软件测试丨 Pytest 生命周期与数据驱动

作者：测试人

2024-11-27
北京
本文字数：2688 字
阅读完需：约 9 分钟

Pytest 的生命周期概述

Pytest 是一个强大的测试框架，提供了丰富的特性来简化测试执行。它的生命周期包括多个阶段，涉及从准备测试、执行测试到报告结果的完整流程。因此，理解 Pytest 的生命周期将帮助我们更好地设计和管理测试用例。

开始阶段：当我们运行测试时，Pytest 会先解析命令行选项和配置文件。此时，它会收集所有匹配的测试用例，并将其分类为测试函数、类或模块。
测试发现：Pytest 会自动发现以 test_开头的文件和以 test_开头的函数。它也会查找继承自 unittest.TestCase 的测试类。
执行阶段：Pytest 在执行测试时，会先执行 fixture，这些固定的测试环境将为测试用例提供所需资源，比如数据库连接或者测试数据。
结果处理：在测试执行结束后，Pytest 会生成一个报告，显示每个测试用例的结果，还可能会显示错误信息和测试覆盖率。
清理阶段：所有的 fixture 在测试完成后会被清理，以确保一个干净的环境为下一个测试做准备。

了解了 Pytest 的基本生命周期，我们接下来将讨论如何利用数据驱动测试。这是实现测试高效性和可复用性的关键。

数据驱动测试：解决实际问题的强大工具

数据驱动测试的核心思想是在同一个测试逻辑中，通过不同数据集执行多次测试。这种方式带来了测试用例的高度复用，降低了冗余代码的出现，同时也提高了测试效率。通过结合 Pytest 的生命周期，我们可以轻松实现数据驱动测试。

使用方法详解

在接下来，我们将提供几个具体示例，这些示例将帮助大家更好地掌握 Pytest 与数据驱动测试的结合使用方法。

示例 1：基本的数据驱动测试

我们首先来看一个基本的例子，说明如何使用参数化装饰器来实现数据驱动测试。

步骤：

1、安装 Pytest：确保你已经安装了 Pytest。如果没有，可以使用以下命令进行安装：

pip install pytest

复制代码

2、创建测试文件：在项目目录下创建一个名为 test_calculator.py 的文件。

3、编写测试函数：使用 @pytest.mark.parametrize 装饰器来参数化测试。

import pytest
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [    (1, 2, 3),    (2, 3, 5),    (5, 5, 10),])def test_add(a, b, expected):    assert a + b == expected

复制代码

4、运行测试：在命令行中运行以下命令来执行测试：

pytest test_calculator.py

复制代码

通过这个简单的例子，我们能够看到，借助数据驱动的方式，我们只需编写一次测试逻辑即可覆盖多组数据。

示例 2：使用外部数据文件

如果你的测试数据量较大，手动输入参数会极为繁琐。这时，我们可以将数据存储在外部文件中，例如 CSV 文件，通过读取文件来驱动测试。

步骤：

1、准备数据文件：创建一个名为 test_data.csv 的文件，内容如下：

a,b,expected1,2,32,3,55,5,10

复制代码

2、编写测试函数：在测试文件中使用 csv 模块读取数据。

import pytestimport csv
def read_test_data():    with open('test_data.csv', mode='r') as file:        reader = csv.DictReader(file)        return [(int(row['a']), int(row['b']), int(row['expected'])) for row in reader]
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", read_test_data())def test_add_from_csv(a, b, expected):    assert a + b == expected

复制代码

3、运行测试：再次运行测试，验证结果。

pytest test_calculator.py

复制代码

在这个例子中，我们使用了 CSV 文件来驱动测试数据，可以根据需要轻松扩展或修改测试用例。

示例 3：结合 Web API 的测试

数据驱动测试同样适用于 Web API 测试。假设我们要测试一个返回加法结果的 Web API。

步骤：

1、准备 API 数据：创建一个新的数据文件，用于存储 API 的测试数据。

import pytestimport requests
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [    (1, 2, 3),    (2, 3, 5),    (5, 5, 10),])def test_api_add(a, b, expected):    response = requests.get(f'http://api.example.com/add?a={a}&b={b}')    assert response.json()['result'] == expected

复制代码

2.运行测试：确保 API 正常运行并通过 Pytest 执行测试。