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转载自白月黑羽,pytest 框架 - 白月黑羽,仅作学习笔记用途,侵权联系删除


pytest 中使用 fixture 的方法与机制详解

在前面介绍的 unittest 风格初始化与清除机制中,我们主要使用 setup_*teardown_* 方法对资源进行前后处理。而 pytest 提供了更加灵活、声明式的替代方案 —— fixture,使得测试代码更加模块化、可复用。


一、基本用法:声明式依赖注入

fixture 的最大优势之一是:测试函数通过参数声明所依赖的资源,pytest 会自动识别并注入。这种机制被称为 依赖注入(Dependency Injection)

示例:创建张三账号的 fixture
import pytest@pytest.fixture
def create_zhangsan():print('\n>>> 创建张三账号')return {'username': 'zhangsan','password': '111111','invitecode': 'abcdefg'}def test_A001001(create_zhangsan):print('用例 A001001')print('邀请码是:', create_zhangsan['invitecode'])def test_C001001():print('用例 C001001')

执行:

python -m pytest -sv

输出效果

  • 只有 test_A001001 引用了 create_zhangsan,因此该 fixture 会在它执行前被自动调用;
  • test_C001001 没有声明依赖,不会触发任何 fixture

二、添加清除逻辑:使用 yield

如果 fixture 中需要在测试执行后清除数据或关闭资源,可以通过 yield 实现:

@pytest.fixture
def create_zhangsan():print('\n>>> 初始化张三账号')user = {'username': 'zhangsan', 'password': '111111'}yield userprint('\n>>> 清除张三账号')

yield 之前的代码是 初始化部分,之后是 清理操作。pytest 会自动在测试函数执行完成后调用 yield 后的清除逻辑。


三、支持参数化的 fixture(带参数)

通过 @pytest.mark.parametrizeindirect=True 配合,可以将参数传递给 fixture 函数,从而实现动态用户生成

@pytest.fixture
def create_user(request):print('\n>>> 创建用户')return {'username': request.param[0],'password': request.param[1],'invitecode': 'abcdefg'}@pytest.mark.parametrize("create_user", [("zhangsan", "111")], indirect=True)
def test_login_zhangsan(create_user):print('用户名:', create_user['username'])@pytest.mark.parametrize("create_user", [("lisi", "222")], indirect=True)
def test_login_lisi(create_user):print('用户名:', create_user['username'])

request 是 pytest 提供的特殊对象,可以访问传入的参数值。


四、fixture 的作用域(scope)

通过设置 scope 参数,可以控制 fixture 的生命周期:

scope 值

含义

生命周期控制方式

function

默认作用域

每个测试函数/方法都会调用一次

class

类级别

每个类开始前初始化,类结束后清除

module

模块级别

每个模块文件开始前初始化,模块执行完后清除

package

目录(包)级别

针对目录下所有模块,仅初始化一次

session

会话级别

整个 pytest 执行期间仅初始化与清除一次

示例:函数级别(默认)
@pytest.fixture(scope='function')
def user_env():print('\n>>> 准备环境')yieldprint('\n>>> 清除环境')

如果该 fixture 被多个测试函数使用,每次都会初始化和清理一次。

示例:类级别
@pytest.fixture(scope='class')
def db_conn():print('\n>>> 打开数据库连接')yieldprint('\n>>> 关闭数据库连接')

在整个类内仅初始化/清理一次,非常适合数据库连接、登录状态等共享资源。


五、自动调用 fixture(autouse=True

在默认行为中,fixture 只有被测试函数显式声明时才会生效。如果想要全局自动使用某个 fixture,可以设置 autouse=True

@pytest.fixture(scope='module', autouse=True)
def setup_env():print('\n>>> 自动初始化数据环境')yieldprint('\n>>> 自动清除数据环境')

此时,无需在测试函数中写参数声明,pytest 会自动执行该 fixture。


六、conftest.py 文件:项目级 fixture 管理

如果你希望 fixture 被多个模块或目录共享,而又不希望每次都 import,可以将其放入同级目录下的 conftest.py 文件中。

# conftest.py
import pytest@pytest.fixture(scope='package', autouse=True)
def env_setup():print('\n>>> 目录初始化')yieldprint('\n>>> 目录清除')
  • 不需要 import,pytest 会自动识别 conftest.py 中的内容;
  • 多个目录下可分别放置 conftest.py 以实现本地初始化与隔离清理;
  • 可以避免不同测试之间产生环境污染。

七、整体测试级别(session)清理资源

有些资源(如数据库连接池、临时测试服务器)只希望在整个 pytest 运行过程中初始化一次,并在结束时清理,此时使用:

@pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
def global_init():print('\n>>> 全局环境初始化')yieldprint('\n>>> 全局环境清理')

小结

特性

描述

声明式使用

测试函数通过参数声明所需 fixture,pytest 自动识别

支持资源清理

使用 yield 插入清除逻辑

参数化 fixture

结合 @pytest.mark.parametrize(indirect=True) 实现灵活输入

作用域控制

支持函数、类、模块、目录、会话多级别控制

自动执行

autouse=True 无需显式声明即可触发

集中式定义

使用 conftest.py 统一配置,提高复用性与清晰度

http://www.dtcms.com/wzjs/559007.html

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