【pytest 】 pytest 生命周期

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pytest 生命周期

pytest 的生命周期主要由以下几个层次构成，范围从大到小：

1. 测试会话（Session）生命周期：一次 pytest 命令的整个过程。
2. 包/目录（Package）生命周期：针对每个测试目录（包含 __init__.py 的目录）。
3. 模块（Module）生命周期：针对每个 .py 测试文件。
4. 类（Class）生命周期：针对每个测试类（如果使用了测试类）。
5. 函数/方法（Function/Method）生命周期：针对每个以 test_ 开头的函数或方法。

这些生命周期的管理主要通过 Fixture 的 scope 参数和 钩子函数（Hooks） 来实现。

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1. Fixture 的作用域与生命周期

Fixture 是理解 pytest 生命周期的关键。它的 scope 参数直接决定了它何时被创建和销毁。

作用域	描述	创建时机	销毁时机
session	整个测试会话	会话开始时创建一次	会话结束时销毁一次
package	一个Python包（目录）	包内第一个测试执行前	包内最后一个测试执行后
module	一个Python模块（文件）	模块内第一个测试执行前	模块内最后一个测试执行后
class	一个测试类	类内第一个测试执行前	类内最后一个测试执行后
function	一个测试函数（默认）	每个测试函数执行前	每个测试函数执行后

示例：

# conftest.py文件
import [e-mail](scope="session")
def database_connection():# 在整个测试会话中只执行一次print("\n=== 建立数据库连接（session）===")conn = "模拟的连接对象"yield connprint("=== 关闭数据库连接（session）===")@pytest.fixture(scope="module")
def setup_module_data():# 在每个测试模块中只执行一次print("\n--- 初始化模块数据（module）---")data = {"module": "data"}yield dataprint("--- 清理模块数据（module）---")@pytest.fixture(scope="function")
def reset_state():# 在每个测试函数中都会执行print("> 重置状态（function）")yieldprint("> 清理状态（function）")

# test_demo.py 文件
def test_one(database_connection, setup_module_data, reset_state):assert database_connection is not Noneassert "module" in setup_module_dataprint("执行 test_one")def test_two(database_connection, setup_module_data, reset_state):assert database_connection is not Noneassert "module" in setup_module_dataprint("执行 test_two")

运行上述测试的输出可能如下：

=== 建立数据库连接（session）===--- 初始化模块数据（module）---
> 重置状态（function）
执行 test_one
.> 清理状态（function）
> 重置状态（function）
执行 test_two
.> 清理状态（function）
--- 清理模块数据（module）---=== 关闭数据库连接（session）===

从输出可以清晰地看到不同作用域的 fixture 是如何在生命周期中被调用的。

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2. 钩子函数与生命周期

钩子函数允许你在 pytest 生命周期的特定时刻插入自己的代码。它们通常定义在 conftest.py 文件或自定义插件中。

以下是一些关键的、与生命周期相关的钩子函数：

会话级别钩子

• pytest_sessionstart(session): 在测试会话开始之前执行。
• pytest_sessionfinish(session, exitstatus): 在测试会话结束之后执行，即使发生异常也会执行。

收集阶段钩子

• pytest_collection_modifyitems(config, items): 在测试用例收集完毕之后被调用，可以用来对测试用例进行排序、过滤等操作。
• pytest_collection_finish(session): 测试收集完全结束时调用。

运行阶段钩子

• pytest_runtest_protocol(item, nextitem): 控制每个测试项的运行流程。
• pytest_runtest_setup(item): 在每个测试项执行之前运行（在 fixture 之前）。
• pytest_runtest_call(item): 调用测试项（执行测试函数本身）。
• pytest_runtest_teardown(item, nextitem): 在每个测试项执行之后运行（在 fixture 之后）。
• pytest_fixture_setup(fixturedef, request): 在执行一个 fixture 的设置代码时调用。
• pytest_fixture_post_finalizer(fixturedef, request): 在 fixture 的清理代码执行后调用。

示例：使用钩子函数

# conftest.py文件
def pytest_sessionstart(session):print("🔥 pytest 会话开始！")def pytest_sessionfinish(session, exitstatus):print(f"✅ pytest 会话结束！退出状态码：{exitstatus}")def pytest_collection_modifyitems(config, items):print(f"📋 收集到了 {len(items)} 个测试用例")# 例如：反转测试顺序（不推荐在生产中使用）# items.reverse()def pytest_runtest_setup(item):print(f"🛠️  准备设置：{item.name}")def pytest_runtest_teardown(item, nextitem):print(f"🧹 执行清理：{item.name}")

3. Fixture 作用域层次图

4. 钩子函数执行顺序图

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5. 完整生命周期流程（总结）

一次典型的 pytest 命令执行会经历以下阶段：

1. 会话开始
   • 调用 pytest_sessionstart 钩子。
   • 创建 scope="session" 的 fixture。
2. 测试收集
   • 递归遍历指定目录，寻找 test_*.py 文件和 *_test.py 文件。
   • 在这些文件中，收集 Test 开头的类（不含__init__方法）和 test_ 开头的函数/方法。
   • 调用 pytest_collection_modifyitems 等收集钩子。
3. 测试执行（对每个测试项循环）
   a. Package/Module 级别 Setup:
   * 如果进入一个新的包/模块，创建 scope="package"/"module" 的 fixture。
   b. Class 级别 Setup:
   * 如果测试项在一个类中，且是类中的第一个测试，创建 scope="class" 的 fixture。
   c. Test Setup:
   * 调用 pytest_runtest_setup 钩子。
   * 创建 scope="function" 的 fixture。
   d. Test Execution:
   * 调用 pytest_runtest_call 钩子，执行测试函数本身的代码。
   e. Test Teardown:
   * 销毁 scope="function" 的 fixture（执行 yield 之后的代码或 addfinalizer 注册的函数）。
   * 调用 pytest_runtest_teardown 钩子。
   f. Class/Package/Module 级别 Teardown:
   * 当一个类/模块/包内的所有测试都执行完毕后，销毁对应的 scope="class"/"module"/"package" 的 fixture。
4. 会话结束
   • 销毁所有 scope="session" 的 fixture。
   • 调用 pytest_sessionfinish 钩子。
   • 生成测试报告。

总结

• Fixture 作用域 是控制资源创建和销毁粒度的主要手段。
• 钩子函数 让你能在生命周期的精确时刻介入，实现自定义行为。
• 理解生命周期有助于你：
  • 优化测试速度：将昂贵的操作（如启动数据库）设置为 session 或 module 级别。
  • 确保测试隔离：正确使用 function 级别的 fixture 来保证测试不相互影响。
  • 实现复杂的 setup/teardown 逻辑，如全局初始化和清理。

通过结合使用 Fixture 和钩子函数，你可以非常灵活地掌控 pytest 的整个测试流程。