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    pytest进阶教程之fixture函数详解

    fixture函数存在意义

      与python自带的unitest测试框架中的setup、teardown类似,pytest提供了fixture函数用以在测试执行前和执行后进行必要的准备和清理工作。但是相对来说又比setup、teardown好用。

    firture相对于setup和teardown的优势

    1. 命名方式灵活,不局限于setup和teardown这几个命名
    2. conftest.py 配置里可以实现数据共享,不需要import就能自动找到一些配置
    3. scope="module" 可以实现多个.py跨文件共享前置, 每一个.py文件调用一次
    4. scope="session" 以实现多个.py跨文件使用一个session来完成多个用例

    fixture函数定义

      通过将fixture声明为参数名,测试用例函数可以请求fixture。fixture修饰器来标记固定的工厂函数,在其他函数,模块,类或整个工程调用它时会被激活并优先执行,通常会被用于完成预置处理和重复操作。

    # 定义的夹具函数,使用装饰器pytest.fixture
    @pytest.fixture
    def my_fruit():
     print("login:用户执行登录操作")
    
    # 使用夹具函数的测试用例
    def test_my_fruit_in_basket(my_fruit):
     print("hello world")
    
    if __name__ == '__main__':
     pytest.main(['test_login.py::test_my_fruit_in_basket', '-s'])
    
    #执行结果:
    collected 1 item
    test_login.py login:
    用户执行登录操作
    hello world
    .
    ============================== 1 passed in 0.02s ==========================

    fixture作用

    调用fixture有三种方式

    Fixture名字作为测试用例的参数

      可以直接使用fixture名称作为输入参数(是个典型的高阶函数),在这种情况下,fixture函数返回的fixture实例将被注入,最终在测试用例执行前执行这个装饰过的函数。如下列代码,①将返回值传递给测试用例,②通过函数入参方式,可以传入多个fixture函数

    import pytest
    
    @pytest.fixture
    def first_entry():
     return "a"
    @pytest.fixture
    def order(first_entry):
     return [first_entry]
    def test_string(order):
     order.append("b")
     assert order == ["a", "b"], "断言执行失败"
    
    if __name__ == '__main__':
     pytest.main(['test_login.py::test_string', '-s'])

    使用@pytest.mark.usefixtures('fixture')装饰器

       每个函数或者类前使用@pytest.mark.usefixtures('fixture')装饰器进行装饰。

    import pytest
    @pytest.fixture
    def my_fruit():
     print("login:用户执行登录操作")
    
    # 被夹具函数装饰的测试用例
    @pytest.mark.usefixtures("my_fruit")
    def test_my_fruit_in_basket():
     print("hello world")
    
    
    if __name__ == '__main__':
     pytest.main(['test_login.py', '-s', '-q'])
     
    # 执行结果
    login:用户执行登录操作 
    hello world 
    . 
    1 passed in 0.01s

    使用autouse参数

      指定fixture的参数autouse=True这样模块内的每个测试用例会自动调用fixture。

    import pytest
    @pytest.fixture(autouse=True)
    def my_fruit():
     print("login:用户执行登录操作")
    
    # 被夹具函数装饰的测试用例
    def test_my_fruit_in_basket():
     print("hello world")
    
    
    if __name__ == '__main__':
     pytest.main(['test_login.py', '-s', '-q'])

    备注: 如果fixture有返回值,那么usefixture以及autouse就无法获取到返回值,这个是装饰器usefixture与用例直接传fixture参数的区别。 因此最常用的是通过参数传递的方法。

    指定Fixture函数的作用范围

    Fixture中的scope的参数,控制Fixture函数的作用范围

    scope = ‘function' 测试函数维度,默认范围,则在测试结束时销毁fixture。

    scope = ‘class' 测试类维度,在class中最后一次测试的拆卸过程中,夹具被破坏。

    scope = ‘module' 测试文件维度,在模块中最后一次测试的拆卸过程中,夹具被破坏。

    scope = ‘session' 测试会话维度,夹具在测试会话结束时被销毁。

    fixture函数的返回值:return 和 yield 和 addfinalizer终结函数

    return:

      通过下面的代码,我们已经发现可以通过测试用例函数传入参数的形式,直接使用fixture函数的返回值,这个相对来说比较简单。

    import pytest
    
    @pytest.fixture
    def first_entry():
     return "a"
    @pytest.fixture
    def order(first_entry):
     return [first_entry]
    def test_string(order):
     order.append("b")
     assert order == ["a", "b"], "断言执行失败"
     
    if __name__ == '__main__':
     pytest.main(['test_login.py::test_string', '-s'])

    yield:

      yeild也是一种函数的返回值类型,是函数上下文管理器,使用yield被调fixture函数执行遇到yield会停止执行,接着执行调用的函数,调用的函数执行完后会继续执行fixture函数yield关键后面的代码。因此利用fixture函数,我们可以说pytest集合了setup、teardown,既做了初始化,又做了后置的清理工作。

    import pytest
    from emaillib import Email, MailAdminClient
    
    @pytest.fixture
    def mail_admin():
     return MailAdminClient()
    
    # 配置发送者的fixture函数
    @pytest.fixture
    def sending_user(mail_admin):
     user = mail_admin.create_user() #setup:创建发件人
     yield user      # 返回发件人
     admin_client.delete_user(user) #teardown:删除发件人
    
    # 配置收件人的fixture函数
    @pytest.fixture
    def receiving_user(mail_admin):
     user = mail_admin.create_user() #setup:创建收件人
     yield user      #返回收件人
     admin_client.delete_user(user) #teardown:删除收件人
    
    def test_email_received(sending_user, receiving_user, email):
     email = Email(subject="Hey!", body="How's it going?")
     sending_user.send_email(email, receiving_user)
     assert email in receiving_user.inbox

    项目中的实际使用

      翻译下面代码,在调用Entry_into_index前,启动APP,遇到yield关键字,中止fixture函数调用,执行调用函数Entry_into_index内容,在Entry_into_index函数调用后,执行yield函数后的driver.close_app(),关闭APP。

    @pytest.fixture(scope='session')
    def startApp_fixture(start_app):
     driver = start_app
     res = lp(driver).get_agree_info()
     try:
      assert res == "同意"
     except Exception as e:
      log.error("启动APP失败")
      log.exception(e)
      raise e
     else:
      lp(driver).click_agree()
      lp(driver).click_next_step()
      lp(driver).click_alert()
      lp(driver).click_pass()
      # 创建首页
      index_page = indexPage(driver)
      yield index_page, driver
      # 后置条件
      time.sleep(3)
      driver.close_app()
      
    # 调用fixture函数
    @pytest.fixture(scope='session')
    def Entry_into_index(startApp_fixture)
     index_page = startApp_fixture()[0]
     driver = startApp_fixture()[1]

    fixture函数需要传递参数

    工厂作为固定装置:可以使用闭包,通过外部去调用函数里面函数。

    工厂固定装置原因:

    上面已经说过,调用fixture函数A可以通过用fixture名称作为调用函数B参数,在这种情况下,fixture函数返回的fixture实例将被注入,最终在测试用例B执行前执行这个装饰过的函数def B(A):pass。但是有个问题在给测试用例添加装饰函数时,传入的参数是fixture函数的函数名,如果需要给fixture函数添加参数时,是不可以用下面形式,代码会直接报错。原因是测试用例传入参数为fixture函数名,如果fixture函数名添加(参数)后,表现形式为add(params)实际为函数调用。可参考高阶函数与装饰器,并无此用法。

    解决方式使用闭包,如下图代码:make_customer_record函数返回的是内部函数_make_customer_record(夹具不直接返回数据,而是返回一个生成数据的函数),注意此处未加(),非函数调用,因此在测试用例中customer_1 = make_customer_record("Lisa")此处可拆解为两部分,customer_1 = make_customer_record的结果为_make_customer_record对象 ,加上("Lisa") 实际是对调_make_customer_record函数进行调用:函数名+(参数),以达到可以传参的目的。

    @pytest.fixture
    def make_customer_record():
     def _make_customer_record(name):
      return {"name": name, "orders": []}
    
     return _make_customer_record #注意此处不加(),非函数调用
    
    def test_customer_records(make_customer_record):
     customer_1 = make_customer_record("Lisa")

    总结

    到此这篇关于pytest进阶教程之fixture函数的文章就介绍到这了,更多相关pytest fixture函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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