内容简介:一个简单的例子:执行结果
安装
pip install pytest
简介
pytest
可以轻松编写测试,支持扩展,并且有丰富的引用和库支持复杂的功能测试
一个简单的例子:
# content of test_sample.py def inc(x): return x + 1 def test_answer(): assert inc(3) == 5
执行结果
$ pytest =========================== test session starts ============================ platform linux -- Python 3.x.y, pytest-4.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache rootdir: $REGENDOC_TMPDIR collected 1 item test_sample.py F [100%] ================================= FAILURES ================================= _______________________________ test_answer ________________________________ def test_answer(): > assert inc(3) == 5 E assert 4 == 5 E + where 4 = inc(3) test_sample.py:6: AssertionError ========================= 1 failed in 0.12 seconds =========================
功能特点
- 失败的语句有详尽的信息 (无需记住 self.assert* names);
- 自动发现测试的模块和方法(通过模块和功能的命名方式);
- 使用fixtures用于管理测试资源;
- 可以兼容 unittest和nose测试组件;
- Python 2.7, Python 3.4+, PyPy 2.3, Jython 2.5 (未经测试);
- 丰富的插件资源, 超过315个外部插件和蓬勃发展的社区;
- 支持参数化
- 执行测试过程中可以将某些测试跳过,或者对某些预期失败的case标记成失败
- 支持重复执行失败的case
fixtures
fixtures提供一个固定的基线,可以可靠地重复执行测试。pytest fixture比经典的xUnit的setup/teardown 功能提供了显着的改进:
- fixtures具有明确的名称,并通过从测试功能,模块,类或整个项目中声明它们的使用来激活。
- fixtures以模块化方式实现,因为每个fixtures名称触发fixtures方法,该fixtures方法本身可以使用其他fixtures。
- fixtures管理从简单的单元扩展到复杂的功能测试,允许根据配置和组件选项对fixtures和测试进行参数化,或者在功能,类,模块或整个测试会话范围内重复使用fixtures。
此外,pytes也支持经典的 xunit风格 。您可以根据需要混合使用两种样式,逐步从经典样式移动到新样式。您也可以从现有的unittest.TestCase样式或基于nose的项目开始。
xunit风格:
setUpClass/tearDownClass setUpModule/tearDownModule
拓展作用域:
- 模块级(setup_module/teardown_module)开始于模块始末,全局的
- 函数级(setup_function/teardown_function)只对函数用例生效(不在类中)
- 类级(setup_class/teardown_class)只在类中前后运行一次(在类中)
- 方法级(setup_method/teardown_method)开始于方法始末(在类中)
- 类里面的(setup/teardown)运行在调用方法的前后
fixtures作为函数参数
让我们看一个简单的独立测试模块,它包含一个fixture和一个使用它的测试函数
# content of ./test_smtpsimple.py import pytest @pytest.fixture def smtp_connection(): import smtplib return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5) def test_ehlo(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.ehlo() assert response == 250 assert 0 # for demo purposes
在这里, test_ehlo
需要 smtp_connectio的返回值。pytest发现并调用
@pytest.fixture 标记的
smtp_connection fixture函数。运行测试如下所示:
$ pytest test_smtpsimple.py =========================== test session starts ============================ platform linux -- Python 3.x.y, pytest-4.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache rootdir: $REGENDOC_TMPDIR collected 1 item test_smtpsimple.py F [100%] ================================= FAILURES ================================= ________________________________ test_ehlo _________________________________ smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef> def test_ehlo(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.ehlo() assert response == 250 > assert 0 # for demo purposes E assert 0 test_smtpsimple.py:11: AssertionError ========================= 1 failed in 0.12 seconds =========================
pytest 调用执行过程如下:
- pytest 发现了test_ehlo函数,因为以test_前缀。test_ehlo需要一个名为smtp_connection的函数参数。通过查找名为标记fixture的函数来发现匹配smtp_connection函数
- smtp_connection() 被调用来创建一个实例
- test_ehlo(<smtp_connection instance>) 被调用
共享fixture功能
如果在实施测试期间您意识到要使用多个测试文件中的fixture功能,则可以将其移动到conftest.py文件中。您不需要导入要在测试中使用的夹具,它会自动被pytest发现。
下面这个示例将fixture函数放入单独的 conftest.py
文件中,以便来自目录中多个测试模块的测试可以访问fixture函数
# content of conftest.py import pytest import smtplib @pytest.fixture(scope="module") def smtp_connection(): return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)
这个fixture的名字是smtp_connection,可以在任何测试文件(conftest.py所在目录中下的)将名称列为输入参数来访问:
# content of test_module.py def test_ehlo(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.ehlo() assert response == 250 assert b"smtp.gmail.com" in msg assert 0 # for demo purposes def test_noop(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.noop() assert response == 250 assert 0 # for demo purposes
fixture作用域
@pytest.fixture(scope="module")使用scope控制fixture的作用域,function,class,module,package,session。
变量名称 | 作用范围 | xunit风格对比 |
---|---|---|
function | 开始于方法始末(在类中)默认 | setup_method |
class | 只在类中前后运行一次,每一个类调用一次,一个类可以有多个方法 | setup_class |
module | 开始于模块始末,全局的,每一个.py文件调用一次,该文件内又有多个function和class | setup_module |
|
|
|
session | 是多个文件调用一次,可以跨.py文件调用,每个.py文件就是module |
fixture的teardown 代码
用xunit风格的的代码setup和teardown都是成对出现的,pytest除了兼容这种模式外,pytest还支持fixture特定的终结代码的执行。通过使用 yield
语句而不是 return
, yield
语句之后的所有代码都用作teardown代码:
# content of conftest.py import smtplib import pytest @pytest.fixture(scope="module") def smtp_connection(): smtp_connection = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5) yield smtp_connection # provide the fixture value print("teardown smtp") smtp_connection.close()
当模块中的最后一次测试已经完成,无论测试的情况如何的语句smtp_connection.close()将被执行
让我们执行:
$ pytest -s -q --tb=no FFteardown smtp 2 failed in 0.12 seconds
请注意,如果我们使用 scope='function'
夹具设置fixture修饰的方法,则每次单独测试都会进行清理
我们也可以使用 yield
语法 with
的语句
# content of test_yield2.py import smtplib import pytest @pytest.fixture(scope="module") def smtp_connection(): with smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5) as smtp_connection: yield smtp_connection # provide the fixture value
yield关键字是在 python 语法生成器使用,用来节省内存
参数化
fixture参数化
当fixture方法被多次调用,并且每次执行一组相同的测试,在这种情况下,可以对fixture方法进行参数化。
扩展前面的示例,我们可以通过标记fixture的方法创建两个 smtp_connection 实例。fixture函数通过request对象访问每个参数:
# content of conftest.py import pytest import smtplib @pytest.fixture(scope="module", params=["smtp.gmail.com", "mail.python.org"]) def smtp_connection(request): smtp_connection = smtplib.SMTP(request.param, 587, timeout=5) yield smtp_connection print("finalizing %s" % smtp_connection) smtp_connection.close()
运行测试:
$ pytest -q test_module.py FFFF [100%] ================================= FAILURES ================================= ________________________ test_ehlo[smtp.gmail.com] _________________________ smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef> def test_ehlo(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.ehlo() assert response == 250 assert b"smtp.gmail.com" in msg > assert 0 # for demo purposes E assert 0 test_module.py:6: AssertionError ________________________ test_noop[smtp.gmail.com] _________________________ smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef> def test_noop(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.noop() assert response == 250 > assert 0 # for demo purposes E assert 0 test_module.py:11: AssertionError ________________________ test_ehlo[mail.python.org] ________________________ smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef> def test_ehlo(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.ehlo() assert response == 250 > assert b"smtp.gmail.com" in msg E AssertionError: assert b'smtp.gmail.com' in b'mail.python.org\nPIPELINING\nSIZE 51200000\nETRN\nSTARTTLS\nAUTH DIGEST-MD5 NTLM CRAM-MD5\nENHANCEDSTATUSCODES\n8BITMIME\nDSN\nSMTPUTF8\nCHUNKING' test_module.py:5: AssertionError -------------------------- Captured stdout setup --------------------------- finalizing <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef> ________________________ test_noop[mail.python.org] ________________________ smtp_connection = <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef> def test_noop(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.noop() assert response == 250 > assert 0 # for demo purposes E assert 0 test_module.py:11: AssertionError ------------------------- Captured stdout teardown ------------------------- finalizing <smtplib.SMTP object at 0xdeadbeef> 4 failed in 0.12 seconds
我们看到两个测试函数分别针对不同的smtp_connection实例运行了两次
测试函数参数
内置的pytest.mark.parametrize装饰器支持测试函数的参数的参数化。以下是测试函数的典型示例,该函数实现检查某个输入是否导致预期输出:
# content of test_expectation.py import pytest @pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)]) def test_eval(test_input, expected): assert eval(test_input) == expected
次使用它们运行三次:
$ pytest =========================== test session starts ============================ platform linux -- Python 3.x.y, pytest-4.x.y, py-1.x.y, pluggy-0.x.y cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache rootdir: $REGENDOC_TMPDIR collected 3 items test_expectation.py ..F [100%] ================================= FAILURES ================================= ____________________________ test_eval[6*9-42] _____________________________ test_input = '6*9', expected = 42 @pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)]) def test_eval(test_input, expected): > assert eval(test_input) == expected E AssertionError: assert 54 == 42 E + where 54 = eval('6*9') test_expectation.py:6: AssertionError ==================== 1 failed, 2 passed in 0.12 seconds ====================
调用fixture的方式
# content of conftest.py import pytest import smtplib @pytest.fixture(scope="module") def smtp_connection(): return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)
在方法中可以直接使用fixture标识的函数名调用:
# content of test_module.py def test_ehlo(smtp_connection): response, msg = smtp_connection.ehlo() assert response == 250 assert b"smtp.gmail.com" in msg assert 0 # for demo purposes
也可以用声明装饰器@pytest.mark.usefixtures调用
# content of test_module.py @pytest.mark.usefixtures("smtp_connection") def test_ehlo(): response, msg = smtp_connection.ehlo() assert response == 250 assert b"smtp.gmail.com" in msg assert 0 # for demo purposes
当装饰器@pytest.mark.usefixtures作用于类的时,如果这个 @pytest.fixture的scope=function,那么类中的每个测试方法都会调用这个fixture。
@pytest.fixture(scope="module", autouse=True),参数autouse, 默认设置为False。 当默认为False,就可以选择用上面两种方式来试用fixture。 当设置为True时,在一个session内的所有的test都会自动调用这个fixture。 所以用该功能时也要谨慎小心
pytest常用插件
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