我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

pytest自动化测试中的fixture的声明和调用

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

pytest自动化测试中的fixture的声明和调用

1. fixture的声明

我们使用@pytest.fixture()来声明fixture函数。fixture()即可无参数进行声明,也可以带参数声明。

示例1:

@pytest.fixture()无参数进行声明


import pytest
@pytest.fixture      #fixture()未带任何参数,声明一个fixture函数
def fixture_demo():
    print("这个是一个fixture的demo演示")
def test_demo(fixture_demo):  #调用fixture函数——fixture_demo
    print("这是一个测试demo。")
    

@pytest.fixture()有参数的进行声明
通过上文pytest中fixtureAPI简单说明,我们对fixture()的参数有了一定了解。fixture()可以带着这些参数去声明一个fixture函数。


import pytest
@pytest.fixture(params=[1,2,3]) #fixture()带着parmas对ids()进行fixture函数的声明
def ids(request):
    data=request.param
    print(f'获取测试数据{data}')
    return data
def test_ids(ids):  #调用fixture函数-ids()
    print(ids)

2. fixture的调用

2.1 fixture的调用方式

fixture有三种调用方式,分别为:

1. 使用 fixturename
2. 使用@pytest.mark.usefixtures(“fixturename”)
3. autouse——自动应用

2.1.1 使用fixturename

通过pytest中fixtureAPI简单说明中对@fixture()参数的介绍,我们知道fixturename默认是@pytest.fixture()所装饰的函数的函数名,如果传入name参数,则fixturename就是name传入的内容。

当要调用fixture的时候,只要将fixturename作为参数传入测试函数即可。

示例2:

1.使用被装饰的函数的函数名


import pytest
@pytest.fixture() #未传入name,因此fixturename为函数名login
def login():
    print('login')
def test_case1(login):  #将fixturename作为参数传入
    print('这是testcase1')

2.使用fixture别名


import pytest
@pytest.fixture(name='login1') #传入name,因此fixturename为login1
def login():
    print('login')
def test_case1(login1):  #将fixturename作为参数传入
    print('这是testcase1')

注意:
当使用fixture的别名后,被装束函数的函数名失效,无法再继续使用其进行fixture的调用。

在这里插入图片描述

2.1.2 使用@pytest.mark.usefixtures("fixturename")

根据pytest官方文档的介绍,如果想让某个fixture适用于类、模块和项目中所有测试函数的话,会使用usefixtures来调用fixture。当然,单个测试函数也可以使用此方法来调用fixture。

使用usefixtures调用fixture和直接使用fixturename来调用fixture是有区别的,可总结为:

使用usefixtures调用的fixture只能用于配置测试前系统的初始状态,无法为测试用例提供测试数据;但使用fixturename调用的fixture却可以实现这两个功能。

示例:
1.声明一个名为login的fixture,并通过fixture()传入测试数据集。test_case1使用usefixtures的方法调用login,并且在函数内部想要打印login的返回值。


import pytest
@pytest.fixture(params=[1,2,3])  # 传入测试数据集 
def login(request):
    print("登陆操作")
    return request.param #返回测试数据
class TestClass1:
    @pytest.mark.usefixtures('login')  #使用usefixtures调用login
    def test_case1(self):
        print("这是Testclass1中testcase1")
        print(login)  #打印login 

运行后发现,结果和我们预期的不一样,print(login)打印出的是函数对象信息,不是返回值。

在这里插入图片描述

2.修改刚刚的代码,使用fixturename来调用login


import pytest
@pytest.fixture(params=[1,2,3])  # 传入测试数据集 
def login(request):
    print("登陆操作")
    return request.param #返回测试数据
class TestClass1:
    #@pytest.mark.usefixtures('login')  #使用usefixtures调用login
    def test_case1(self,login): #使用fixturename的方式调用login
        print("这是Testclass1中testcase1")
        print(login)  #打印login

运行后我们可以发现,结果和我们预期的一致,把login的返回值成功打印出来。

在这里插入图片描述

usefixtures调用fixture的方法只适用于测试函数,对于fixture函数不生效;使用fixturename调用fixture的方法对测试函数和fixture函数都适用。

示例:
1.以下demo想要实现执行测试用例前打印“登陆操作”,用例执行结束后打印“注销操作”。声明loginlogout为fixture函数,并且让logout使用usefixtures的方法调用login,再让test_case1调用logout


import pytest
@pytest.fixture() 
def login():
    print("登陆操作")
@pytest.mark.usefixtures('login') @pytest.fixture() def logout():
    yield
    print("注销操作")
class TestClass1:
    def test_case1(self,logout):
        print("这是Testclass1中testcase1") 

通过运行结果我们发现,结果只在执行测试函用例后打印了“注销操作”,与我们预期的结果不一致。

在这里插入图片描述

2.修改上面的demo代码,让logout使用fixturename的方式调用login


import pytest
@pytest.fixture()
 def login():
    print("登陆操作")
#@pytest.mark.usefixtures('login') 
@pytest.fixture() 
def logout(login): #使用fixturename的方式调用login
    yield
    print("注销操作")
class TestClass1:
    def test_case1(self,logout):
        print("这是Testclass1中testcase1") 
        

运行后我们发现,结果与我们预期的一致。

在这里插入图片描述

由此可以看出来,userfixtures的调用方法对于fixture函数无效。

下面我们将通过示例来演示userfixtures的使用方法:

为了演示效果,我们新建一个包,并在里面创建一个conftest.py。用于定义fixture函数。关于conftest.py的相关内容,后面会单独写一遍文章详细介绍。

在这里插入图片描述

在conftest.py中声明的一个login函数。


import pytest
@pytest.fixture()  
def login():
    print('登录操作')
    

1.整个类中应用fixture

使用usefixtures,让TestClass1这个类中所有测试函数都调用login


import pytest
@pytest.mark.usefixtures('login')  #让TestClass1调用login
class TestClass1:
    def test_case1(self):
        print("这是Testclass1中testcase1")
    def test_case2(self):
        print('这是Testclass1中testcase2')
class TestClass2:
    def test_case3(self):
        print('这是Testclass2中的testcase3')

运行结果:

通过结果我们可以发现,只有TestClass1中的test_case1和test_case2调用了login。

在这里插入图片描述

2.整个模块应用fixture

根据官方文档说明,在整个模块中应用fixture,可在模块使用

pytestmark=pytest.mark.usefixtures("fixturename")。

修改测试代码如下:


import pytest
pytestmark = pytest.mark.usefixtures("login")  #使用pytestmark在模块中使用usefixtures
class TestClass1:
    def test_case1(self):
        print("这是Testclass1中testcase1")
    def test_case2(self):
        print('这是Testclass1中testcase2')
class TestClass2:
    def test_case3(self):
        print('这是Testclass2中的testcase3')

运行结果:

通过运行结果可发现,整个模块中,所有测试类里面的测试函数都调用了login。

在这里插入图片描述

3.整个项目中使用

pytest.ini中配置usefixtures

演示项目结构如图:

在这里插入图片描述

对应文件中的代码如下:

test_demo中的test_demo.py


class TestClass1:
    def test_case1(self):
        print("这是pytest_demo包中test_demo模块里Testclass1中testcase1")
class TestClass2:
    def test_case2(self):
        print('这是pytest_demo包中test_demo模块里Testclass2中的testcase2')

test_usefixtures中的test_usefixtures.py


class TestClass1:
    def test_case1(self):
        print("这是pytest_usefixtures包中test_usefixtures模块里Testclass1中testcase1")
class TestClass2:
    def test_case2(self):
        print('这是pytest_usefixtures包中test_usefixtures模块里Testclass2中的testcase2')

TestDemo根目录下的conftest.py


import pytest

@pytest.fixture()  
def login():
    print('登录操作')
    

TestDemo根目录下的pytest.ini


[pytest]
usefixtures = login

运行整个项目:

项目中的测试函数都调用了conftest.py中的login。

在这里插入图片描述

4.使用usefixtures调用多个fixture

我们可以使用@pytest.mark.usefixtures('fixturename1','fixturename2')来调用多个fixture。

conftest.py中新增一个fixture:


import pytest
@pytest.fixture()
def login():
    print('登录操作')
@pytest.fixture()
def printids():
    print("打印ids。")

修改test_usefixtures.py:


@pytest.mark.usefixtures('login','printids')
class TestClass1:
    def test_case1(self):
        print("这是pytest_usefixtures包中test_usefixtures模块里Testclass1中testcase1")

运行后结果:

test_case1测试函数调用loginprintids两个fixture。

在这里插入图片描述

2.1.3 autouse——自动应用

fixture()autouse参数,是fixture自动应用的标识。

如果autouse=True,则在同作用域下的测试函数,会自动调用该fixture;如果autouse=False,则测试函数需要主动去调用该fixture。

autouse默认是False

示例4:

1.在TestClass1这个类中定义了一个login函数,声明为fixture,并且autouse设置为True

TestClass1中的test_case1主动调用了login,但是其他测试函数未主动调用。

我们还写了一个TestClass2类,类中有一个test_case4的测试函数。


import pytest
class TestClass1:
    @pytest.fixture(autouse=True)  # 启用自动应用
    def login(self):
        print("登陆操作")
    def test_case1(self,login):  # 调用了login这个fixture函数
        print("这是Testclass1中testcase1")
    def test_case2(self):  # 没有调用
        print('这是Testclass1中testcase2')
    def test_case3(self):  # 没有调用
        print('这是Testclass1中testcase3')
class TestClass2:
    def test_case4(self):
        print('这是Testclass2中的testcase4')


运行结果:

通过运行结果我们可以知道,当fixture的autouse=True的时候,在同作用域内的测试函数会自动调用fixture,非同作用域内的测试函数无法调用。

在这里插入图片描述

2.我们给fixture()带上更多的参数,修改上面的demo,并设置fixture的scope=‘class'


import pytest
@pytest.fixture(scope='class', autouse=True)  # fixture的作用域设为class级别,启用自动应用
def login():
    print("登陆操作")
class TestClass1:
    def test_case1(self):
        print("这是Testclass1中testcase1")
    def test_case2(self):
        print('这是Testclass1中testcase2')
    def test_case3(self):
        print('这是Testclass1中testcase3')
class TestClass2:
    def test_case4(self):
        print('这是Testclass2中的testcase4')

运行结果:

通过运行结果我们可以看出,当设置loginscope=‘class'的使用,每一个测试类都会自动调用一次login

autouse的使用也是遵照fixture函数的设置来进行的。

在这里插入图片描述

2.2 fixture使用的灵活性

通过官方文档的说明,我们知道了pytest的fixture系统是极其的灵活和强大的,官方文档也为我们以下几个灵活使用fixture的例子。

2.2.1 一个fixture函数可以调用其他的fixture

文章前面我们有演示过一个fixture函数调用其他fixture的例子。

代码如下:


import pytest
@pytest.fixture()
 def login():
    print("登陆操作")
@pytest.fixture() 
def logout(login): 
    yield
    print("注销操作")
class TestClass1:
    def test_case1(self,logout):
        print("这是Testclass1中testcase1") 
        

login()实现了测试执行的前置操作,logout()实现了测试执行的后置操作。logout()调用了login,测试函数则直接调用了logout

fixture在执行的时候是依次执行的。假如fixture A 调用了fixture B,那么执行的时候会先执行fixture B,然后再执行fixture A。因为fixture B是fixture A的依赖条件。

所以我们运行上面代码的时候,是会先调用login()然后再调用logout()的。而logout()中的yield会让测试用例执行的时候先执行login中的测试前置操作,然后再执行测试用例中的内容,最后执行logoutyield后面测试后置操作。

这样的一个操作,可以将复杂的测试需求,变成一个一个简单而又有组织性的的功能函数,更加方便后期进行维护。

2.2.2 fixture函数可被反复重用

两个不同的测试函数可以调用同一个fixture,并且获得各自的运行结果。测试函数之间并不会因为调用了同一个fixture而相互之间产生任何影响。

示例5:

演示代码:


import pytest
@pytest.fixture()
def first_number():  #fixture函数,返回1
    return 1
@pytest.fixture()
def order(first_number): #fixture函数,调用了first_number这个fixture,并且返回一个list
    return [first_number]
def test_secondnum1(order): #调用order,并且在order返回的list中添加 2 这个元素
    order.append(2)
    print(order)
    assert order==[1,2] #断言
def test_secondnum2(order): #也调用了order,并在order返回的list中添加 3 这个元素
    order.append(3)
    print(order)
    assert order==[1,3] #断言

运行结果:

在这里插入图片描述

上面这段代码我们声明了:
两个fixture——first_numberorder
first_number有一个返回值: 1
order调用了first_number,并返回一个列表: [1]

我们还定义了:
两个测试函数——test_secondnum1test_secondnum2,这两个测试函数都调用了order

test_secondnum1order的返回值做了一个append(2)的操作;test_secondnum1order的返回值做了一个append(3)的操作。

根据运行结果我们可以看出,两个测试函数对调用的fixture都做出了各自的操作,并且得到各自的一个运行结果。两者的运行结果没有因为都调用了order而相互产生影响。

fixture可被反复重用这一特点,对于确保测试之间彼此不受影响是非常有用的。我们可以声明一个通用的fixture函数,并使用这个特性来确保每个测试都能得到未受污染的测试数据,并且能从一个干净的初始状态开始执行。

2.2.3 测试函数/fixture函数可以一次调用多个fixture

文章前面我们有介绍过如何使用usefixtures来调用多个fixture,由此我们可以知道,pytest是允许测试函数和fixture函数按照自己的需求一次调用多个fixture的。

示例6:

演示代码:


import pytest

@pytest.fixture()
def first_number(): #第一个fixture,返回1
    return 1

@pytest.fixture()
def second_number(): #第二个fixture,返回2
    return 2

@pytest.fixture()
def third_number(): #第三个fixture,返回1
    return 3

@pytest.fixture()
def order(first_number,second_number): #调用first_number 和 second_number 返回 [1,2]
    return [first_number,second_number]

def test_case(order,third_number):  #调用order 和 third_number 
    order.append(third_number)     #对 order做append的操作,将third_number的返回值加入list中
    print(order)
    assert order==[1,2,3]  #断言
    

运行结果:

在这里插入图片描述

演示代码中我们声明了:
四个fixture——first_numbersecond_numberthird_numberorder;
一个测试函数——test_case

order 调用了first_numbersecond_numbertest_case调用了orderthird_number。他们都根据自己的需求调用了多个fixture,并且正常被执行。

2.2.4 同一测试执行期间,fixture可被多次请求

其实在看官方文档的时候,我有点不太理解这部分的内容。当时看文字的描述感觉与“fixture能够被重复调用“这一点有冲突,但是通过官方文档的代码示例,我才明白这两点其实是不冲突的。

下面我们先看一下官方示例。

示例7:

演示代码:


import pytest

@pytest.fixture
def first_entry():
    return "a"

@pytest.fixture
def order():
    return []

@pytest.fixture
def append_first(order, first_entry):
    return order.append(first_entry)

def test_string_only(append_first,order, first_entry):
    print(order)
    assert order == [first_entry]

运行结果:

在这里插入图片描述

示例代码中声明了:
三个fixture函数——first_entryorderappend_first;
一个测试函数——test_string_only

first_entry返回了一个str: "a"
order返回一个空list:[]
append_first调用了first_entryorder,并且返回 order.append(first_entry)

test_string_only调用了first_entryorderappend_first,并做了一个打印order值的操作和断言操作。

通过运行结果我们可以看到,test_string_only断言成功,并且打印的order的值是['a']

如果按照”fixture能够被重复调用“这一特点看,打印的order不应该是空list的吗?为什么会是[‘a']呢?

test_string_only在执行期间,先执行append_first,而append_first调用了order,并且对order进行了添加元素的操作,更改了order的值,此时order返回的值会存在缓存中。当test_string_only后面再去”调用“order的时候,其实和append_first引用的是同一个order对象,因此测试断言才会成功。

通过pytest官方文档我们知道,pytest一次只缓存一个fixture的实例,这意味着在使用参数化fixture时,pytest可以在给定范围内多次调用一个fixture。

当测试过程中先调用的fixture对其他fixture有依赖关系的话,在调用这个fixture的时候它所依赖的fixture也会被调用。所以后面测试执行过程中,如果再次有请求到这些fixture的话,fixture就不会被再次执行,此时会直接从缓存中获取到之前fixture执行后返回的数据来使用。

“fixture能够被重复调用“——针对不同的测试过程,目的是为了保障每个测试执行时都是一个干净的环境。
“同一测试执行期间,fixture可被多次请求”——同一测试过程中,目的是为了保障在测试过程中,前后使用的数据不会被重置。

文末说明:
以上内容是我在阅读pytest官方文档后,依照个人理解进行整理。内容可能会有理解错误之处,欢迎大家留言指正。谢谢

以上就是pytest自动化测试中的fixture的声明和调用的详细内容,更多关于fixture声明和调用的资料请关注编程网其它相关文章!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

pytest自动化测试中的fixture的声明和调用

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

自动化测试框架pytest的Fixture固件怎么调用

本篇内容介绍了“自动化测试框架pytest的Fixture固件怎么调用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!什么是固件Fixture
2023-07-05

Pytest自动化测试框架的使用

本文主要介绍了Pytest自动化测试框架的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2023-03-19

C++技术中的调试:实现自动化测试驱动的调试

atdd 是一种强大的调试技术,通过自动化测试用例来识别缺陷并解决问题。在 c++++ 中,可以使用 gtest、catch2 和 boost.test 等测试框架来实现 atdd。这些测试用例验证代码的正确性并确定问题的根源。通过 atd
C++技术中的调试:实现自动化测试驱动的调试
2024-05-08

python自动化测试框架pytest和unittest的区别是什么

这篇文章给大家介绍python自动化测试框架pytest和unittest的区别是什么,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。一、用例设计规则1.unittest(1)测试类必须继承unittest.TestCa
2023-06-02

自动化性能测试在PHP接口优化中的应用(PHP接口优化中自动化性能测试的运用)

自动化性能测试在PHP接口优化中发挥着至关重要的作用,有助于识别和解决性能瓶颈,提升接口性能和用户体验。通过性能基准测试、负载测试、压力测试、性能分析、持续集成、性能优化、用户体验监控和维护更新等应用,自动化性能测试成为PHP接口优化不可或缺的工具,确保接口在不断变化的环境中保持最佳性能。
自动化性能测试在PHP接口优化中的应用(PHP接口优化中自动化性能测试的运用)
2024-04-02

如何处理PHP开发中的单元测试和自动化测试

随着软件开发行业的日益发展,单元测试和自动化测试成为了开发者们重视的环节。PHP作为一种广泛应用于Web开发的脚本语言,单元测试和自动化测试同样也在PHP开发中扮演着重要的角色。本文将介绍如何处理PHP开发中的单元测试和自动化测试,并提供一
2023-10-21

怎样解说AngularJS在自动化测试中的应用

今天就跟大家聊聊有关怎样解说AngularJS在自动化测试中的应用,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。一、什么是AngularJS ?1、AngularJS是一组用来开发w
2023-06-05

PHP 应用程序性能优化中的自动化测试实践

自动化测试在 php 应用程序性能优化中至关重要,因为它可以快速识别性能回归。具体而言,单元测试可验证较小模块的性能,集成测试评估模块交互,端到端测试模拟真实用户交互。php 提供了出色的测试工具和框架(如 phpunit、behat、co
PHP 应用程序性能优化中的自动化测试实践
2024-05-02

Linux环境中用Python脚本实现自动化测试的方法

Linux环境中用Python脚本实现自动化测试的方法随着软件开发的迅猛发展,自动化测试在保证软件质量和提高开发效率方面起着至关重要的作用。而Python作为一种简单易用的编程语言,具有很强的可移植性和开发效率,被广泛应用于自动化测试中。本
2023-10-22

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录