pytest自动化测试fixture的作用域实例化顺序及可用性

下面就是“pytest自动化测试fixture的作用域实例化顺序及可用性”的完整攻略。

什么是fixture？

在pytest中，fixture是一种有助于实现测试自动化的机制。它是预先定义的一些可重用的代码块，主要用于提供测试执行所需的一些数据和环境。

通过fixture，我们可以将测试用例中的一些重复性工作抽象化为公共的API，并在各个测试用例中重复使用它，使得各个测试用例的代码更加简洁、易维护。

fixture的执行顺序、作用域、可用性等方面的配置对于测试设计和执行是非常重要的。

fixture的作用域（scope）

在pytest中，fixture可以设置作用域，以控制fixture的实例化和销毁的时机。通常用到的几种作用域有：

function(默认)：在每个测试用例函数执行前后执行，即每个测试用例函数均拥有一份fixture实例。
class：在每个测试类执行前后执行，即每个测试类均拥有一份fixture实例。
module：在每个测试模块执行前后执行，即每个测试模块均拥有一份fixture实例。
session：在整个测试会话执行前后执行，即在整个测试会话中只有一份fixture实例。

我们可以在fixture装饰器的参数中设置作用域，如：

@pytest.fixture(scope='function')
def myfixture():
    pass

fixture的实例化顺序

pytest在执行测试过程中，会按照一定的顺序实例化fixture。fixture可在名字相同的情况下，被多次声明和调用。pytest会优先调用匹配的fixture。

fixture实例化的顺序大致如下：

function级别的fixture最先被实例化，这是因为每个测试用例函数都需要它。
class级别的fixture其次被实例化，因为每个测试类也需要它。
module级别的fixture再次被实例化，因为每个测试模块也需要它。
session级别的fixture最后被实例化，因为整个测试会话只需使用一次。

fixture的可用性

fixture的可用性是指fixture在不同作用域的级别下，被调用和使用时的行为和实例状态。

function级别的fixture：在每个测试用例函数执行前后执行一次，它的作用范围仅限于一个测试用例函数内。
class级别的fixture：在每个测试类执行前后执行一次，它的作用范围限于整个测试类，即多个测试用例函数可以共享同一个fixture实例。
module级别的fixture：在每个测试模块执行前后执行一次，它的作用范围限于整个测试模块，即整个测试模块内的多个测试类和测试用例函数可以共享同一个fixture实例。
session级别的fixture：在整个测试会话执行前后执行一次，它的作用范围限于整个测试会话，即整个测试会话内的所有测试模块、测试类和测试用例函数都可以共享同一个fixture实例。

示例说明

下面用两个具体的示例说明fixture的使用和作用域，以及实例化顺序和可用性。

示例一：

假设我们实现了一个网站，需要在不同模块中对一些常用的功能进行测试，比如用户登陆、商品展示等。我们可以将这些功能的测试实现为_TEST_Login、_TEST_Products等类的方法。

我们可以先定义一些fixture，这些fixture需要会先于所有测试用例执行，用于在测试用例执行前准备数据。

如下面这些fixture：

import pytest

@pytest.fixture(scope='session')
def init_database():
    print('Initialize Database')
    # do something to initialize database

@pytest.fixture(scope='class')
def driver():
    print('Initialize Driver')
    # do something to initialize webdriver
    yield
    print('Quit Driver')
    # do something to quit webdriver

在上述代码中，init_database()和driver()分别代表初始化数据库和webdriver。

测试用例可以分别在不同的测试模块(文件)中进行编写。如，我们可以在一个_TEST_Login模块中，实现用户登陆测试：

import pytest

@pytest.mark.usefixtures('init_database', 'driver')
class TestLogin():
    def test_login_success(self):
        """测试正常登陆流程"""
        # 测试代码
        pass

    def test_login_fail(self):
        """测试输入错误用户名和密码时登录操作"""
        # 测试代码
        pass

在上面的代码中，我们使用了上面声明的两个fixture：init_database和driver。我们使用usefixtures装饰器来声明使用这些fixture。在class级别的范围内，所有测试用例都可以共享driver这个fixture。init_database这个fixture具有最高级别的scope，整个测试会话只被实例化一次。

示例二：

在一些场景中，我们可能需要在测试用例函数内部，动态生成一些测试数据。比如，我们可以从excel文件、数据库或API获取一些数据，然后在测试用例中使用这些数据。这时，我们可以把数据获取和数据使用分成两个fixture。如下面这个例子：

import pytest
import requests

@pytest.fixture(scope='module')
def get_data():
    response = requests.get('https://myapi.com/data')
    data = response.json()
    return data

@pytest.fixture
def use_data(get_data):
    return get_data['user']

在上面代码中，我们定义了两个fixture。get_data会被module级别的用例函数调用，获取远程API中的数据；use_data在每个测试用例执行前都会被调用，获取get_data中的'user'字段。

接下来，我们可以在测试用例函数中使用这些fixture:

def test_myapi_data(use_data):
    """测试通过API获取的数据"""
    # 使用use_data中的数据
    assert use_data['age'] < 30

在上述代码中，use_data被作为参数传入测试用例函数，测试用例函数可以使用其中的数据。在这种写法中，fixture use_data没有设置scope参数，因此是默认的function(scope)。因为它是函数级别的，所以在每个测试函数前后都被调用，保证了在所有测试函数中，我们使用的数据都是相同的。

这两个示例展示了fixture在不同场景下的使用方式和作用域，可以供我们在实际开发中参考。

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