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Pytest进阶之fixture的使用(超详细)

目录

Fixture定义

Fixture使用方式

作为参数使用

Fixture间相互调用(作为参数调用)

作为conftest.py文件传入

Fixture作用范围Scope

function

class

module

session

Fixture中params和ids

Fixture中autouse

Fixture中Name

总结


  pytest fixture 是一种用来管理测试依赖和资源的机制。

        简单来说,就是做初始化准备,比如一些测试用例需要打开浏览器或者链接数据库才能进行测试,因此我们需要在有需要的测试用例面前加上fixture进行测试前的资源准备。

Fixture定义

通过在函数前面加上

@pytest.fixture()装饰器来装饰一个函数,那么被装饰的这个函数就是一个fixture

先来简单的用一下:

我们在一个普通函数前面加上@pytest.fixture()

@pytest.fixture()
def fixtureFunc():return "I am Fixture"

这样这个函数就是一个fixture了,然后我们在用例中使用这个fixture

class TestDemo:def test_case1(self,fixtureFunc):print(fixtureFunc)assert fixtureFunc == "I am Fixture"

 这个方式是作为参数传入,后面还有其它的传入方式,我们等下再说

运行后我们发现已经成功输出了fixture函数中的值,而且用例也passed了

Fixture使用方式

Fixture共三种使用方式:

1.作为参数传入

2.fixture相互调用(也相当于作为参数传入)

3.作为conftest.py文件传入

我接下来会分别讲这三种使用方式

作为参数使用

我创建2个fixture函数,分别为login和logout,login如果被调用输出“登录”,并返回“Account”;logout如果被调用,则输出“退出”,并返回“Exit”

然后我在测试类中创建3个测试方法:

第一个case 我在参数中传入login,并输出

第二个case 不传入任何参数

第三个case 两个fixture(login,logout)全部传入,也输出

如下:

import pytest@pytest.fixture()
def login():print("登录")return "Account"@pytest.fixture()
def logout():print("退出")return "Exit"class TestDemo:def test_case1(self,login):print("我传入了Login Fixture")assert login == "Account"def test_case2(self):print("我没传入任何 Fixture")def test_case3(self,login,logout):print("我传入了两个Fixture")assert login == "Account"assert logout == "Exit"if __name__ == '__main__':pytest.main(['-s','test_2.py'])

预期结果:

case1:首先在参数中调用了login,则会自动寻找login的fixture,找到后输出
“登录”和“我传入了Login Fixture”

case2:由于没有传入任何Fixture,所以只会输出“我没传入任何 Fixture”

case3:两个fixture都传入了,那么输出“登录”和“退出”,以及测试方法本身的“我传入了两个Fixture”

我们运行验证一下结果:

可以看到谁出结果符合我们的预期,这便是作为参数的一种使用方法

Fixture间相互调用(作为参数调用)

        该方法其实是属于作为参数调用的一种特殊情况,只不过是是某个Fixture方法又调用了其他Fixture方法,而不是测试用例调用Fixture方法

        现在有一个login和account的fixture,login参数中调用了account。

在测试用例中,有一个用例调用了login,另一个用例调用了account,先看代码:

import pytest@pytest.fixture()
def account():print("Account")return "Ret-Account"#调用上面的account fixture
@pytest.fixture()
def login(account):print("Login")class TestDemo:def test_case1(self,login):print("调用了login,返回值为{}".format(login))def test_case2(self,account):print("调用了account,返回值为{}".format(account))

我们注意,login是没有返回值的,而account有一个返回值

那我们执行用例,结果是什么呢?

在命令行或终端输入 pytest -s .\test_2.py,,文件名和路径改成自己的就可以

         可以看到。test_case1调用login后,login的参数中有account  fixture,因此先调用了account,然后再执行login自己内部的逻辑,因此输出了Login,最后执行了test_case1中的逻辑

        但是返回值是None,这是因为返回值永远是上一次调用的函数返回的值,虽然login调用了account,account给login返回了一个值,但是login没用这个值,也没有返回任何值给test_case1,所以这个测试用例是没有返回值的

        作为对照,test_case2直接调用了account,然后返回了Ret-Account,也是符合我们预期的

做一下总结及补充:

  •         1.Fixture之间支持相互调用,但普通函数直接调用fixture是不生效的,必须在测试函数中调用才会生效
  •         2.多层fixture调用时,会最先执行最后一层fixture,然后再依次向前执行。类似于C语言中的压栈。例如这个例子调用顺序是test_case1->login->account,那么他就会先执行account,再执行login,最后执行test_case1
  •         3.不会自动return 上一层函数返回的值。例如login 接收到了上一层account的返回值,但是它并没有返回account返回的这个值,而是None,取决login本身return 的值

作为conftest.py文件传入

如果我们想在多个测试文件中,使用同一个fixture,那么我们可以单独将这个fixture拿出来,放到conftest.py文件中。

下面是使用conftest.py文件的规则:

  • 1.conftest.py文件名是固定的,不可以修改
  • 2.conftest.py与运行用例在同一个包下,并且该包中有__init__.py文件
  • 3.运行其他测试文件时会自动寻找conftest.py文件,而不需要手动导入

我们首先创建一个名为conftest.py文件,然后再新建两个.py文件,分别使用conftest.py文件中的fixture

conftest.py:

@pytest.fixture()def login():print("Login")return "Ret-Login"

test_1.py

import pytestdef test_case1(login):print(login)assert login == "Ret-Login"

test_2.py

import pytestdef test_case2(login):assert login != "Ret-Login"

然后我们在命令行执行这两个文件:

 pytest -s .\test_1.py .\test_2.py

 

可以看到case1确实如预期结果所示,调用了conftest.py中的fixture,正确输出而且断言正确

case2也调用了fixture,断言错误,和预期一样 

Fixture作用范围scope

Fixture的参数如下:

@pytest.fixture(scope = "function",params=None,autouse=False,ids=None,name=None)

fixture的作用范围(scope)共有4种:function,class,module,session

范围依次递增的:即function < class < module < session

我依次来讲解这些作用范围

function

其实我们刚才使用的是例子scope一直是function,它也是默认值

当scope=“function”时,只要有测试函数显示调用fixture时,都会执行一次fixture。但是如果测试函数没有调用fixture,那么就不会执行fixture

如下:

import pytest@pytest.fixture()
def login():print("Login")return "Ret-Login"class TestDemo:#调用login,则会调用一次fixturedef test_case1(self,login):print("case1")#不调用login,则不会调用fixturedef test_case2(self):print("case2")#调用login,则第二次调用fixture,加上case1,一共调用了两次def test_case3(self,login):print("case3")assert login == "Ret-Login"

 我们看运行结果:

可以看到第一次和第三次都调用了Login,一共调用了2次,第二次没调用

所以总结是:只要有测试方法调用了fixture,那么fixture都会被执行一次

class

当scope=“class”时,有两种场景:

  • 1.测试类下所有的测试方法都调用了fixture,那么fixture只执行一次,时机为测试类中 所有测试方执行前。
  • 2.测试类下只有部分测试方法调用了fixture,那么fixture只执行一次,时机为在测试类中 第一个调用fixture的测试方法前执行

不理解可以看下面的例子:

对于1:测试类下所有的测试方法都调用了fixture

import pytest@pytest.fixture(scope="class")
def login():print("Scope='class'")return "Ret-Login"class TestDemo:def test_case1(self,login):print("case1")assert login == "Ret-Login"def test_case2(self,login):print("case2")def test_case3(self,login):print("case3")assert login != "Ret-Login"

测试结果:

可以看到虽然类中有3个测试函数都调用了fixture,但是由于scope=“class”,所以最终fixture在所有测试方法执行前 只调用了一次

 对于2:测试类下只有部分测试方法调用了fixture

import pytest@pytest.fixture(scope="class")
def login():print("Scope='class'")return "Ret-Login"class TestDemo:def test_case1(self):print("case1")def test_case2(self,login):print("case2")def test_case3(self,login):print("case3")assert login == "Ret-Login"

        我们预期的是,先执行完case1,然后case2中由于是第一个调用login fixture,所以此时调用一次login,然后case3就不再调用login了,因为scope=“class”,所以只从第一个调用处调用一次、

结果如下:

可以看到确实结果如我们所预料的,而且case3正常通过,说明login已经能正常使用了

module

当scope=“module”时,则范围会对当前整个.py文件生效

与class相同,会在第一个调用fixture的测试方法前调用一次然后生效,后面即使再有 其他测试方法调用fixture,也不会再调用

import pytest@pytest.fixture(scope="module")
def login():print("Scope='module'")return "Ret-Login"def test_case(login):print("test_case")class TestDemo:def test_case1(self,login):print("case1")def test_case2(self,login):print("case2")def test_case3(self,login):print("case3")assert login == "Ret-Login"

从上向下执行,会先执行test_case,然后调用一次login fixture对后面其他调用的也就生效了,后面即使TestDemo中所有的测试方法都调用了login,也不会在调用了

可以看到也就在test_case第一次调用前 调用了一次fixture,后面都没有再调用了

session

当scope=“session”时,则范围会对所有的.py文件生效

还记得我们刚才说的conftest.py文件吗?其实该范围主要是应用在这里

这里有两个.py文件,test_1.py,test_2.py.

如果conftest.py文件中的fixture的scope=“module”

        那么当test_1.py文件第一次测试方法调用fixture后,test_1.py文件里后面其它的测试方法便不再调用,但是如果test_1.py文件执行完后,此时test_2.py也有测试方法调用fixture,那么测试还会再调用一次,这样相当于调用了2次

先看代码,看着代码理解会容易一些:

conftest.py:

import pytest@pytest.fixture(scope="module")
def login():print("Scope='module'")return "Ret-Login"

test_1.py:

import pytestdef test_case1(login):print("case1")assert login == "Ret-Login"def test_case2(login):print("case2")def test_case3(login):print("case3")

test_2.py:

import pytestdef test_case(login):print("test_case")class TestDemo:def test_case1(self,login):print("case1")def test_case2(self,login):print("case2")def test_case3(self,login):print("case3")assert login == "Ret-Login"

可以看到此时scope是“module”,我们运行:

可以看到此时确实一个文件都执行了一次

此时我把conftest.py文件中的scope换成“session”:

import pytest@pytest.fixture(scope="session")
def login():print("Scope='session'")return "Ret-Login"

运行:

可以看到此时虽然有多个测试文件,但fixture只被调用了一次 ,这便是session的作用了

Fixture中参数列表params和ids

params是fixture的第二个参数,它是Fixture的可选形参列表,支持列表传入

默认不写为None;

如果传入列表,对于传入的列表的每个值(参数),fixture都会执行一次。可以与第三个参数ids搭配使用,ids是每个参数的标识。类似for循环

在pytest中有一个内建的fixture叫做request,request.param 是 pytest 提供的一种机制,用于访问 fixture 参数化过程中每个参数值。

调用每一个参数,固定写法:

request.param

比如我想写一个带参数列表的fixture,然后每次都返回这几个参数,写法如下(这里我搭配了ids):

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3], ids=["param1", "param2", "param3"])
def some_fixture(request):return request.param

然后我们使用一个测试用例来调用这个fixture

import pytest@pytest.fixture(params=[1, 2, 3], ids=["param1", "param2", "param3"])
def some_fixture(request):return request.paramdef test_fixture(some_fixture):print(f"Running test with param: {some_fixture}")assert some_fixture > 0

可以看到三个值都已经被输出出来了,说明那3个参数全部被传入fixture了

如果我再加一个测试用例:

 可以看到1,2,3又被执行了一次

说明对于每个测试用例,fixture都会将参数列表的值传入执行。

比如fixture参数列表有3个,有两个测试用例

那么fixture一共会被执行2*3=6次

Fixture中autouse

autouse默认为Fasle

pytest 中的 fixture 只有在被显式地调用或作为测试函数的参数传递时才会执行。但是,如果你希望某个 fixture 在所有测试函数执行之前或之后自动执行,可以使用 autouse=True 来实现这一点。

即不需要再测试方法前面加上fixture调用,不需要加任何东西,他就会自动调用。

哪怕你没有使用该fixture,也会调用一次

我举个例子

@pytest.fixture(autouse=False)
def testAutouse():print("autouse is called")def test_case1(login):print("case1")def test_case2():print("case2")

可以看到只有显式调用fixture,才被执行了

但是当我们把autouse=True 

可以看到即使case2没有调用testautouse,它也被调用了一次,这便是autouse的作用

Fixture中Name

pytest 中,fixture 可以通过参数传递一个可选的 name 参数,这个参数的作用是为 fixture 显式命名,使得在测试报告中能够更清晰地识别和显示这个 fixture 的名称。

如果使用了name,那么后面传参只能使用这个name进行传参,而原本的fixture的名字会失效,

import pytest
#指定old_Fixture新名字为new_Fixture
@pytest.fixture(name="new_Fixture")
def old_Fixture():print("hello, Fixture")def test_case1(new_Fixture):print("case1")
def test_case2(old_Fixture):print("case2")

此时我们再运行:

可以看到报错,说old_Fixture未找到 ,就印证了刚才我们所说的

总结

在 pytest 中,fixture 是一种用于管理测试依赖和资源的强大机制。它可以在测试函数之前设置(setup)需要的环境,并在测试函数执行后进行清理(teardown)。以下是 fixture 的关键用法和参数总结:

定义 fixture:

  • 1.使用 @pytest.fixture 装饰器定义 fixture 函数。
  • 2.Fixture 函数可以接受测试函数传入的参数,这些参数可以是其他 fixture 或者测试函数的参数。
  • 3.可以设置不同作用域来控制 fixture 的生命周期,如 scope="function"、scope="module"、scope="class" 和 scope="session"。

参数化 fixture:

  • 1.使用 params 参数为 fixture 提供多个参数化实例。
  • 2.可以使用 ids 参数为每个参数化实例指定可读的标识符。
  • 3.request.param 用于在 fixture 函数中访问当前的参数化实例。

自动使用 fixture:

  • 使用 autouse=True 参数使得 fixture 在每个测试函数执行之前自动调用,无需在测试函数中显式引用。

显式命名 fixture:

  • 使用 name 参数为 fixture 显式设置一个名称,以便在测试报告中显示更有意义的名称。

通过合理使用 fixture,可以使得测试代码更清晰、模块化,并且能够提高测试的可维护性和可靠性。

到这里关于Pytest中的fixture机制就讲完了,如果感觉有疑问或者不懂,欢迎提问~

感谢你的阅读

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文章目录 前言一、堆空间的基本结构二、内存分配和回收原则对象优先在 Eden 区分配大对象直接进入老年代长期存活的对象将进入老年代主要进行 gc 的区域空间分配担保 三、死亡对象判断方法引用计数法可达性分析算法引用类型总结1&#xff0e;强引用&#xff08;StrongReference…...

Vue前端页面嵌入mermaid图表--流程图

一、安装Mermaid 首先&#xff0c;你需要在你的项目中安装Mermaid。可以通过npm或yarn来安装&#xff1a; npm install mermaid --save # 或者 yarn add mermaid结果如图&#xff1a; 二、Vue 方法一&#xff1a;使用pre标签 使用ref属性可以帮助你在Vue组件中访问DOM元素 …...

【web]-反序列化-easy ? not easy

打开后看到源码 <?php error_reporting(0); highlight_file(__FILE__);class A{public $class;public $para;public $check;public function __construct(){$this->class "B";$this->para "ctfer";echo new $this->class ($this->para…...

python 内置函数、math模块

一、内置函数 内置函数是 Python 解释器内置的一组函数&#xff0c;它们可以直接在 Python 程序中使用&#xff0c;无需额外导入模块。这些内置函数提供了基本的操作和功能&#xff0c;涵盖了广泛的用途&#xff0c;从数学运算到数据结构操作等等。 import mathprint(type(10)…...

Ubuntu Docker 安装

Ubuntu Docker 安装 1. 引言 Docker 是一个开源的应用容器引擎,它允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 2. 系统要求 在安装 Docker 之前,…...

vue接入google map自定义marker教程

需求背景 由于客户需求&#xff0c;原来系统接入的高德地图&#xff0c;他们不接受&#xff0c;需要换成google地图。然后就各种百度&#xff0c;各种Google&#xff0c;却不能实现。----无语&#xff0c;就连google地图官方的api也是一坨S-H-I。所以才出现这篇文章。 google地…...

Spring Boot集成Redis与Lua脚本:构建高效的分布式多规则限流系统

文章目录 Redis多规则限流和防重复提交记录访问次数解决临界值访问问题实现多规则限流先确定最终需要的效果编写注解&#xff08;RateLimiter&#xff0c;RateRule&#xff09;拦截注解 RateLimiter 编写lua脚本UUID时间戳编写 AOP 拦截 总结 Redis多规则限流和防重复提交 市面…...

四、单线程多路IO复用+多线程业务工作池

文章目录 一、前言1 编译方法 二、单线程多路IO复用多线程业务工作池结构三、重写Client_Context类四、编写Server类 一、前言 我们以及讲完单线程多路IO复用 以及任务调度与执行的C线程池&#xff0c;接下来我们就给他结合起来。 由于项目变大&#xff0c;尝试解耦项目&#…...

单元测试--Junit

Junit是Java的单元测试框架提供了一些注解方便我们进行单元测试 1. 常用注解 常用注解&#xff1a; TestBeforeAll&#xff0c;AfterAllBeforeEach&#xff0c;AfterEach 使用这些注解需要先引入依赖&#xff1a; <dependency><groupId>org.junit.jupiter<…...

达梦数据库系列—30. DTS迁移Mysql到DM

目录 1.MySQL 源端信息 2.DM 目的端信息 3.迁移评估 4.数据库迁移 4.1源端 MySQL 准备 4.2目的端达梦准备 初始化参数设置 兼容性参数设置 创建迁移用户和表空间 4.3迁移步骤 创建迁移 配置迁移对象及策略 开始迁移 对象补迁 5.数据校验 统计 MySQL 端对象及数…...

随记0000——从0、1 到 C语言

C语言的发展历程是计算机科学史上的一个重要里程碑。 下面是从最早的机器语言到汇编语言&#xff0c;再到高级语言如 C 语言的简化演进过程&#xff1a; 1. 机器语言 定义与特点 机器语言是最底层的编程语言&#xff0c;由一系列二进制代码组成。直接被CPU执行&#xff0c;…...