Python基础教程之pytest参数化详解.pdf

Python基础教程之 基础教程之pytest参数化详解 参数化详解 ⽬录 ⽬录 前⾔ 源代码分析 装饰测试类 装饰测试函数 单个数据 ⼀组数据 组合数据 标记⽤例 嵌套字典 增加测试结果可读性 总结 前⾔ 前⾔ 上篇博⽂介绍过，pytest是⽬前⽐较成熟功能齐全的测试框架，使⽤率肯定也不断攀升。在实际 ⼯作中，许多测试⽤例都是类似的重复，⼀个个写最后代码会显得很冗余。这⾥，我们来了解⼀下 @pytest.mark.parametrize装饰器，可以很好的解决上述问题。 源代码分析 源代码分析 def parametrize(self,argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None): 　　""" Add new invocations to the underlying test function using the list 　　　　of argvalues for the given argnames. Parametrization is performed 　　during the collection ph 在Python的测试领域，pytest框架以其强大的功能和易用性深受开发者喜爱。本文将深入探讨pytest中的一个重要特性——参数化，以帮助读者更好地理解和利用这一功能优化测试代码，提高工作效率。 参数化允许我们通过单一的测试函数执行多次，每次用不同的参数组合。这样可以避免编写大量重复的测试用例，使得代码更加简洁且易于维护。pytest提供了`@pytest.mark.parametrize`装饰器来实现这一功能。 我们来看`parametrize`方法的基本结构。这个方法接受四个主要参数： 1. `argnames`: 这是一个表示一个或多个参数名的字符串（用逗号分隔）或者列表/元组。例如，如果你有两个参数`x`和`y`，你可以传入`"x,y"`或者`['x', 'y']`。 2. `argvalues`: 这是一个列表，决定了测试函数被调用的不同参数值。如果只有一个`argname`，`argvalues`是一个值列表；如果有多个`argname`，则`argvalues`应为一个包含相应数量元组的列表，每个元组对应一组参数值。 3. `indirect`: 这是一个布尔值或参数名列表。如果设置为True，表示所有`argnames`中的参数将在测试的设置阶段通过`request.param`传递给相应的fixture函数，以进行更复杂的设置操作，而不是在收集阶段。若提供参数名列表，只有这些参数名的值会被间接传递。 4. `ids`: 这可以是一个字符串列表，或者一个接受一个参数的可调用对象。字符串列表中的每个元素与`argvalues`中的值对应，用于自定义测试ID。如果某个测试的ID为None，pytest将自动为该参数生成ID。如果`ids`是可调用的，它应该接收一个参数并返回一个字符串，作为测试ID。 举个例子，假设我们有一个简单的加法函数`add(a, b)`，我们想要测试不同数值组合的加法结果，可以这样写测试： ```python import pytest def add(a, b): return a + b @pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [(1, 2, 3), (0, -1, -1), (5, 7, 12)]) def test_add(a, b, expected): assert add(a, b) == expected ``` 在这个例子中，`test_add`函数将被执行三次，每次用不同的参数组合（1, 2, 3），（0, -1, -1），（5, 7, 12）。这样，我们无需为每一种情况编写单独的测试函数。 此外，`pytest.mark.parametrize`还支持使用嵌套字典来组织更复杂的数据集，以及通过`ids`参数提供更有意义的测试ID，以提高测试报告的可读性。 pytest的参数化功能是测试自动化中的强大工具，它极大地简化了重复测试用例的编写，提高了代码的复用性和可维护性。通过深入理解和熟练运用`@pytest.mark.parametrize`装饰器，我们可以编写出高效、整洁的测试代码，确保软件质量的同时，提升开发效率。