5分钟搞定！学会使用pytest测试框架！-编程知识

本文将会把关于 Pytest 的内容分上下两篇，上篇主要涉及关于 pytest 概念以及功能组件知识的介绍，下篇主要以一个 Web 项目来将 Pytest 运用实践中。

为什么要做单元测试

相信很多 Python 使用者都会有这么一个经历，为了测试某个模块或者某个函数是否输出自己预期的结果，往往会对产出结果的部分使用 print() 函数将其打印输出到控制台上。

def myfunc(*args, **kwargs):do_something()data = ...print(data)

在一次次改进过程中会不得不经常性地使用 print() 函数来确保结果的准确性，但同时，也由于要测试的模块或者函数变多，代码中也会逐渐遗留着各种未被去掉或注释的 print() 调用，让整个代码变得不是那么简洁得体。

在编程中往往会存在「单元测试」这么一个概念，即指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。这个最小可测单元可以是我们的表达式、函数、类、模块、包中的任意一种或组合，因此我们可以将使用 print() 进行测试的步骤统一地放到单元测试中来进行。

在 Python 中官方早已经为我们内置好了用以进行单元测试的模块 unittest。但对于新手来说，unittest 在学习曲线上是稍微有点难度的，因为是需要通过继承测试用例类（TestCase）来进行封装，所以需要对面向对象的知识有足够多的了解；而和类绑定在一起就意味着如果想要实现定制化或者模块解耦，可能就需要多花一些时间在设计划分上。

所以，为了能让测试变得简单且具备可扩展性，一个名为 pytest 的测试框架在 Python 社区中诞生了，使用 pytest 我们可以不用考虑如何基于 TestCase 来实现我们的测试，我们只需要简单到保持我们原有的代码逻辑不变，外加一个 assert 关键字来断言结果，剩下的部分 pytest 会帮我们处理。

# main.pyimport pytestraw_data = read_data(...)def test_myfunc(*args, **kwargs):do_something()data = ...assert data == raw_dataif __name__ == '__main__':pytest.main()

之后我们只需要运行包含上述代码的 main.py 文件，就能在终端控制台上看到 pytest 为我们测试得到的结果。如果结果通过，则不会有过多的信息显示，如果测试失败，则会抛出错误信息并告知运行时 data 里的内容是什么。

尽管说 pytest 已经足够简单，但它也提供了许多实用的功能（如：依赖注入），这些功能本身是存在着一些概念层面的知识；但这并不意味着劝退想要使用 pytest 来测试自己代码的人，而是让我们拥有更多的选择，因此只有对 pytest 的这些功能及其概念有了更好地了解，我们才能够充分发挥 pytest 的威力。

快速实现你的第一个 Pytest 测试

通过 pip install pytest 安装 pytest 之后，我们就可以快速实现我们的第一个测试。

首先我们可以任意新建一个 Python 文件，这里我直接以 test_main.py 命名，然后当中留存如下内容：

from typing import Unionimport pytestdef add(x: Union[int, float], y: Union[int, float],
) -> Union[int, float]:return x + y@pytest.mark.parametrize(argnames="x,y,result", argvalues=[(1,1,2),(2,4,6),(3.3,3,6.3),]
)
def test_add(x: Union[int, float], y: Union[int, float],result: Union[int, float],
):assert add(x, y) == result

之后将终端切换到该文件所处路径下，然后运行 pytest -v，就会看到 pytest 已经帮我们将待测试的参数传入到测试函数中，并实现对应的结果：

可以看到我们无需重复地用 for 循环传参，并且还能直观地从结果中看到每次测试中传入参数的具体数值是怎样。这里我们只通过 pytest 提供的 mark.parametrize 装饰器就搞定了。也说明 pytest 的上手程度是比较容易的，只不过我们需要稍微了解一下这个框架中的一些概念。

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Pytest 概念与用法

命名

如果需要 pytest 对你的代码进行测试，首先我们需要将待测试的函数、类、方法、模块甚至是代码文件，默认都是以 test_* 开头或是以 *_test 结尾，这是为了遵守标准的测试约定。如果我们将前面快速上手的例子文件名中的 test_ 去掉，就会发现 pytest 没有收集到对应的测试用例。

当然我们也可以在 pytest 的配置文件中修改不同的前缀或后缀名，就像官方给出的示例这样：

# content of pytest.ini
# Example 1: have pytest look for "check" instead of "test"
[pytest]
python_files = check_*.py
python_classes = Check
python_functions = *_check

但通常情况下我们使用默认的 test 前后缀即可。如果我们只想挑选特定的测试用例或者只对特定模块下的模块进测试，那么我们可以在命令行中通过双冒号的形式进行指定，就像这样：

pytest test.py::test_demo
pytest test.py::TestDemo::test_demo

标记（mark）

在 pytest 中，mark 标记是一个十分好用的功能，通过标记的装饰器来装饰我们的待测试对象，让 pytest 在测试时会根据 mark 的功能对我们的函数进行相应的操作。

官方本身提供了一些预置的 mark 功能，我们只挑常用的说。

参数测试：pytest.parametrize

正如前面的示例以及它的命名意思一样，mark.parametrize 主要就是用于我们想传递不同参数或不同组合的参数到一个待测试对象上的这种场景。

正如我们前面的 test_add() 示例一样，分别测试了：

当 x=1 且 y=1 时，结果是否为 result=2 的情况
当 x=2 且 y=4 时，结果是否为 result=6 的情况
当 x=3.3 且 y=3 时，结果是否为 result=6.3 的情况
……

我们也可以将参数堆叠起来进行组合，但效果也是类似：

import pytest@pytest.mark.parametrize("x", [0, 1])
@pytest.mark.parametrize("y", [2, 3])
@pytest.mark.parametrize("result", [2, 4])
def test_add(x, y, result):assert add(x,y) == result

当然如果我们有足够多的参数，只要写进了 parametrize 中，pytest 依旧能帮我们把所有情况都给测试一遍。这样我们就再也不用写多余的代码。

但需要注意的是，parametrize 和我们后面将要讲到的一个重要的概念 fixture 会有一些差异：前者主要是模拟不同参数下时待测对象会输出怎样的结果，而后者是在固定参数或数据的情况下，去测试会得到怎样的结果。

跳过测试

有些情况下我们的代码包含了针对不同情况、版本或兼容性的部分，那么这些代码通常只有在符合了特定条件下可能才适用，否则执行就会有问题，但产生的这个问题的原因不在于代码逻辑，而是因为系统或版本信息所导致，那如果此时作为用例测试或测试失败显然不合理。比如我针对 Python 3.3 版本写了一个兼容性的函数，add()，但当版本大于 Python 3.3 时使用必然会出现问题。

因此为了适应这种情况 pytest 就提供了 mark.skip 和 mark.skipif 两个标记，当然后者用的更多一些。

import pytest
import sys@pytest.mark.skipif(sys.version_info >= (3,3))
def test_add(x, y, result):assert add(x,y) == result

所以当我们加上这一标记之后，每次在测试用例之前使用 sys 模块判断 Python 解释器的版本是否大于 3.3，大于则会自动跳过。

预期异常

代码只要是人写的必然会存在不可避免的 BUG，当然有一些 BUG 我们作为写代码的人是可以预期得到的，这类特殊的 BUG 通常也叫异常（Exception)。比如我们有一个除法函数：

def div(x, y):return x / y

但根据我们的运算法则可以知道，除数不能为 0；因此如果我们传递 y=0 时，必然会引发 ZeroDivisionError 异常。所以通常的做法要么就用 try...exception 来捕获异常，并且抛出对应的报错信息（我们也可以使用 if 语句进行条件判断，最后也同样是抛出报错）：

def div(x, y):try:return x/yexcept ZeroDivisionError:raise ValueError("y 不能为 0")

因此，此时在测试过程中，如果我们想测试异常断言是否能被正确抛出，此时就可以使用 pytest 提供的 raises() 方法：

import pytest@pytest.mark.parametrize("x", [1])
@pytest.mark.parametrize("y", [0])
def test_div(x, y):with pytest.raises(ValueError):div(x, y)

这里需要注意，我们需要断言捕获的是引发 ZeroDivisionError 后我们自己指定抛出的 ValueError，而非前者。当然我们可以使用另外一个标记化的方法（pytest.mark.xfail）来和 pytest.mark.parametrize 相结合：

@pytest.mark.parametrize("x,y,result", [pytest.param(1,0, None, marks=pytest.mark.xfail(raises=(ValueError))),]
)
def test_div_with_xfail(x, y, result):assert div(x,y) == result

这样测试过程中会直接标记出失败的部分。

Fixture

在 pytest 的众多特性中，最令人感到惊艳的就是 fixture。关于 fixture 的翻译大部分人都直接将其直译为了「夹具」一词，但如果你有了解过 Java Spring 框架的那么你在实际使用中你就会更容易将其理解为 IoC 容器类似的东西，但我自己认为它叫「载具」或许更合适。

因为通常情况下都是 fixture 的作用往往就是为我们的测试用例提供一个固定的、可被自由拆装的通用对象，本身就像容器一样承载了一些东西在里面；让我们使用它进行我们的单元测试时，pytest 会自动向载具中注入对应的对象。

这里我稍微模拟了一下我们在使用使用数据库时的情况。通常我们会通过一个数据库类创建一下数据库对象，然后使用前先进行连接 connect()，接着进行操作，最后使用完之后断开连接 close() 以释放资源。

# test_fixture.pyimport pytestclass Database(object):def __init__(self, database):self.database = databasedef connect(self):print(f"\n{self.database} database has been connected\n")def close(self):print(f"\n{self.database} database has been closed\n")def add(self, data):print(f"`{data}` has been add to database.")return True@pytest.fixture
def myclient():db = Database("mysql")db.connect()yield dbdb.close()def test_foo(myclient):assert myclient.add(1) == True

在这段代码中，实现载具的关键是 @pytest.fixture 这一行装饰器代码，通过该装饰器我们可以直接使用一个带有资源的函数将其作为我们的载具，在使用时将函数的签名（即命名）作为参数传入到我们的测试用例中，在运行测试时 pytest 则会自动帮助我们进行注入。

在注入的过程中 pytest 会帮我们执行 myclient() 中 db 对象的 connect() 方法调用模拟数据库连接的方法，在测试完成之后会再次帮我们调用 close() 方法释放资源。

pytest 的 fixture 机制是一个让我们能实现复杂测试的关键，试想我们以后只需要写好一个带有测试数据的 fixture，就可以在不同的模块、函数或者方法中多次使用，真正做到「一次生成，处处使用」。

当然 pytest 给我们提供了可调节载具作用域（scope）的情况，从小到大依次是：

function：函数作用域（默认）
class：类作用域
module：模块作用域
package：包作用域
session：会话作用域

载具会随着作用域的生命周期而诞生、销毁。所以如果我们希望创建的载具作用域范围增加，就可以在 @pytest.fixture() 中多增加一个 scope 参数，从而提升载具作用的范围。

虽然 pytest 官方为我们提供了一些内置的通用载具，但通常情况下我们自己自定义的载具会更多一些。所以我们都可以将其放到一个名为 conftest.py 文件中进行统一管理：

# conftest.pyimport pytestclass Database:def __init__(self, database):self.database:str = databasedef connect(self):print(f"\n{self.database} database has been connected\n")def close(self):print(f"\n{self.database} database has been closed\n")def add(self, data):print(f"\n`{data}` has been add to database.")return True@pytest.fixture(scope="package")
def myclient():db = Database("mysql")db.connect()yield dbdb.close()

因为我们声明了作用域为同一个包，那么在同一个包下我们再将前面的 test_add() 测试部分稍微修改一下，无需显式导入 myclient 载具就可以直接注入并使用：

from typing import Unionimport pytestdef add(x: Union[int, float], y: Union[int, float],
) -> Union[int, float]:return x + y@pytest.mark.parametrize(argnames="x,y,result", argvalues=[(1,1,2),(2,4,6),]
)
def test_add(x: Union[int, float], y: Union[int, float],result: Union[int, float],myclient
):assert myclient.add(x) == Trueassert add(x, y) == result

之后运行 pytest -vs 即可看到输出的结果：

Pytest 扩展

对于每个使用框架的人都知道，框架生态的好坏会间接影响框架的发展（比如 Django 和 Flask）。而 pytest 预留了足够多的扩展空间，加之许多易用的特性，也让使用 pytest 存在了众多插件或第三方扩展的可能。

根据官方插件列表所统计，目前 pytest 有多大 850 个左右的插件或第三方扩展，我们可以在 pytest 官方的 Reference 中找到 Plugin List 这一页面查看，这里我主要只挑两个和我们下一章实践相关的插件：

相关插件我们可以根据需要然后通过 pip 命令安装即可，最后使用只需要简单的参照插件的使用文档编写相应的部分，最后启动 pytest 测试即可。

pytest-xdist

pytest-xdist 是一个由 pytest 团队维护，并能让我们进行并行测试以提高我们测试效率的 pytest 插件，因为如果我们的项目是有一定规模，那么测试的部分必然会很多。而由于 pytest 收集测试用例时是以一种同步的方式进行，因此无法充分利用到多核。

因此通过 pytest-xdist 我们就能大大加快每轮测试的速度。当然我们只需要在启动 pytest 测试时加上 -n <CPU_NUMBER> 参数即可，其中的 CPU 数量可以直接用 auto 代替，它会自动帮你调整 pytest 测试所使用的 CPU 核心数：

pytest-asyncio

pytest-asycnio 是一个让 pytest 能够测试异步函数或方法的扩展插件，同样是由 pytest 官方维护。由于目前大部分的异步框架或库往往都是会基于 Python 官方的 asyncio 来实现，因此 pytest-asyncio 可以进一步在测试用例中集成异步测试和异步载具。

我们直接在测试的函数或方法中直接使用 @pytest.mark.asyncio 标记装饰异步函数或方法，然后进行测试即可：

import asyncioimport pytestasync def foo():await asyncio.sleep(1)return 1@pytest.mark.asyncio
async def test_foo():r = await foo()assert r == 1

结语

本次内容主要简单介绍了一下 pytest 概念及其核心特性，我们可以看到 pytest 在测试部分是多么易用。pytest 特性和使用示例远远不止于此，官方文档已经足够全面，感兴趣的朋友可以进一步深入了解。

END今天的分享就到此结束了，点赞关注不迷路~