精进单元测试技能 —— Pytest断言的艺术！

本篇文章主要是阐述Pytest在断言方面的应用。让大家能够了解和掌握Pytest针对断言设计了多种功能以适应在不同测试场景上使用。

了解断言的基础

在Pytest中，断言是通过 assert 语句来实现的。简单的断言通常用于验证预期值和实际值是否相等，例如：

def test_addition():    result = add(2, 3)    assert result == 5

然而除此之外，Pytest提供了更多丰富的断言方式，包括逻辑表达式、集合比较、异常捕获等，这些功能使得我们能够更全面地覆盖测试场景。

利用逻辑表达式

Pytest的断言支持丰富的逻辑表达式，使得我们可以更灵活地组合多个条件。例如，我们可以使用 and 、or、not 等关键词来连接多个断言，从而实现更复杂的测试逻辑：

def test_complex_logic():    result = some_complex_function()    assert result > 0 and result % 2 == 0

通过充分利用逻辑表达式，我们能够在一个测试用例中覆盖多个相关的断言，从而提高测试的全面性和可读性。

集合比较

在实际的测试中，有时我们需要比较集合之间的差异，Pytest提供了 assert set1 == set2 的方式来完成这样的比较。这对于验证返回的无序集合是否符合预期非常有用：​​​​​​​

def test_set_comparison():    result = get_some_data()    expected_set = {1, 2, 3, 4, 5}    assert set(result) == expected_set

通过集合比较，我们能够简洁而清晰地验证无序集合的相等性，确保测试的准确性。

现在我也找了很多测试的朋友，做了一个分享技术的交流群，共享了很多我们收集的技术文档和视频教程。
如果你不想再体验自学时找不到资源，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受
可以加入我们一起交流。而且还有很多在自动化，性能，安全，测试开发等等方面有一定建树的技术大牛
分享他们的经验，还会分享很多直播讲座和技术沙龙
可以免费学习！划重点！开源的！！！
qq群号：691998057【暗号：csdn999】

异常断言

在编写测试用例时，经常需要验证某个函数是否能够正确地抛出异常。Pytest提供了 pytest.raises 装饰器来实现异常断言：​​​​​​​

import pytest

def test_exception():    with pytest.raises(ValueError, match='Invalid value'):        raise ValueError('Invalid value')

通过使用 pytest.raises，我们可以明确地指定期望的异常类型，并且可以通过 match 参数验证异常消息是否符合预期。这样的断言方式使得我们能够更精确地检查代码中的异常处理逻辑。

定制断言函数

为了提高测试用例的可维护性，我们可以考虑编写定制的断言函数，使得测试用例更加简洁而易读。例如，我们可以编写一个用于验证两个浮点数是否在一定误差范围内相等的断言函数：​​​​​​​

def assert_float_equal(value1, value2, epsilon=1e-6):    assert abs(value1 - value2) < epsilon

def test_float_comparison():    result = calculate_float()    expected_result = 3.14159    assert_float_equal(result, expected_result)

通过编写定制的断言函数，我们不仅能够提高测试用例的可读性，还能够在后续的维护过程中更轻松地调整断言逻辑。

使用参数化测试

Pytest提供了参数化测试的功能，使得我们能够在同一个测试用例中使用不同的参数运行多次测试，进而提高测试的覆盖范围。结合参数化测试和断言，我们能够更全面地验证代码的不同输入组合。​​​​​​​

import pytest

@pytest.mark.parametrize("input_data, expected_result", [    ((2, 3), 5),    ((-1, 1), 0),    ((0, 0), 0),])def test_addition(input_data, expected_result):    result = add(*input_data)    assert result == expected_result

通过参数化测试，我们可以轻松地扩展测试用例，验证不同输入情况下的函数行为，而断言则保证了每个参数组合的准确性。

结合文档和注释

在编写测试用例时，良好的文档和注释是确保测试易于理解和维护的关键。通过在测试用例中添加清晰的注释，解释每个断言的目的和期望结果，可以帮助其他开发者更容易地理解测试的目的。​​​​​​​​​​​​​

def test_complex_behavior():    # Ensure that the function behaves correctly in normal cases    result = some_complex_function()    assert result > 0

    # Ensure that a specific edge case is handled properly    edge_result = some_complex_function(0)    assert edge_result == 42

结合文档和注释，我们能够更清晰地传达测试的目的和预期，使得测试用例更易于维护和理解。

合理利用Pytest提供的断言方式是提高测试质量和效率的关键。通过深入了解不同的断言方式，并在实践中灵活应用，我们能够编写出更具表达力和可维护性的测试用例，从而提高代码的质量和稳定性。在日常的开发工作中，不断学习和掌握断言的艺术，将为我们打造高效而可靠的测试奠定坚实基础。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走！ 

软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。