1. 使用assert编写断言
pytest允许你使用python标准的assert表达式写断言；
例如，你可以这样做：
# src/chapter-3/test_sample.py
def func(x):
return x + 1
def test_sample():
assert func(3) == 5
如果这个断言失败，你会看到func(3)实际的返回值+ where 4 = func(3)：
$ pipenv run pytest -q src/chapter-3/test_sample.py
F [100%]
=============================== FAILURES ================================
______________________________ test_sample ______________________________
def test_sample():
> assert func(3) == 5
E assert 4 == 5
E + where 4 = func(3)
src/chapter-3/test_sample.py:28: AssertionError
1 failed in 0.05s
pytest支持显示常见的python子表达式的值，包括：调用、属性、比较、二进制和一元运算符等（可以参考这个例子 ）;
这允许你在没有模版代码参考的情况下，可以使用的python的数据结构，而无须担心自省丢失的问题；
同时，你也可以为断言指定了一条说明信息，用于失败时的情况说明：
assert a % 2 == 0, "value was odd, should be even"
2. 编写触发期望异常的断言
你可以使用pytest.raises()作为上下文管理器，来编写一个触发期望异常的断言：
import pytest
def myfunc():
raise ValueError("Exception 123 raised")
def test_match():
with pytest.raises(ValueError):
myfunc()
当用例没有返回ValueError或者没有异常返回时，断言判断失败；
如果你希望同时访问异常的属性，可以这样：
import pytest
def myfunc():
raise ValueError("Exception 123 raised")
def test_match():
with pytest.raises(ValueError) as excinfo:
myfunc()
assert '123' in str(excinfo.value)
其中，excinfo是ExceptionInfo的一个实例，它封装了异常的信息；常用的属性包括：.type、.value和.traceback；
注意：
在上下文管理器的作用域中，
raises代码必须是最后一行，否则，其后面的代码将不会执行；所以，如果上述例子改成：def test_match(): with pytest.raises(ValueError) as excinfo: myfunc() assert '456' in str(excinfo.value)则测试将永远成功，因为
assert '456' in str(excinfo.value)并不会执行；
你也可以给pytest.raises()传递一个关键字参数match，来测试异常的字符串表示str(excinfo.value)是否符合给定的正则表达式（和unittest中的TestCase.assertRaisesRegexp方法类似）：
import pytest
def myfunc():
raise ValueError("Exception 123 raised")
def test_match():
with pytest.raises((ValueError, RuntimeError), match=r'.* 123 .*'):
myfunc()
pytest实际调用的是re.search()方法来做上述检查；并且，pytest.raises()也支持检查多个期望异常（以元组的形式传递参数），我们只需要触发其中任意一个；
pytest.raises还有另外的一种使用形式：
-
首先，我们来看一下它在源码中的定义：
# _pytest/python_api.py def raises( # noqa: F811 expected_exception: Union["Type[_E]", Tuple["Type[_E]", ...]], *args: Any, match: Optional[Union[str, "Pattern"]] = None, **kwargs: Any ) -> Union["RaisesContext[_E]", Optional[_pytest._code.ExceptionInfo[_E]]]:它接收一个位置参数
expected_exception，一组可变参数args，一个关键字参数match和一组关键字参数kwargs； -
接着看方法的具体内容：
# _pytest/python_api.py if not args: if kwargs: msg = "Unexpected keyword arguments passed to pytest.raises: " msg += ", ".join(sorted(kwargs)) msg += "\nUse context-manager form instead?" raise TypeError(msg) return RaisesContext(expected_exception, message, match) else: func = args[0] if not callable(func): raise TypeError( "{!r} object (type: {}) must be callable".format(func, type(func)) ) try: func(*args[1:], **kwargs) except expected_exception as e: # We just caught the exception - there is a traceback. assert e.__traceback__ is not None return _pytest._code.ExceptionInfo.from_exc_info( (type(e), e, e.__traceback__) ) fail(message)其中，
args如果存在，那么它的第一个参数必须是一个可调用的对象，否则会报TypeError异常；同时，它会把剩余的
args参数和所有kwargs参数传递给这个可调用对象，然后检查这个对象执行之后是否触发指定异常； -
所以我们有了一种新的写法：
pytest.raises(ZeroDivisionError, lambda x: 1/x, 0) # 或者 pytest.raises(ZeroDivisionError, lambda x: 1/x, x=0)这个时候如果你再传递
match参数，是不生效的，因为它只有在if not args:的时候生效；
pytest.mark.xfail()也可以接收一个raises参数，来判断用例是否因为一个具体的异常而导致失败：
@pytest.mark.xfail(raises=IndexError)
def test_f():
f()
如果f()触发一个IndexError异常，则用例标记为xfailed；如果没有，则正常执行f()；
注意：
如果
f()测试成功，用例的结果是xpassed，而不是passed；
pytest.raises适用于检查由代码故意引发的异常；而@pytest.mark.xfail()更适合用于记录一些未修复的Bug；
3. 特殊数据结构比较时的优化
# src/chapter-3/test_special_compare.py
def test_set_comparison():
set1 = set('1308')
set2 = set('8035')
assert set1 == set2
def test_long_str_comparison():
str1 = 'show me codes'
str2 = 'show me money'
assert str1 == str2
def test_dict_comparison():
dict1 = {
'x': 1,
'y': 2,
}
dict2 = {
'x': 1,
'y': 1,
}
assert dict1 == dict2
上面，我们检查了三种数据结构的比较：集合、字符串和字典；
$ pipenv run pytest -q src/chapter-3/test_special_compare.py
FFF [100%]
=============================== FAILURES ================================
__________________________ test_set_comparison __________________________
def test_set_comparison():
set1 = set('1308')
set2 = set('8035')
> assert set1 == set2
E AssertionError: assert {'0', '1', '3', '8'} == {'0', '3', '5', '8'}
E Extra items in the left set:
E '1'
E Extra items in the right set:
E '5'
E Full diff:
E - {'8', '0', '1', '3'}
E + {'8', '3', '5', '0'}
src/chapter-3/test_special_compare.py:26: AssertionError
_______________________ test_long_str_comparison ________________________
def test_long_str_comparison():
str1 = 'show me codes'
str2 = 'show me money'
> assert str1 == str2
E AssertionError: assert 'show me codes' == 'show me money'
E - show me codes
E ? ^ ^ ^
E + show me money
E ? ^ ^ ^
src/chapter-3/test_special_compare.py:32: AssertionError
_________________________ test_dict_comparison __________________________
def test_dict_comparison():
dict1 = {
'x': 1,
'y': 2,
}
dict2 = {
'x': 1,
'y': 1,
}
> assert dict1 == dict2
E AssertionError: assert {'x': 1, 'y': 2} == {'x': 1, 'y': 1}
E Omitting 1 identical items, use -vv to show
E Differing items:
E {'y': 2} != {'y': 1}
E Full diff:
E - {'x': 1, 'y': 2}
E ? ^
E + {'x': 1, 'y': 1}...
E
E ...Full output truncated (2 lines hidden), use '-vv' to show
src/chapter-3/test_special_compare.py:44: AssertionError
3 failed in 0.08s
针对一些特殊的数据结构间的比较，pytest对结果的显示做了一些优化：
- 集合、列表等：标记出第一个不同的元素；
- 字符串：标记出不同的部分；
- 字典：标记出不同的条目；
4. 为失败断言添加自定义的说明
# src/chapter-3/test_foo_compare.py
class Foo:
def __init__(self, val):
self.val = val
def __eq__(self, other):
return self.val == other.val
def test_foo_compare():
f1 = Foo(1)
f2 = Foo(2)
assert f1 == f2
我们定义了一个Foo对象，也复写了它的__eq__()方法，但当我们执行这个用例时：
$ pipenv run pytest -q src/chapter-3/test_foo_compare.py
F [100%]
=============================== FAILURES ================================
___________________________ test_foo_compare ____________________________
def test_foo_compare():
f1 = Foo(1)
f2 = Foo(2)
> assert f1 == f2
E assert ==
src/chapter-3/test_foo_compare.py:34: AssertionError
1 failed in 0.05s
并不能直观的从中看出来失败的原因assert ；
在这种情况下，我们有两种方法来解决：
-
复写
Foo的__repr__()方法：def __repr__(self): return str(self.val)我们再执行用例：
$ pipenv run pytest -q src/chapter-3/test_foo_compare.py F [100%] =============================== FAILURES ================================ ___________________________ test_foo_compare ____________________________ def test_foo_compare(): f1 = Foo(1) f2 = Foo(2) > assert f1 == f2 E assert 1 == 2 src/chapter-3/test_foo_compare.py:37: AssertionError 1 failed in 0.05s这时，我们能看到失败的原因是因为
1 == 2不成立；至于
__str__()和__repr__()的区别，可以参考StackFlow上的这个问题中的回答：https://stackoverflow.com/questions/1436703/difference-between-str-and-repr -
使用
pytest_assertrepr_compare这个钩子方法添加自定义的失败说明# src/chapter-3/test_foo_compare.py from .test_foo_compare import Foo def pytest_assertrepr_compare(op, left, right): if isinstance(left, Foo) and isinstance(right, Foo) and op == "==": return [ "比较两个Foo实例:", # 顶头写概要 " 值: {} != {}".format(left.val, right.val), # 除了第一个行，其余都可以缩进 ]再次执行：
$ pytest -q src/chapter-3/test_foo_compare.py F [100%] =============================== FAILURES ================================ ___________________________ test_foo_compare ____________________________ def test_foo_compare(): f1 = Foo(1) f2 = Foo(2) > assert f1 == f2 E assert 比较两个Foo实例: E 值: 1 != 2 src/chapter-3/test_foo_compare.py:37: AssertionError 1 failed in 0.03s我们会看到一个更友好的失败说明；
5. 关于断言自省的细节
当断言失败时，pytest为我们提供了非常人性化的失败说明，中间往往夹杂着相应变量的自省信息，这个我们称为断言的自省；
那么，pytest是如何做到这样的：
-
pytest发现测试模块，并引入他们，与此同时，pytest会复写断言语句，添加自省信息；但是，不是测试模块的断言语句并不会被复写；
5.1. 复写缓存文件
pytest会把被复写的模块存储到本地作为缓存使用，你可以通过在测试用例的根文件夹中的conftest.py里添加如下配置来禁止这种行为；：
import sys
sys.dont_write_bytecode = True
但是，它并不会妨碍你享受断言自省的好处，只是不会在本地存储.pyc文件了。
5.2. 去使能断言自省
你可以通过一下两种方法：
- 在需要去使能模块的
docstring中添加PYTEST_DONT_REWRITE字符串； - 执行pytest时，添加
--assert=plain选项；
我们来看一下去使能后的效果：
$ pipenv run pytest -q --assert=plain src/chapter-3/test_foo_compare.py
F [100%]
=============================== FAILURES ================================
___________________________ test_foo_compare ____________________________
def test_foo_compare():
f1 = Foo(1)
f2 = Foo(2)
> assert f1 == f2
E AssertionError
src/chapter-3/test_foo_compare.py:37: AssertionError
1 failed in 0.03s
断言失败时的信息就非常的不完整了，我们几乎看不出任何有用的调试信息；