Pytest参数化:强大而灵活的数据驱动测试实践
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更新于2024-07-02
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Pytest参数化是一种强大的功能,使得单元测试更加灵活,尤其适用于数据驱动测试。在Python的unittest框架中,数据驱动测试通常通过Data Driven Testing (DDT)实现。然而,当切换到Pytest时,你会发现它同样支持这一特性,主要通过`@pytest.mark.parametrize`装饰器来实现。
`@pytest.mark.parametrize`是一个用于标记测试函数的装饰器,它允许你在测试用例中传递多个参数集合,每个集合对应一组输入和预期结果,这样可以减少重复代码并提高测试的可维护性。在给定的例子中,文件`test_parametrize.py`展示了如何使用这个装饰器进行数据驱动测试:
首先,导入了pytest模块,并定义了一个数据集`data_1`,其中包含两组参数`(1, 2, 3)`和`(4, 5, 9)`。这代表两个不同的输入(a和b)以及它们的预期结果(expect)。
接下来,定义了一个名为`add`的简单函数,接受两个参数并返回它们的和。然后,我们创建了一个名为`TestParametrize`的测试类,该类有两个方法`test_parametrize_1`和`test_parametrize_2`,它们都带有相同的参数签名:`self, a, b, expect`。这两个方法分别接收测试数据并执行相应的`add`函数,同时使用`assert`语句验证实际结果是否与预期一致。
在`test_parametrize_1`和`test_parametrize_2`方法内部,使用`print`语句显示当前测试数据,以便于了解测试的具体执行情况。最后,在`if __name__ == '__main__':`部分,调用了`pytest.main(['-sv'])`来运行测试,其中`-s`表示不隐藏输出,`-v`表示详细模式,展示每个测试的执行过程。
当运行这个脚本时,Pytest会根据`data_1`中的每组参数创建一个独立的测试用例。输出显示了测试函数对于每组输入的数据执行情况,如果所有测试通过,我们会看到`PASSED`的结果。
总结来说,Pytest的`@pytest.mark.parametrize`装饰器为数据驱动测试提供了强大的工具,使得开发者能够以一种结构化的方式管理测试用例,避免了在unittest中手动复制和粘贴代码的繁琐。这不仅提高了测试的可维护性和覆盖率,也为代码的重用和扩展创造了便利。
2021-09-01 上传
2021-08-07 上传
2023-07-28 上传
2023-07-28 上传
2023-06-01 上传
2023-07-25 上传
pytest.main(['-s', '-q', '--alluredir', '../../Report/report_test_001_search'])这段代码为什么不能生成报告在Report中
2023-06-01 上传
2023-07-13 上传
2023-12-03 上传
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