另一种方法是使用请求对象访问定义测试函数的模块或类中定义的变量。

这样，如果您想为类/模块的所有测试函数传递相同的变量，就不必在测试类的每个函数上重用@pytest.mark. paramtrize()装饰器。

带有类变量的示例:

@pytest.fixture
def tester(request):
    """Create tester object"""
    return MyTester(request.cls.tester_args)


class TestIt:
    tester_args = ['var1', 'var2']

    def test_tc1(self, tester):
       tester.dothis()

    def test_tc2(self, tester):
       tester.dothat()

通过这种方式，test_tc1和test_tc2的测试器对象将使用test_args参数进行初始化。

你还可以使用:

请求。函数来访问test_tc1函数， 请求。实例来访问test类实例， 请求。模块来访问定义在test中的模块 等(参考请求文档)

您还可以使用闭包，这将为您提供更全面的参数命名和控制。它们比隐式参数化中使用的request参数更“显式”:

@pytest.fixture
def tester():
    # Create a closure on the Tester object
    def _tester(first_param, second_param):
        # use the above params to mock and instantiate things
        return MyTester(first_param, second_param)
    
    # Pass this closure to the test
    yield _tester 


@pytest.mark.parametrize(['param_one', 'param_two'], [(1,2), (1000,2000)])
def test_tc1(tester, param_one, param_two):
    # run the closure now with the desired params
    my_tester = tester(param_one, param_two)
    # assert code here

我使用它来构建可配置的fixture。

正如@chilicheech指出的那样，这种方式至少从pytest 6.2(2020-12-13发布)开始就被官方记录了:

用直接测试参数化覆盖一个夹具|如何使用夹具- pytest文档 pytest文档发布6.2

它似乎可以在最新版本的pytest中工作。

@pytest.fixture
def tester(tester_arg):
    """Create tester object"""
    return MyTester(tester_arg)


class TestIt:
    @pytest.mark.parametrize('tester_arg', [['var1', 'var2']])
    def test_tc1(self, tester):
       tester.dothis()
       assert 1

为了改进一点imiric的回答:另一种解决这个问题的优雅方法是创建“参数fixture”。与pytest的间接特性相比，我个人更喜欢它。这个特性可以从pytest_cases中获得，最初的想法是由Sup3rGeo提出的。

import pytest
from pytest_cases import param_fixture

# create a single parameter fixture
var = param_fixture("var", [['var1', 'var2']], ids=str)

@pytest.fixture
def tester(var):
    """Create tester object"""
    return MyTester(var)

class TestIt:
    def test_tc1(self, tester):
       tester.dothis()
       assert 1

请注意，pytest-cases还提供了@fixture，允许您直接在fixture上使用参数化标记，而不必使用@pytest.fixture(params=…)

from pytest_cases import fixture, parametrize

@fixture
@parametrize("var", [['var1', 'var2']], ids=str)
def tester(var):
    """Create tester object"""
    return MyTester(var)

@ paramtrize_with_cases允许您从“case函数”中获取参数，这些“case函数”可能被分组在一个类中，甚至是一个单独的模块中。详见医生。顺便说一下，我是作者;)

这实际上在py中是原生支持的。通过间接参数化进行测试。

在你的情况下，你会:

@pytest.fixture
def tester(request):
    """Create tester object"""
    return MyTester(request.param)


class TestIt:
    @pytest.mark.parametrize('tester', [['var1', 'var2']], indirect=True)
    def test_tc1(self, tester):
       tester.dothis()
       assert 1

另一种方法是使用自定义标记。它看起来比代码中的参数化要好，没有反映在测试名称中，而且也是可选的(如果不存在这样的标记，则可以通过抛出失败来定义为非可选)

例如:

@pytest.fixture
def loaded_dll(request):
    dll_file = None
    for mark in request.node.iter_markers("dll_file"):
        if mark.args:
            if dll_file is not None:
                pytest.fail("Only one dll_file can be mentioned in marks")
            dll_file = mark.args[0]
    if dll_file is None:
        pytest.fail("dll_file is a required mark")
    return some_dll_load(dll_file)

@pytest.mark.dll_file("this.dll")
def test_this_dll(loaded_dll):
    ...

当我需要一个模拟ssh客户机的fixture并希望测试不同的可能输出时，我使用了这个标记进行测试，我可以使用标记确定每个测试的输出。

注意，如果用于个人使用，则不需要失败测试的failsave机制。