Pytest系列（9）

转自：https://www.cnblogs.com/poloyy/

一、前言

pytest允许在多个级别启用测试参数化：

• pytest.fixture() 允许fixture有参数化功能（后面讲解）
• @pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和fixtures
• pytest_generate_tests 允许定义自定义参数化方案或扩展（拓展）

二、参数化的场景

	只有测试数据和期望结果不一样，但操作步骤是一样的测试用例可以用上参数化；

	可以看看下面的例子

三、未参数化的代码

def test_1():
    assert 3 + 5 == 9


def test_2():
    assert 2 + 4 == 6


def test_3():
    assert 6 * 9 == 42

	可以看到，三个用例都是加法然后断言某个值，重复写三个类似的用例有点冗余

四、利用参数化优化之后的代码

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
def test_eval(test_input, expected):
    print(f"测试数据{test_input},期望结果{expected}")
    assert eval(test_input) == expected

4.1 实际 web ui 自动化中的开发场景，比如是一个登录框

1. 你肯定需要测试账号空、密码空、账号密码都为空、账号不存在、密码错误、账号密码正确等情况
2. 这些用例的区别就在于输入的测试数据和对应的交互结果
3. 所以我们可以只写一条登录测试用例，然后把多组测试数据和期望结果参数化，节省很多代码量

五、源码分析

def parametrize(self,argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None): 

5.1 argnames

源码解析：a comma-separated string denoting one or more argument names, or a list/tuple of argument strings.

含义：参数名字

格式：字符串"arg1,arg2,arg3"【需要用逗号分隔】

示例

@pytest.mark.parametrize(["name", "pwd"], [("yy1", "123"), ("yy2", "123")])
@pytest.mark.parametrize(("name", "pwd"), [("yy1", "123"), ("yy2", "123")])
@pytest.mark.parametrize("name,pwd", [("yy1", "123"), ("yy2", "123")])

5.2 argvalues

源码解析：

• The list of argvalues determines how often a test is invoked with different argument values.
• If only one argname was specified argvalues is a list of values.【只有一个参数，则是值列表】
• If N argnames were specified, argvalues must be a list of N-tuples, where each tuple-element specifies a value for its respective argname.【如果有多个参数，则用元组来存每一组值】

含义：参数值列表

格式：必须是列表，如：[ val1,val2,val3 ]

如果只有一个参数，里面则是值的列表如：@pytest.mark.parametrize("username", ["yy", "yy2", "yy3"])

如果有多个参数例，则需要用元组来存放值，一个元组对应一组参数的值，如：@pytest.mark.parametrize("name,pwd", [("yy1", "123"), ("yy2", "123"), ("yy3", "123")])

备注：虽然源码说需要list包含tuple，但我试了下，tuple包含list，list包含list也是可以的........

5.3 ids

含义：用例的ID

格式：传一个字符串列表

作用：可以标识每一个测试用例，自定义测试数据结果的显示，为了增加可读性

强调：ids的长度需要与测试数据列表的长度一致

5.4 indirect

作用：如果设置成True，则把传进来的参数当函数执行，而不是一个参数（下一篇博文即讲解）

六、装饰测试类

@pytest.mark.parametrize('a, b, expect', data_1)
class TestParametrize:

    def test_parametrize_1(self, a, b, expect):
        print('
测试函数11111 测试数据为
{}-{}'.format(a, b))
        assert a + b == expect

    def test_parametrize_2(self, a, b, expect):
        print('
测试函数22222 测试数据为
{}-{}'.format(a, b))
        assert a + b == expect

​ 执行结果

重点：当装饰器 @pytest.mark.parametrize 装饰测试类时，会将数据集合传递给类的所有测试用例方法

七、“笛卡尔积” - 多个参数化装饰器

# 笛卡尔积，组合数据
data_1 = [1, 2, 3]
data_2 = ['a', 'b']


@pytest.mark.parametrize('a', data_1)
@pytest.mark.parametrize('b', data_2)
def test_parametrize_1(a, b):
    print(f'笛卡尔积 测试数据为 ： {a}，{b}')

​ 执行结果

重点：

• 一个函数或一个类可以装饰多个 @pytest.mark.parametrize
• 这种方式，最终生成的用例数是n*m，比如上面的代码就是：参数a的数据有3个，参数b的数据有2个，所以最终的用例数有3*2=6条
• 当参数化装饰器有很多个的时候，用例数都等于n*n*n*n*....

八、参数化 - 传入字典数据

# 字典
data_1 = (
    {
        'user': 1,
        'pwd': 2
    },
    {
        'user': 3,
        'pwd': 4
    }
)


@pytest.mark.parametrize('dic', data_1)
def test_parametrize_1(dic):
    print(f'测试数据为
{dic}')
    print(f'user:{dic["user"]},pwd{dic["pwd"]}')

​ 没啥特别的，只是数据类型是常见的dict而已

九、参数化 - 标记数据

# 标记参数化
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [
    ("3+5", 8),
    ("2+4", 6),
    pytest.param("6 * 9", 42, marks=pytest.mark.xfail),
    pytest.param("6*6", 42, marks=pytest.mark.skip)
])
def test_mark(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected

​ 执行结果

十、参数化 - 增加可读性

# 增加可读性
data_1 = [
    (1, 2, 3),
    (4, 5, 9)
]

# ids
ids = ["a:{} + b:{} = expect:{}".format(a, b, expect) for a, b, expect in data_1]


@pytest.mark.parametrize('a, b, expect', data_1, ids=ids)
class TestParametrize(object):

    def test_parametrize_1(self, a, b, expect):
        print('测试函数1测试数据为{}-{}'.format(a, b))
        assert a + b == expect

    def test_parametrize_2(self, a, b, expect):
        print('测试函数2数据为{}-{}'.format(a, b))
        assert a + b == expect

​ 执行结果

知识点
多少组数据，就要有多少个id，然后组成一个id的列表
作用：主要是为了更加清晰看到用例的含义