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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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,再到高级语言如 C 语言的简化演进过程: 1. 机器语言 定义与特点 机器语言是最底层的编程语言,由一系列二进制代码组成。直接被CPU执行,…...