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  • Pytest权威教程14-缓存:使用跨执行状态

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    返回: Pytest权威教程

    缓存:使用跨执行状态

    版本2.8中的新函数。

    使用方法

    该插件提供了两个命令行选项,用于重新运行上次pytest调用的失败：

    • --lf,--last-failed- 只重新运行故障。
    • --ff,--failed-first- 先运行故障然后再运行其余的测试。

    对于清理(通常不需要),--cache-clear选项允许在测试运行之前删除所有跨会话缓存内容。

    其他插件可以访问[config.cache对象以在调用之间设置/获取json可编码值pytest。

    注意

    此插件默认启用,但如果需要可以禁用：请参阅[按名称取消激活/取消注册插件(此插件的内部名称为cacheprovider)。

    首先只重新运行故障或故障

    首先,让我们创建50个测试调用,其中只有2个失败：

    # content of test_50.py
import pytest

@pytest.mark.parametrize("i",range(50))
def test_num(i):
    if i in (17,25):
       pytest.fail("bad luck")

    如果你是第一次运行它,你会看到两个失败：

    $ pytest -q
.................F.......F........................                  [100%]
================================= FAILURES =================================
_______________________________ test_num[17] _______________________________

i = 17

 @pytest.mark.parametrize("i",range(50))
 def test_num(i):
 if i in (17,25):
>          pytest.fail("bad luck")
E          Failed: bad luck

test_50.py:6: Failed
_______________________________ test_num[25] _______________________________

i = 25

 @pytest.mark.parametrize("i",range(50))
 def test_num(i):
 if i in (17,25):
>          pytest.fail("bad luck")
E          Failed: bad luck

test_50.py:6: Failed
2 failed,48 passed in 0.12 seconds

    如果你然后运行它--lf：

    $ pytest --lf
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y,pytest-4.x.y,py-1.x.y,pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
collected 50 items / 48 deselected / 2 selected
run-last-failure: rerun previous 2 failures

test_50.py FF                                                        [100%]

================================= FAILURES =================================
_______________________________ test_num[17] _______________________________

i = 17

 @pytest.mark.parametrize("i",range(50))
 def test_num(i):
 if i in (17,25):
>          pytest.fail("bad luck")
E          Failed: bad luck

test_50.py:6: Failed
_______________________________ test_num[25] _______________________________

i = 25

 @pytest.mark.parametrize("i",range(50))
 def test_num(i):
 if i in (17,25):
>          pytest.fail("bad luck")
E          Failed: bad luck

test_50.py:6: Failed
================= 2 failed,48 deselected in 0.12 seconds ==================

    你只运行了上次运行中的两个失败测试,​​而尚未运行48个测试(“取消选择”)。

    现在,如果使用该--ff选项运行,将运行所有测试,但首先执行先前的失败(从一系列FF和点中可以看出)：

    $ pytest --ff
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y,pytest-4.x.y,py-1.x.y,pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
collected 50 items
run-last-failure: rerun previous 2 failures first

test_50.py FF................................................       [100%]

================================= FAILURES =================================
_______________________________ test_num[17] _______________________________

i = 17

 @pytest.mark.parametrize("i",range(50))
 def test_num(i):
 if i in (17,25):
>          pytest.fail("bad luck")
E          Failed: bad luck

test_50.py:6: Failed
_______________________________ test_num[25] _______________________________

i = 25

 @pytest.mark.parametrize("i",range(50))
 def test_num(i):
 if i in (17,25):
>          pytest.fail("bad luck")
E          Failed: bad luck

test_50.py:6: Failed
=================== 2 failed,48 passed in 0.12 seconds ====================

    新的--nf,--new-first选项：首先运行新的测试,然后是其余的测试,在这两种情况下,测试也按文件修改时间排序,最新的文件首先出现。

    上次运行中没有测试失败时的行为

    如果在上次运行中没有测试失败,或者没有lastfailed找到缓存数据,pytest则可以使用该--last-failed-no-failures选项配置运行所有测试或不运行测试,该选项采用以下值之一：

    pytest --last-failed --last-failed-no-failures all    # run all tests (default behavior)
pytest --last-failed --last-failed-no-failures none   # run no tests and exit

    新的config.cache对象

    插件或conftest.py支持代码可以使用pytestconfig对象获取缓存值。这是一个实现[pytest fixture的基本示例插件[：显式,模块化,可伸缩,它在pytest调用中重用以前创建的状态：

    # content of test_caching.py
import pytest
import time

def expensive_computation():
    print("running expensive computation...")

@pytest.fixture
def mydata(request):
    val = request.config.cache.get("example/value",None)
    if val is None:
        expensive_computation()
        val = 42
        request.config.cache.set("example/value",val)
    return val

def test_function(mydata):
    assert mydata == 23

    如果你是第一次运行此命令,则可以看到print语句：

    $ pytest -q
F                                                                    [100%]
================================= FAILURES =================================
______________________________ test_function _______________________________

mydata = 42

 def test_function(mydata):
>       assert mydata == 23
E       assert 42 == 23

test_caching.py:17: AssertionError
-------------------------- Captured stdout setup ---------------------------
running expensive computation...
1 failed in 0.12 seconds

    如果再次运行它,将从缓存中检索该值,并且不会打印任何内容：

    $ pytest -q
F                                                                    [100%]
================================= FAILURES =================================
______________________________ test_function _______________________________

mydata = 42

 def test_function(mydata):
>       assert mydata == 23
E       assert 42 == 23

test_caching.py:17: AssertionError
1 failed in 0.12 seconds

    有关更多详细信息,请参阅[config.cache。

    检查缓存内容

    你始终可以使用--cache-show命令行选项查看缓存的内容：

    $ pytest --cache-show
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y,pytest-4.x.y,py-1.x.y,pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
------------------------------- cache values -------------------------------
cache/lastfailed contains:
  {'test_50.py::test_num[17]': True,
   'test_50.py::test_num[25]': True,
   'test_assert1.py::test_function': True,
   'test_assert2.py::test_set_comparison': True,
   'test_caching.py::test_function': True,
   'test_foocompare.py::test_compare': True}
cache/nodeids contains:
  ['test_caching.py::test_function']
cache/stepwise contains:
  []
example/value contains:
  42

======================= no tests ran in 0.12 seconds =======================

    清除缓存内容

    你可以通过添加如下--cache-clear选项来指示pytest清除所有缓存文件和值：

    pytest --cache-clear

    对于Continuous Integration服务器的调用,建议使用此选项,其中隔离和正确性比速度更重要。

    逐步修复失败用例

    作为替代方案,尤其是对于你希望测试套件的大部分都会失败的情况,允许你一次修复一个。测试套件将运行直到第一次失败然后停止。在下次调用时,测试将从上次失败测试继续,然后运行直到下一次失败测试。你可以使用该选项忽略一个失败的测试,并在第二个失败的测试中停止测试执行。如果你遇到失败的测试而只是想稍后忽略它,这将非常有用。--lf-x``--sw``--stepwise``--stepwise-skip

    unittest.TestCase支持

    Pytest支持unittest开箱即用的基于Python的测试。它旨在利用现有unittest的测试套件将pytest用作测试运行器,并允许逐步调整测试套件以充分利用pytest的函数。

    要使用运行现有unittest样式的测试套件pytest,请键入：

    pytest tests

    pytest将自动收集unittest.TestCase子类及其test方法test_*.py或*_test.py文件。

    几乎所有unittest函数都受支持：

    • @unittest.skip风格装饰;
    • setUp/tearDown;
    • setUpClass/tearDownClass;
    • setUpModule/tearDownModule;

    到目前为止,pytest不支持以下函数：

    • load_tests协议;
    • 分测验;

    开箱即用的好处

    通过使用pytest运行测试套件,你可以使用多种函数,在大多数情况下无需修改现有代码：

    • 获得[更多信息性的追溯;
    • stdout和stderr捕获;
    • ;
    • 在第一次(或N次)故障后停止;
    • -pdb);
    • 使用[pytest-xdist插件将测试分发给多个CPU;
    • 使用[普通的assert-statements对此非常有帮助);

    unittest.TestCase子类中的pytest特性

    以下pytest函数适用于unittest.TestCase子类：

    • 标记: skip,[skipif,[xfail;
    • 自动使用Fixture方法;

    下面pytest函数不工作,也许永远也因不同的设计理念：

    • Fixture方法);
    • 参数化;
    • 定制挂钩;

    第三方插件可能运行也可能不运行,具体取决于插件和测试套件。

    unittest.TestCase 使用标记将pytestFixture方法混合到子类中

    运行unittestpytest允许你使用其[Fixture方法机制进行unittest.TestCase样式测试。假设你至少浏览了pytest fixture函数,让我们跳转到一个集成pytestdb_classfixture,设置类缓存数据库对象,然后从unittest样式测试中引用它的示例如:

    # content of conftest.py

# we define a fixture function below and it will be "used" by
# referencing its name from tests

import pytest

@pytest.fixture(scope="class")
def db_class(request):
    class DummyDB(object):
        pass
    # set a class attribute on the invoking test context
    request.cls.db = DummyDB()

    这定义了一个fixture函数db_class- 如果使用的话 - 为每个测试类调用一次,并将class-leveldb属性设置为一个DummyDB实例。fixture函数通过接收一个特殊request对象来实现这一点,该对象允许访问[请求测试上下文,例如cls属性,表示使用该fixture的类。该架构将Fixture方法写入与实际测试代码分离,并允许通过最小参考(Fixture方法名称)重新使用Fixture方法。那么让unittest.TestCase我们使用fixture定义编写一个实际的类：

    # content of test_unittest_db.py

import unittest
import pytest

@pytest.mark.usefixtures("db_class")
class MyTest(unittest.TestCase):
    def test_method1(self):
        assert hasattr(self,"db")
        assert 0,self.db   # fail for demo purposes

    def test_method2(self):
        assert 0,self.db   # fail for demo purposes

    在@pytest.mark.usefixtures("db_class")类的装饰可确保pytest固定函数db_class被调用每一次班。由于故意失败的断言语句,我们可以看看self.db回溯中的值：

    $ pytest test_unittest_db.py
=========================== test session starts ============================
platform linux -- Python 3.x.y,pytest-4.x.y,py-1.x.y,pluggy-0.x.y
cachedir: $PYTHON_PREFIX/.pytest_cache
rootdir: $REGENDOC_TMPDIR
collected 2 items

test_unittest_db.py FF                                               [100%]

================================= FAILURES =================================
___________________________ MyTest.test_method1 ____________________________

self = <test_unittest_db.MyTest testMethod=test_method1>

 def test_method1(self):
 assert hasattr(self,"db")
>       assert 0,self.db   # fail for demo purposes
E       AssertionError: <conftest.db_class.<locals>.DummyDB object at 0xdeadbeef>
E       assert 0

test_unittest_db.py:9: AssertionError
___________________________ MyTest.test_method2 ____________________________

self = <test_unittest_db.MyTest testMethod=test_method2>

 def test_method2(self):
>       assert 0,self.db   # fail for demo purposes
E       AssertionError: <conftest.db_class.<locals>.DummyDB object at 0xdeadbeef>
E       assert 0

test_unittest_db.py:12: AssertionError
========================= 2 failed in 0.12 seconds =========================

    这个默认的pytest回溯显示两个测试用例共享同一个self.db实例,这是我们在编写上面的类范围的fixture函数时的意图。

    使用autouseFixture方法和访问其他Fixture方法

    虽然通常更好地明确声明对给定测试需要使用的Fixture方法,但有时你可能想要在给定的上下文中自动使用Fixture方法。毕竟,传统的unittest-setup风格要求使用这种隐含的Fixture方法编写,而且很有可能,你习惯它或者喜欢它。

    你可以使用标记Fixture方法函数@pytest.fixture(autouse=True)并在要使用它的上下文中定义Fixture方法函数。让我们看一个initdirFixture方法,它使一个TestCase类的所有测试用例都在一个预先初始化的临时目录中执行samplefile.ini。我们的initdirfixture本身使用pytest builtin[tmpdirfixture来委托创建一个per-test临时目录：

    # content of test_unittest_cleandir.py
import pytest
import unittest

class MyTest(unittest.TestCase):

    @pytest.fixture(autouse=True)
    def initdir(self,tmpdir):
        tmpdir.chdir() # change to pytest-provided temporary directory
        tmpdir.join("samplefile.ini").write("# testdata")

    def test_method(self):
        with open("samplefile.ini") as f:
            s = f.read()
        assert "testdata" in s

    由于该autouse标志,initdirfixture函数将用于定义它的类的所有方法。这是@pytest.mark.usefixtures("initdir")在类中使用标记的快捷方式,如上例所示。

    运行此测试模块......：

    $ pytest -q test_unittest_cleandir.py
.                                                                   [100%]
1 passed in 0.12 seconds

    ...给我们一个通过测试,因为initdirFixture方法函数在之前执行test_method。

    注意

    unittest.TestCase方法不能直接接收fixture参数作为实现可能会导致运行通用unittest.TestCase测试套件的能力。

    以上usefixtures和autouse示例应该有助于将pytestFixture方法混合到unittest套件中。

    你也可以逐步从子类化转移unittest.TestCase到普通断言,然后开始逐步从完整的pytest函数集中受益。

    注意

    从unittest.TestCase子类运行测试--pdb将禁用针对发生异常的情况的tearDown和cleanup方法。这允许对所有在其tearDown机器中具有重要逻辑的应用程序进行适当的事后调试。但是,支持此函数会产生以下副作用：如果人们覆盖unittest.TestCase``__call__或者run需要以debug相同的方式覆盖(对于标准unittest也是如此)。

    注意

    由于两个框架之间的架构差异,在unittest测试call阶段而不是在pytest标准setup和teardown阶段中执行基于测试的设置和拆卸。在某些情况下,这一点非常重要,特别是在推理错误时。例如,如果unittest基于a的套件在设置期间出现错误,pytest则在其setup阶段期间将报告没有错误,并且将在此期间引发错误call。
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