在使用 pytest 进行测试时，参数化测试用例是一种非常强大和高效的方法。它允许你通过一组参数运行同一个测试函数，从而减少重复的代码编写，并提高测试的覆盖范围。本文将深入探讨 pytest 参数化的基本用法、高级特性以及一些实用技巧，帮助你充分利用参数化测试用例来优化测试代码。
基本的参数化示例
在 pytest 中，可以使用 @pytest.mark.parametrize 装饰器来定义参数化测试用例。以下是一个简单的示例：
import pytest
def add(x, y): return x + y
@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [ (1, 2, 3), (5, 5, 10), (-3, 2, -1),])def test_add(x, y, expected): assert add(x, y) == expected
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在这个例子中，test_add 函数被参数化为三个不同的输入组合进行测试，分别验证加法函数的正确性。
参数化与夹具（Fixtures）结合使用
参数化测试用例可以与 pytest 的夹具结合使用，以提供更复杂的测试环境或数据设置。
import pytest
@pytest.fixturedef setup_data(): data = {"username": "alice", "password": "123456"} return data
@pytest.mark.parametrize("username", ["alice", "bob", "charlie"])def test_login(setup_data, username): assert username == setup_data["username"]
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在这个例子中，test_login 函数通过参数化来测试不同的用户名，同时使用了 setup_data 夹具来提供初始化数据。
动态生成参数化测试数据
有时候，我们需要动态生成参数化测试数据。可以使用 Python 的列表推导式或生成器表达式来实现这一点。
import pytest
@pytest.mark.parametrize("num", [i for i in range(5)])def test_square(num): assert num ** 2 == num * num
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或者使用生成器表达式：
import pytest
@pytest.mark.parametrize("num", (i for i in range(5)))def test_square(num): assert num ** 2 == num * num
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多个参数化标记
可以在同一个测试用例上应用多个参数化标记，以测试不同的输入组合。
import pytest
@pytest.mark.parametrize("x", [1, 2])@pytest.mark.parametrize("y", [10, 20])def test_multiply(x, y): assert x * y == y * x
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在这个例子中，test_multiply 函数将生成四个测试用例，分别为 (1, 10), (1, 20), (2, 10), (2, 20)，并验证乘法运算的结果。
参数化与表格驱动测试
使用参数化测试可以实现表格驱动测试的效果，将测试数据与测试逻辑分离，增强了代码的可读性和可维护性。
import pytest
testdata = [ (1, 2, 3), (5, 5, 10), (-3, 2, -1),]
@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", testdata)def test_add(x, y, expected): assert add(x, y) == expected
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参数化测试的命名参数
参数化测试用例可以使用命名参数，使得测试用例更具可读性和表达力。
import pytest
@pytest.mark.parametrize( "username, password", [("alice", "123456"), ("bob", "abcdef"), ("charlie", "password123")])def test_login(username, password): assert len(password) >= 6
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通过本文的介绍，你已经了解了 pytest 参数化测试用例的基本用法、高级特性以及一些实用技巧。参数化测试用例能够帮助你有效地减少重复的测试代码，并扩展测试的覆盖范围，提高测试的效率和质量。
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