pytest8.x版本 中文使用文档-------32.示例:使用自定义目录收集器
默认情况下,pytest 使用pytest.Package来收集包含 __init__.py 文件的目录,使用 pytest.Dir来收集其他目录。如果你想要自定义目录的收集方式,你可以编写自己的pytest.Directory 收集器,并使用 pytest_collect_directory钩子来连接它。
对于目录清单文件的一个基本示例
假设你想要自定义每个目录的收集方式。以下是一个conftest.py插件的示例,它允许目录包含一个manifest.json文件,该文件定义了该目录的收集方式。在这个示例中,仅支持一个简单的文件列表,但你可以想象添加其他键,如排除项和通配符。
from __future__ import annotations import json import pytest class ManifestDirectory(pytest.Directory): def collect(self): # pytest的标准行为是遍历所有`test_*.py`文件,并对每个文件调用`pytest_collect_file`。 # 这个收集器改为读取`manifest.json`文件,并且仅对其中定义的文件调用`pytest_collect_file`。 manifest_path = self.path / "manifest.json" manifest = json.loads(manifest_path.read_text(encoding="utf-8")) ihook = self.ihook for file in manifest["files"]: yield from ihook.pytest_collect_file( file_path=self.path / file, parent=self ) @pytest.hookimpl
def pytest_collect_directory(path, parent): # 对于包含`manifest.json`文件的目录,使用我们的自定义收集器。 if path.joinpath("manifest.json").is_file(): return ManifestDirectory.from_parent(parent=parent, path=path) # 否则,回退到标准行为。 return None
你可以创建一个 manifest.json 文件和一些测试文件:
{"files": ["test_first.py","test_second.py"]
}
# content of test_first.py
from __future__ import annotationsdef test_1():pass
# content of test_second.py
from __future__ import annotationsdef test_2():pass
# content of test_third.py
from __future__ import annotationsdef test_3():pass
现在你可以执行测试规范了:
customdirectory $ pytest
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y, pytest-8.x.y, pluggy-1.x.y
rootdir: /home/sweet/project/customdirectory
configfile: pytest.ini
collected 2 itemstests/test_first.py . [ 50%]
tests/test_second.py . [100%]============================ 2 passed in 0.12s =============================
请注意,test_three.py 没有被执行,因为它没有在清单中列出。
你可以验证你的自定义收集器是否出现在收集树中:
customdirectory $ pytest --collect-only
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y, pytest-8.x.y, pluggy-1.x.y
rootdir: /home/sweet/project/customdirectory
configfile: pytest.ini
collected 2 items<Dir customdirectory><ManifestDirectory tests><Module test_first.py><Function test_1><Module test_second.py><Function test_2>======================== 2 tests collected in 0.12s ========================
相关文章:
pytest8.x版本 中文使用文档-------32.示例:使用自定义目录收集器
默认情况下,pytest 使用pytest.Package来收集包含 __init__.py 文件的目录,使用 pytest.Dir来收集其他目录。如果你想要自定义目录的收集方式,你可以编写自己的pytest.Directory 收集器,并使用 pytest_collect_directory钩子来连接…...
c语言第七天笔记
作业题: 设计TVM(地铁自动售票机)机软件。 输入站数,计算费用,计费规则,6站2元,7-10站3元,11站以上为4元。 输入钱数,计算找零(找零时优先找回面额大的钞票)࿰…...
软件测试经理工作日常随记【8】-UI自动化_加密接口的传输
软件测试经理工作日常随记【8】-UI自动化_加密接口的传输 工具类 #utils_api.py class RequestUtils:classmethoddef send_request_splicing(cls, dicts, url): # 对应请求的入参及请求的函数Logger.logger_in().info(-----------------{}接口开始执行-----------------.for…...
基于FPGA的出租车计费系统设计---第一版--郝旭帅电子设计团队
欢迎各位朋友关注“郝旭帅电子设计团队”,本篇为各位朋友介绍基于FPGA的出租车计费系统设计—第一版 功能说明: 收费标准(里程):起步价5元,包括三公里;三公里之后,每公里2元&#x…...
商汤联合建工社共同打造“住建领域法规标准知识大模型”
近日,商汤科技与中国建筑出版传媒有限公司(下称“建工社”)共同发布“住建领域法规标准知识大模型”,共同探索新型知识服务模式。大模型聚焦建筑行业,以商汤“日日新SenseNova 5.5”大模型体系为基础,结合海…...
基于STM32的智能交通监控系统教程
目录 引言环境准备智能交通监控系统基础代码实现:实现智能交通监控系统 车辆检测模块交通流量分析模块通信与网络系统实现用户界面与数据可视化应用场景:交通管理与优化常见问题与解决方案收尾与总结 引言 随着城市化进程的加快,交通拥堵问…...
Git和TortoiseGit的安装与使用
文章目录 前言一、Git安装步骤查看版本信息 二、TortoiseGit安装中文语言包TortoiseGit 配置不同语言 Git基本原理介绍及常用指令 GitLab添加TortoiseGIT生成SSH Key 前言 Git 提供了一种有效的方式来管理项目的版本,协作开发,以及跟踪和应用文件的变化…...
改进YOLOv5:加入非对称卷积块ACNet,加强CNN 的内核骨架,包含VOC对比实验
🔥🔥🔥 提升多尺度、不规则目标检测,创新提升 🔥🔥🔥 🔥🔥🔥 捕捉图像特征和处理复杂图像特征 🔥🔥🔥 👉👉👉: 本专栏包含大量的新设计的创新想法,包含详细的代码和说明,具备有效的创新组合,可以有效应用到改进创新当中 👉👉👉: �…...
论文解读(12)-Transfer Learning
这个也是看论文的时候看到的,但是对这方面不是理解,需要对这方面知识点进行一个补充。 参考: 迁移学习概述(Transfer Learning)-CSDN博客 1. 什么是Transfer Learning? Transfer Learning就是迁移学习&…...
力扣高频SQL 50题(基础版)第三十八题
文章目录 力扣高频SQL 50题(基础版)第三十八题1484.按日期分组销售产品题目说明实现过程准备数据实现方式结果截图总结 力扣高频SQL 50题(基础版)第三十八题 1484.按日期分组销售产品 题目说明 表 Activities: ---…...
大模型下的视频理解video understanding
数据集 Learning Video Context as Interleaved Multimodal Sequences Motivation: 针对Narrative videos, like movie clips, TV series, etc.:因为比较复杂 most top-performing video perception models 都是研究那种原子动作or人or物 understandin…...
【网络安全】CR/LF注入+Race Condition绕过MFA
未经许可,不得转载。 文章目录 漏洞1:CR/LF注入前言正文漏洞2:Race Condition绕过MFA前言正文漏洞1:CR/LF注入 前言 ExaHub(此处为虚拟名称)是一个专为 Exa 编程语言的爱好者和专业人士量身定制的平台。Exa 语言以其出色的速度和性能而闻名,广泛应用于科学计算、机器学…...
深度学习入门——卷积神经网络
本章的主题是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。CNN被用于图像识别、语音识别等各种场合,在图像识别的比赛中,基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础。本章将详细介绍CNN的结构,并用Python实…...
快团团供货大大团长帮卖团长如何线上结算和支付货款?
一、如何支付结算单? 团长在快团团小程序【我的供货商】—【结算单】—【待支付】中,找到需要支付的结算单,点击【去支付】即可。 当有多笔结算单待支付时,团长可筛选供货商和日期找到需要支付的结算单,点击【去批量…...
vite vue3 Webstorm multiple export width the same name “default“
系统格式不一样,导致代码文件格式冲突导致的,解决方法找到对应的文件,将文件类型切换成LF。...
Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
### 一、背景 在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功&…...
草的渲染理论
Unity引擎提供了基础的terrain工具,可以制作地形,在上面刷树刷草。对于树,Unity是支持带LOD的Prefab,不同距离显示不同细节的模型,效果还不错。对于草,Unity支持两种方式来刷草,一种是Add Grass…...
Redis:十大数据类型
键(key) 常用命令 1. 字符串(String) 1.1 基本命令 set key value 如下:设置kv键值对,存货时长为30秒 get key mset key value [key value ...]mget key [key ...] 同时设置或者获取多个键值对 getrange…...
bugku-web-source
kali中先用dirsearch工具扫描后台目录,然后用wget -r url/.git命令递归下载后,进入txt文件使用git reflog命令然后只用git show查看作者提交flag日志,用git show 一个一个去尝试,很多假的flag git reflog 是一个 Git 命令&#x…...
一键生成视频并批量上传视频抖音、bilibili、腾讯(已打包)
GenerateAndAutoupload Github地址:https://github.com/cmdch2017/GenerateAndAutoupload 如何下载(找到最新的release) https://github.com/cmdch2017/GenerateAndAutoupload/releases/download/v1.0.1/v1.0.1.zip 启动必知道 conf.py …...
Chapter03-Authentication vulnerabilities
文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...
Appium+python自动化(十六)- ADB命令
简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具,该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具,其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利,如安装和调试…...
从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达
先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略,并且实现了基本的选区操作,还调研了自绘选区的实现。那么相对的,我们还需要设计编辑器的选区表达,也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围,就是以模型选区为基准来…...
Objective-C常用命名规范总结
【OC】常用命名规范总结 文章目录 【OC】常用命名规范总结1.类名(Class Name)2.协议名(Protocol Name)3.方法名(Method Name)4.属性名(Property Name)5.局部变量/实例变量(Local / Instance Variables&…...
Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路
一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天,Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量,正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务(如 OpenAI、Anthropic)的无缝对接&…...
【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作
080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...
Linux 中如何提取压缩文件 ?
Linux 是一种流行的开源操作系统,它提供了许多工具来管理、压缩和解压缩文件。压缩文件有助于节省存储空间,使数据传输更快。本指南将向您展示如何在 Linux 中提取不同类型的压缩文件。 1. Unpacking ZIP Files ZIP 文件是非常常见的,要在 …...
Java后端检查空条件查询
通过抛出运行异常:throw new RuntimeException("请输入查询条件!");BranchWarehouseServiceImpl.java // 查询试剂交易(入库/出库)记录Overridepublic List<BranchWarehouseTransactions> queryForReagent(Branch…...
[拓扑优化] 1.概述
常见的拓扑优化方法有:均匀化法、变密度法、渐进结构优化法、水平集法、移动可变形组件法等。 常见的数值计算方法有:有限元法、有限差分法、边界元法、离散元法、无网格法、扩展有限元法、等几何分析等。 将上述数值计算方法与拓扑优化方法结合&#…...
医疗AI模型可解释性编程研究:基于SHAP、LIME与Anchor
1 医疗树模型与可解释人工智能基础 医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践,在这一过程中,模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法(如RandomForest、XGBoost、LightGBM)因其卓越的预测性能和相对良好的解释性…...
