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- 5.Fixture
- 5.1 通过conftest.py共享fixture
- 5.2 使用fixture执行配置和销毁逻辑
- 5.3 使用--setup-show回溯fixture执行过程
- 5.4 使用fixture传递测试数据
- 5.5 使用多个fixture
- 5.6 指定fixture作用范围
- 5.7 使用usefixture指定fixture
- 5.8 给fixture添加autouse选项
- 5.9 给fixture重命名
- 5.10 fixture参数化
5.Fixture
在测试过程中，fixture都可以派上用场。fixture是在测试函数运行前后，则pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包含定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。来看以下简单示例，返回一个简单的fixture
import pytest
@pytest.fixture()
def getData():
return 28
def test_getFixture(getData):
assert getData==28
-
@pytest.fixture()装饰器用于声明函数是一个fixture。如果测试函数的参数列表中包含fixture名称，则pytest会检测到，并在测试函数运行之前执行该fixture。fixture可以完成任务，也可以返回数据给测试函数。
-
test_getFixture()的参数列表中包含一个fixture，名为getData，pytest会以该名称搜索fixture。pytest会优先搜索该测试所在模块，然后搜索conftest.py
后面所提到的fixture均是由@pytest.fixture()装饰器定义的函数，fixture是pytest用于将测试前后进行预备、清理工作的代码分离出核心逻辑的一种机制。
5.1 通过conftest.py共享fixture
fixture的特点如下所示：
- 1.fixture可以放在单独的测试文件中。如果希望多个测试文件共享fixture，可以在某个公共目录新建一个conftest.py文件，将fixture放在其中。
- 2.如果希望fixture的作用范围仅限于某个测试文件，则可以将fixture写在该测试文件中
- 3.尽管conftest.py是Python模块，但却不能被测试文件导入。因此是不允许出现import conftest的
5.2 使用fixture执行配置和销毁逻辑
在测试前准备和测试结束后清理环境，在数据库中连接使用比较多。测试前需要连接数据库，测试完成后，需要关闭数据库等，这时就可以使用fixture进行配置和清理环境了，如下所示：
1.DBOperate.py
import sqlite3
import os
class DBOperate:
def __init__(self,dbPath=os.path.join(os.getcwd(),"db")):
self.dbPath=dbPath
self.connect=sqlite3.connect(self.dbPath)
def Query(self,sql:str)->list:
"""传统查询语句"""
queryResult = self.connect.cursor().execute(sql).fetchall()
return queryResult if queryResult else []
def QueryAsDict(self,sql:str)->dict:
"""调用该函数返回结果为字典形式"""
self.connect.row_factory=self.dictFactory
cur=self.connect.cursor()
queryResult=cur.execute(sql).fetchall()
return queryResult if queryResult else {}
def Insert(self,sql:str)->bool:
insertRows=self.connect.cursor().execute(sql)
self.connect.commit()
return True if insertRows.rowcount else False
def Update(self,sql:str)->bool:
updateRows=self.connect.cursor().execute(sql)
self.connect.commit()
return True if updateRows.rowcount else False
def Delete(self,sql:str)->bool:
delRows=self.connect.cursor().execute(sql)
self.connect.commit()
return True if delRows.rowcount else False
def CloseDB(self):
self.connect.cursor().close()
self.connect.close()
def dictFactory(self,cursor,row):
"""将sql查询结果整理成字典形式"""
d={}
for index,col in enumerate(cursor.description):
d[col[0]]=row[index]
return d
2.conftest.py
import pytest
from DBOperate import DBOperate
@pytest.fixture()
def dbOperate():
# setup:connect db
db=DBOperate()
# 数据库操作
sql="""SELECT * FROM user_info"""
res=db.QueryAsDict(sql)
# tearDown:close db
db.CloseDB()
return res
3.test_02.py
import pytest
from DBOperate import DBOperate
def test_dbOperate(dbOperate):
db=DBOperate()
sql = """SELECT * FROM user_info"""
expect=db.QueryAsDict(sql)
res=dbOperate
assert expect==res
在fixture中，在执行查询语句前，db=DBOperate()相当于建立数据库连接，可视为配置过程（setup），而db.CloseDB()则相当于清理过程（teardown）过程，无论测试过程发生了什么，清理过程均会被执行。
5.3 使用--setup-show回溯fixture执行过程
如果直接运行前面的测试，则看不到其fixture的执行过程，如下所示：
>>> pytest -v .\test_02.py
=================== test session starts =================================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- d:\program files\python\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 1 item
test_02.py::test_dbOperate PASSED [100%]
===================== 1 passed in 0.07s ==================================
如果希望看到其详细的执行过程及执行的先后顺序，可以使用参数--setup-show，如下所示：
>>> pytest --setup-show -v .\test_02.py
====================== test session starts ==================================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- d:\program files\python\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 1 item
test_02.py::test_dbOperate
SETUP F dbOperate
test_02.py::test_dbOperate (fixtures used: dbOperate)PASSED
TEARDOWN F dbOperate
============================ 1 passed in 0.03s =================================
从上面的运行的输出结果中可以看到，真正的测试函数被夹在中间，pytest会将每一个fixture的执行分成setup和teardown两部分。
fixture名称前面F代表其作用范围，F:表示函数级别，S:表示会话级别
5.4 使用fixture传递测试数据
fixture非常适合存放测试数据，且可以返回任何数据，示例如下所示：
import pytest
@pytest.fixture()
def sampleList():
return [1,23,"a",{"a":1}]
def test_sampleList(sampleList):
assert sampleList[1]==32
运行结果如下所示：
>>> pytest -v .\test_fixture.py
=========================== test session starts ==============================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- d:\program files\python\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 1 item
test_fixture.py::test_sampleList FAILED [100%]
================================= FAILURES ===========================================
_________________________test_sampleList ____________________________________________
sampleList = [1, 23, 'a', {'a': 1}]
def test_sampleList(sampleList):
> assert sampleList[1]==32
E assert 23 == 32
E +23
E -32
test_fixture.py:8: AssertionError
===========================short test summary info =================================
FAILED test_fixture.py::test_sampleList - assert 23 == 32
=========================== 1 failed in 0.20s ======================================
除了指明详细的错误信息之外，pytest还给出了引起assert异常的函数参数值。fixture作为测试函数的参数，也会被纳入测试报告中。
上面的示例演示的是异常发生在测试函数中，那如果异常发生在fixture中，会怎么样？
import pytest
@pytest.fixture()
def sampleList():
x=23
assert x==32
return x
def test_sampleList(sampleList):
assert sampleList==32
运行结果如下所示：
>>> pytest -v .\test_fixture.py
======================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- d:\program files\python\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 1 item
test_fixture.py::test_sampleList ERROR [100%]
========================== ERRORS ==========================================
_________________ ERROR at setup of test_sampleList ________________________
@pytest.fixture()
def sampleList():
x=23
> assert x==32
E assert 23 == 32
E +23
E -32
test_fixture.py:6: AssertionError
==================== short test summary info ================================
ERROR test_fixture.py::test_sampleList - assert 23 == 32
=========================== 1 error in 0.27s =================================
在运行的输出结果中，正确定位到了fixture函数中发生assert异常的位置，其次test_sampleList并没有被标记为FAIL，而是被标记为ERROR，这个区分很清楚，如果被标记为FAIL，用户就知道失败发生在核心函数中，而不是发生在测试依赖的fixture中。
5.5 使用多个fixture
示例代码如下所示：
1.DBOperate
import sqlite3
import os
class DBOperate:
def __init__(self,dbPath=os.path.join(os.getcwd(),"db")):
self.dbPath=dbPath
self.connect=sqlite3.connect(self.dbPath)
def Query(self,sql:str)->list:
"""传统查询语句"""
queryResult = self.connect.cursor().execute(sql).fetchall()
return queryResult if queryResult else []
def QueryAsDict(self,sql:str)->dict:
"""调用该函数返回结果为字典形式"""
self.connect.row_factory=self.dictFactory
cur=self.connect.cursor()
queryResult=cur.execute(sql).fetchall()
return queryResult if queryResult else {}
def Insert(self,sql:str)->bool:
insertRows=self.connect.cursor().execute(sql)
self.connect.commit()
return True if insertRows.rowcount else False
def Update(self,sql:str)->bool:
updateRows=self.connect.cursor().execute(sql)
self.connect.commit()
return True if updateRows.rowcount else False
def Delete(self,sql:str)->bool:
delRows=self.connect.cursor().execute(sql)
self.connect.commit()
return True if delRows.rowcount else False
def CloseDB(self):
self.connect.cursor().close()
self.connect.close()
def dictFactory(self,cursor,row):
"""将sql查询结果整理成字典形式"""
d={}
for index,col in enumerate(cursor.description):
d[col[0]]=row[index]
return d
2.conftest.py
import pytest
from DBOperate import DBOperate
@pytest.fixture()
def dbOperate():
# setup:connect db
db=DBOperate()
yield
# tearDown:close db
db.CloseDB()
@pytest.fixture()
def mulQuerySqlA():
return (
"SELECT * FROM user_info",
"SELECT * FROM case_info",
"SELECT * FROM config_paras"
)
@pytest.fixture()
def mulQuerySqlB():
return (
"SELECT * FROM user_info WHERE account in('admin')",
"SELECT * FROM case_info WHERE ID in('TEST-1')",
"SELECT * FROM config_paras WHERE accountMinChar==2",
"SELECT * FROM report_info WHERE ID in('TEST-1')"
)
@pytest.fixture()
def mulFixtureA(dbOperate,mulQuerySqlA):
db = DBOperate()
tmpList=[]
for item in mulQuerySqlA:
tmpList.append(db.QueryAsDict(item))
return tmpList
@pytest.fixture()
def mulFixtureB(dbOperate,mulQuerySqlB):
db = DBOperate()
tmpList = []
for item in mulQuerySqlB:
tmpList.append(db.QueryAsDict(item))
return tmpList
3.test_03.py
import pytest
def test_count(mulQuerySqlA):
assert len(mulQuerySqlA)==3
运行结果如下所示：
>>> pytest -v --setup-show .\test_03.py
========================= test session starts ================================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- d:\program files\python\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 1 item
test_03.py::test_count
SETUP F mulQuerySqlA
test_03.py::test_count (fixtures used: mulQuerySqlA)PASSED
TEARDOWN F mulQuerySqlA
========================== 1 passed in 0.05s ==================================
使用fixture的优势在于：用户编写的测试函数可以只考虑核心的测试逻辑，而不需要考虑测试前的准备工作。
5.6 指定fixture作用范围
fixture有一个叫scope的可选参数，称为作用范围，常用于控制fixture何时执行配置和销毁逻辑。@pytest.fixture()通常有4个可选值，分别为function、class、module和session，默认为function。各个scope的描述信息如下所示：
- 1.scope="function"
函数级别的fixture每个测试函数仅运行一次，配置代码在测试函数运行之前运行，清理代码则在测试函数运行之后运行。
- 2.scope="class"
类级别的fixture每个测试类仅运行一次，无论类中有多少个测试方法，都可以共享这个fixture.
- 3.scope="moudle"
模块级别的fixture每个模块仅运行一次，无论模块中有多少个测试函数、测试方法或其他fixture都可以共享这个fixture
- 4.scope="session"
会话级别的fixture每个会话仅运行一次，一次会话中，所有测试方法和测试函数都可以共享这个fixture。
各个作用范围的scope示例如下所示：
import pytest
@pytest.fixture(scope="function")
def funcScope():
pass
@pytest.fixture(scope="module")
def moduleScope():
pass
@pytest.fixture(scope="session")
def sessionScope():
pass
@pytest.fixture(scope="class")
def classScope():
pass
def test_A(sessionScope,moduleScope,funcScope):
pass
@pytest.mark.usefixtures("classScope")
class TestSomething:
def test_B(self):
pass
def test_C(self):
pass
运行结果如下所示：
>>> pytest --setup-show -v .\test_scope.py
=================== test session starts ===================================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- d:\program files\python\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 3 items
test_scope.py::test_A
SETUP S sessionScope
SETUP M moduleScope
SETUP F funcScope
test_scope.py::test_A (fixtures used: funcScope, moduleScope, sessionScope)PASSED
TEARDOWN F funcScope
test_scope.py::TestSomething::test_B
SETUP C classScope
test_scope.py::TestSomething::test_B (fixtures used: classScope)PASSED
test_scope.py::TestSomething::test_C
test_scope.py::TestSomething::test_C (fixtures used: classScope)PASSED
TEARDOWN C classScope
TEARDOWN M moduleScope
TEARDOWN S sessionScope
=========================3 passed in 0.04s ===============================
以上各字母代表了不同的scope级别，C(class)、M(module)、F(function)、S(Session)。
fixture只能使用同级别或比自己更高级别的fixture。例如函数级别的fixture可以使用同级别的fixture，也可以使用类级别、模块级别、会话级别的fixture，反之则不行。
5.7 使用usefixture指定fixture
除在测试函数列表中指定fixture之外，也可以用@pytest.mark.usefixtures("fixture1","fixture2")标记测试函数或类。这种标记方法对测试类非常适用。如下所示：
@pytest.fixture(scope="class")
def classScope():
pass
@pytest.mark.usefixtures("classScope")
class TestSomething:
def test_B(self):
pass
def test_C(self):
pass
使用usefixtures和在测试方法中添加fixture参数，两者并无太大差别，唯一区别在于后者可以使用fixture的返回值。
5.8 给fixture添加autouse选项
之前所用到的fixture都是根据测试本身来命名或针对示例中的测试类使用usefixtures，也可以通过指定autouse=True选项，使作用范围内的测试函数都运行该fixture，这种方式非常适合需要多次运行，但不依赖任何系统状态或外部数据的代码。示例代码如下所示：
import pytest
import time
@pytest.fixture(autouse=True,scope="session")
def endSessionTimeScope():
yield
print(f"\nfinished {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
@pytest.fixture(autouse=True)
def timeDeltaScope():
startTime=time.time()
yield
endTime=time.time()
print(f"\ntest duration:{round(endTime-startTime,3)}")
def test_A():
time.sleep(2)
def test_B():
time.sleep(5)
运行结果如下所示：
>>> pytest -v -s .\test_autouse.py
==================== test session starts =======================================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- d:\program files\python\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 2 items
test_autouse.py::test_A PASSED
test duration:2.002
test_autouse.py::test_B PASSED
test duration:5.006
finished 2020-05-26 12:35:57
=============================2 passed in 7.13s ====================================
5.9 给fixture重命名
fixture的名字通常显示在使用它的测试或其他fixture函数的参数列表上，一般会和fixture函数名保持一致。pytest也允许使用@pytest.fixture(name="fixtureName")对fixture重命名。示例如下所示：
import pytest
@pytest.fixture(name="Surpass")
def getData():
return [1,2,3]
def test_getData(Surpass):
assert Surpass==[1,2,3]
在前面的示例中，使用fixture名字时，是用的函数名，而使用@pytest.fixture(name="Surpass")后，就相当于给fixture取了一别名。在调用fixture时，则可以使用别名了。运行结果如下所示：
>>> pytest --setup-show .\test_renamefixture.py
=======================test session starts ===============================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 1 item
test_renamefixture.py
SETUP F Surpass
test_renamefixture.py::test_getData (fixtures used: Surpass).
TEARDOWN F Surpass
=========================== 1 passed in 0.05s ===============================
如果想找出重命名后的fixture定义，可以使用pytest的选项--fixtures，并提供所在测试文件名。pytest可提供所有测试使用的fixture，包含重命名的，如下所示：
>>> pytest --fixtures .\test_renamefixture.py
========================test session starts =================================================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 1 item
--------------------------- fixtures defined from conftest ----------------------------------
mulQuerySqlA
conftest.py:14: no docstring available
mulQuerySqlB
conftest.py:22: no docstring available
mulFixtureA
conftest.py:32: no docstring available
mulFixtureB
conftest.py:40: no docstring available
dbOperate
conftest.py:5: no docstring available
------------------------- fixtures defined from test_renamefixture -------------------------
Surpass
test_renamefixture.py:4: no docstring available
5.10 fixture参数化
在4.7中已经介绍过测试的参数化，也可以对fixture做参数化处理。下面来演示fixture参数化另一个功能，如下所示：
import pytest
paras=((1,2),(3,5),(7,8),(10,-98))
parasIds=[f"{x},{y}" for x,y in paras]
def add(x:int,y:int)->int:
return x+y
@pytest.fixture(params=paras,ids=parasIds)
def getParas(request):
return request.param
def test_add(getParas):
res=add(getParas[0],getParas[1])
expect=getParas[0]+getParas[1]
assert res==expect
fixture参数列表中的request也是pytest内建的fixture之一，代表fixture的调用状态。getParas逻辑非常简单，仅以request.param做为返回值供测试用，paras里面有4个元素，因此需要被调用4次，运行结果如下所示：
>>> pytest -v .\test_fixtrueparamize.py
============================ test session starts ================================
platform win32 -- Python 3.7.6, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.1 -- d:\program files\python\python.exe
cachedir: .pytest_cache
rootdir: C:\Users\Surpass\Documents\PycharmProjects\PytestStudy\Lesson03
collected 4 items
test_fixtrueparamize.py::test_add[1,2] PASSED [ 25%]
test_fixtrueparamize.py::test_add[3,5] PASSED [ 50%]
test_fixtrueparamize.py::test_add[7,8] PASSED [ 75%]
test_fixtrueparamize.py::test_add[10,-98] PASSED [100%]
================================ 4 passed in 0.10s =====================================
原文地址：https://www.cnblogs.com/surpassme/p/13258521.html
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