup_database):
    # 使用fixture中提供的数据库对象或连接进行测试
    # 这里可以执行查询数据的操作
    assert data == expected_data

在上面的例子中，`setup_database`是一个fixture，它负责初始化和清理数据库。`yield`关键字后面的代码会在测试用例执行完毕之后执行，用来清理数据库。测试用例`test_query_data`使用了fixture `setup_database`，通过参数名来引用它，在测试代码中就可以使用fixture中提供的数据库对象或连接。

#### 2.2 fixture的作用域和用例之间的关系

fixture的作用域有四种：`function`、`class`、`module`和`session`。默认情况下，fixture的作用域是`function`，也就是每个测试用例都会调用一次fixture。当fixture的作用域是`class`时，表示在一个测试类中的所有测试用例都会共享同一个fixture实例；当作用域是`module`时，表示在一个模块中的所有测试用例都会共享同一个fixture实例；当作用域是`session`时，表示在整个测试会话期间都会共享同一个fixture实例。

import pytest

@pytest.fixture(scope='function')
def setup_database():
    # 进行数据库初始化的操作
    # 这里可以返回一些初始化后的数据库对象或者连接
    yield
    # 进行数据库清理的操作
    # 这里可以关闭数据库连接或者删除数据库中的数据

def test_query_data(setup_database):
    # 使用fixture中提供的数据库对象或连接进行测试
    # 这里可以执行查询数据的操作
    assert data == expected_data

@pytest.fixture(scope='class')
def setup_env():
    # 进行环境初始化的操作
    # 这里可以返回一些初始化后的环境变量或者配置信息
    yield
    # 进行环境清理的操作
    # 这里可以恢复环境变量或者删除配置信息

@pytest.mark.usefixtures('setup_env')
class TestExample:
    def test_case1(self):
        # 使用fixture中提供的环境变量或配置信息进行测试
        # 这里可以执行一些需要特定环境的测试逻辑
        assert result == expected_result

    def test_case2(self):
        # 使用fixture中提供的环境变量或配置信息进行测试
        # 这里可以执行一些需要特定环境的测试逻辑
        assert result == expected_result

上面的例子中，`setup_database`的作用域是`function`，表示每个测试用例都会调用它；`setup_env`的作用域是`class`，表示一个测试类中的所有测试用例都会共享它。在测试类中使用`@pytest.mark.usefixtures`装饰器可以直接使用fixture，不需要通过参数名引用。

#### 2.3 fixture参数化

fixture也可以通过参数化来扩展其功能。使用`@pytest.fixture(params=)`装饰器可以为fixture添加多个参数化的值。

import pytest

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
def setup_data(request):
    # 根据参数化的值进行数据准备
    data = request.param
    # 返回准备好的数据供测试用例使用
    return data

def test_data_se