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python pytest 参数化的几种方式

发布时间 2023-07-03 15:24:59作者: 云淡#风清

在pytest框架中，可以使用多种方式进行参数化测试。以下是一些常见的参数化方式及其示例：

  1. 使用@pytest.mark.parametrize装饰器：可以使用pytest提供的@pytest.mark.parametrize装饰器来指定参数化测试的参数。下面是一个示例： 
    import pytest

@pytest.mark.parametrize("num, expected", [
    (1, 1),
    (2, 4),
    (3, 9)
])
def test_square(num, expected):
    assert num ** 2 == expected

    在上面的示例中，通过给@pytest.mark.parametrize装饰器传递参数列表，每个参数列表都是一个参数化测试的参数组合。每个参数组合都会作为单独的测试用例执行。

  2. 使用pytest.fixture装饰器：可以使用pytest.fixture装饰器创建一个可以在测试函数中使用的参数化fixture。下面是一个示例： 
    import pytest

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
def num(request):
    return request.param

def test_square(num):
    assert num ** 2 == num * num

    在上面的示例中，使用@pytest.fixture装饰器创建了一个名为num的参数化fixture。通过在测试函数的参数中引用该fixture，每个参数组合都会作为单独的测试用例执行。

  3. 使用pytest_generate_tests钩子函数：可以使用pytest的钩子函数pytest_generate_tests来自定义参数化测试的生成方式。下面是一个示例： 
    import pytest

def pytest_generate_tests(metafunc):
    if 'num' in metafunc.fixturenames:
        metafunc.parametrize('num', [1, 2, 3])

def test_square(num):
    assert num ** 2 == num * num

    在上面的示例中，定义了一个pytest_generate_tests钩子函数，通过判断测试函数的参数是否存在来进行参数化。每个参数组合都会作为单独的测试用例执行。

  4. 使用pytest-data库：pytest-data是一个用于参数化测试的扩展库，可以通过加载外部数据文件来提供参数化测试的数据。以下是一个示例：

    import pytest
from pytest_data import data

@pytest.mark.datafiles('test_data.csv')
def test_addition(datafiles):
    data_file = datafiles / 'test_data.csv'
    for row in data(data_file):
        num1 = row['num1']
        num2 = row['num2']
        expected = row['expected']
        assert num1 + num2 == expected

    在上面的示例中，使用pytest-data库的data装饰器加载了一个CSV文件作为测试数据，并在测试函数中使用了这些数据进行参数化测试。

  5. 使用CSV或Excel文件：如果希望使用CSV或Excel文件作为测试数据进行参数化，可以使用Python的csv或openpyxl库来读取文件并生成参数组合。以下是一个示例： 
    import pytest
import csv

def read_csv(file_path):
    with open(file_path, 'r') as csv_file:
        csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
        for row in csv_reader:
            yield row

@pytest.mark.parametrize("data", read_csv("test_data.csv"))
def test_multiply(data):
    num1 = int(data['num1'])
    num2 = int(data['num2'])
    expected = int(data['expected'])
    assert num1 * num2 == expected

    在上面的示例中，通过read_csv函数读取CSV文件的每一行作为参数组合，并使用@pytest.mark.parametrize装饰器进行参数化测试。

  6. 使用pytest.mark.parametrize装饰器嵌套：可以使用pytest.mark.parametrize装饰器嵌套来进行多个参数的组合。示例如下： 
    import pytest

@pytest.mark.parametrize("num", [1, 2])
@pytest.mark.parametrize("operation", ["add", "subtract"])
def test_calculator(num, operation):
    if operation == "add":
        result = num + num
        assert result == 2 * num
    elif operation == "subtract":
        result = num - num
        assert result == 0

    在上面的示例中，使用了两个参数化装饰器，分别对num和operation进行参数化。每个参数化装饰器中的参数都会进行组合，生成不同的测试用例。

  7. 使用自定义参数化装饰器：除了pytest提供的装饰器，还可以自定义参数化装饰器来实现特定的参数化方式。示例如下 
    import pytest

def custom_parametrize(*args):
    def decorator(func):
        for arg in args:
            func = pytest.mark.parametrize(*arg)(func)
        return func
    return decorator

@custom_parametrize(
    ("num", [1, 2, 3]),
    ("operation", ["add", "subtract"])
)
def test_calculator(num, operation):
    if operation == "add":
        result = num + num
        assert result == 2 * num
    elif operation == "subtract":
        result = num - num
        assert result == 0

    在上面的示例中，定义了一个自定义的参数化装饰器custom_parametrize，接受一系列参数化参数，并将其应用于测试函数。使用自定义装饰器可以实现更复杂的参数化逻辑。