Pytest框架之fixture的详细使用教程

什么是fixture？

fixture是pytest框架中的一个重要概念，它可以在测试运行之前完成一些准备工作，如创建测试数据、启动应用程序等。同时，fixture还可以在测试运行后完成一些清理工作，如删除测试数据、关闭应用程序等。fixture可以在整个测试集或仅在特定测试用例以及测试组中共享。

fixture的基本使用

fixture的基本使用分为3步：

1. 编写fixture函数
2. 使用fixture函数
3. 在测试用例中使用fixture函数

编写fixture函数：

fixture函数通常使用@pytest.fixture装饰器进行装饰。下面是一个简单的使用fixture函数的例子：

import pytest

@pytest.fixture()
def set_data():
    data = [1, 2, 3, 4]
    return data

上面的例子中，我们定义了一个fixture函数set_data。set_data函数在每个测试用例执行之前，都会执行一次。注意：fixture函数的返回结果，可以被用于测试用例中。

使用fixture函数

使用fixture函数的方法有两种：

1. 将fixture函数作为测试函数或测试类的函数参数传递。
2. 使用@pytest.mark.usefixtures标记装饰测试函数或测试类。

下面是两个示例：

# 测试类中使用fixture函数
class TestClass:
    @pytest.fixture()
    def set_data(self):
        data = [1, 2, 3, 4]
        return data

    def test_case1(self, set_data):
        assert len(set_data) == 4

# 测试函数中使用fixture函数
def test_case2(set_data):
    assert len(set_data) == 4

@pytest.mark.usefixtures("set_data")
def test_case3():
    print("test_case3")

在第一个示例中，函数set_data作为TestClass类的方法，被test_case1测试方法调用。在第二个示例中，函数set_data被test_case2测试函数调用。在第三个示例中，函数set_data被test_case3测试函数调用，并使用usefixtures标记装饰。

fixture的参数化

fixture函数可以被参数化，从而可以在不同的测试用例中传入不同的参数。下面是一个简单的fixture参数化的例子：

import pytest

@pytest.fixture()
def set_data(request):
    data = request.param
    return data

@pytest.mark.parametrize("set_data", [(1, 2, 3), (4, 5, 6)], indirect=True)
def test_case(set_data):
    assert len(set_data) == 3

在这个例子中，我们使用了pytest.mark.parametrize装饰器对测试用例进行了参数化。同时，我们把fixture函数set_data作为一个参数传递，并使用indirect=True来告诉pytest，这个参数是一个fixture函数。这样，在每个测试用例运行时，都会调用一次set_data函数，并从参数列表中读取相应的参数。

fixture的作用域

fixture函数的作用域是可以控制的，也就是说fixture函数可以在不同的级别上进行共享或隔离。pytest框架提供了4种作用域级别：

1. function：每个测试函数运行前都会调用。
2. class：每个测试类运行前调用一次（不管该类有多少个测试函数）。
3. module：每个.py文件运行前调用一次（不管该文件有多少个测试类和测试函数）。
4. session：整个测试套件只调用一次（多个.py文件，多个测试类和测试函数）。

下面是一个简单的fixture作用域的例子：

import pytest

@pytest.fixture(scope="module")
def set_data():
    print("set_data: create data once")
    data = [1, 2, 3, 4]
    return data

def test_case1(set_data):
    print("test_case1")
    assert len(set_data) == 4

def test_case2(set_data):
    print("test_case2")
    assert set_data[0] == 1

在这个例子中，我们把fixture函数set_data的作用域设置为module。这意味着，每个.py文件只会调用一次set_data函数，无论测试用例有多少个。在该例子中，测试用例test_case1和test_case2都会调用set_data函数，但是set_data函数只会被调用一次。

fixture的fixture

fixture函数也可以使用其他的fixture函数作为参数，我们称这个过程为“fixture的fixture”。下面是一个简单的例子：

import pytest

@pytest.fixture()
def mocked_data():
    data = [1, 2, 3, 4]
    return data

@pytest.fixture()
def set_data(mocked_data):
    data = mocked_data.copy()
    data.append(5)
    return data

def test_case(set_data):
    assert len(set_data) == 5

在这个例子中，fixture函数set_data使用了fixture函数mocked_data作为参数。fixture函数mocked_data返回列表[1, 2, 3, 4]，fixture函数set_data会将这个列表复制一份，然后再添加一个元素5。在test_case测试函数中，我们使用了fixture函数set_data，并断言它的长度等于5。

结论

fixture是pytest框架中一个非常有用的概念，掌握fixture的使用技巧，可以帮助我们更加方便快捷的编写测试用例。本篇文章详细介绍了fixture的基本使用、参数化、作用域和“fixture的fixture”等内容，相信读者已经掌握fixture的使用方法。