软件测试 | Pytest 参数化与基本装饰器用法(测试参数装饰函数是一个)

import pytest# 定义一个简单的函数def add(x, y): return x + y# 使用参数化测试同一个函数@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [ (1, 2, 3), (2, 3, 5), (3, 4, 7), (4, 5, 9),])def test_add(a, b, expected): assert add(a, b) == expected

在这个示例中，test_add 函数使用了 @pytest.mark.parametrize 装饰器，分别用四组不同的参数运行测试。

Pytest 也支持对参数进行组合。
假设我们有两个参数列表，我们希望测试所有可能的参数组合，可以这样做：

@pytest.mark.parametrize("x", [1, 2])@pytest.mark.parametrize("y", [10, 20])def test_multiplication(x, y): assert x y in [10, 20, 20, 40]

这将会运行四次测试，分别是：

Pytest 提供了一些常用的装饰器来管理测试函数的行为，例如设置预置条件、清理操作等。

@pytest.fixture 装饰器用于定义测试前后的初始化代码（fixture）。
fixture 是一种资源管理方式，用于在测试函数运行之前准备好需要的资源，并在测试函数结束之后清理这些资源。

import pytest@pytest.fixturedef sample_data(): return {"name": "Alice", "age": 30}def test_sample_data(sample_data): assert sample_data["name"] == "Alice" assert sample_data["age"] == 30

在这个示例中，sample_data 是一个 fixture，它返回一个字典。
测试函数 test_sample_data 可以直接使用这个 fixture 提供的数据。

@pytest.mark.skip 装饰器用于跳过某些测试。
这在某些情况下非常有用，例如在特定条件下不适用的测试。

@pytest.mark.skip(reason="测试暂时被跳过")def test_example(): assert 1 + 1 == 3@pytest.mark.skipif

@pytest.mark.skipif 装饰器用于在满足特定条件时跳过测试。
例如，只有在 Python 版本低于 3.6 时才跳过某个测试：

import sys@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 6), reason="需要 Python 3.6 以上版本")def test_python_version(): assert sys.version_info >= (3, 6)@pytest.mark.xfail

@pytest.mark.xfail 装饰器用于标记已知会失败的测试。
它在测试预期失败时不会被视为错误。

@pytest.mark.xfail(reason="此功能尚未实现")def test_unimplemented_feature(): assert False结论

Pytest 的参数化和基本装饰器用法为编写灵活、高效的测试提供了强大的支持。
通过参数化测试，我们可以轻松地用不同的数据集运行相同的测试函数。
而通过装饰器，我们可以更好地管理测试的执行条件和环境。

熟练掌握这些功能，可以显著提高测试代码的质量和可维护性。
在实际项目中，这些技术将帮助你更高效地进行测试和确保代码的可靠性。