我用的是py。测试一些封装在python类MyTester中的DLL代码。 为了验证目的,我需要在测试期间记录一些测试数据,然后进行更多的处理。因为我有很多考试…我想为我的大多数测试重用测试器对象创建(MyTester的实例)。

由于测试对象是一个得到DLL的变量和函数的引用,我需要为每个测试文件传递一个DLL的变量列表到测试对象(要记录的变量对于test_…文件)。 列表的内容用于记录指定的数据。

我的想法是这样的:

import pytest

class MyTester():
    def __init__(self, arg = ["var0", "var1"]):
        self.arg = arg
        # self.use_arg_to_init_logging_part()

    def dothis(self):
        print "this"

    def dothat(self):
        print "that"

# located in conftest.py (because other test will reuse it)

@pytest.fixture()
def tester(request):
    """ create tester object """
    # how to use the list below for arg?
    _tester = MyTester()
    return _tester

# located in test_...py

# @pytest.mark.usefixtures("tester") 
class TestIt():

    # def __init__(self):
    #     self.args_for_tester = ["var1", "var2"]
    #     # how to pass this list to the tester fixture?

    def test_tc1(self, tester):
       tester.dothis()
       assert 0 # for demo purpose

    def test_tc2(self, tester):
       tester.dothat()
       assert 0 # for demo purpose

有可能这样实现吗,或者有更优雅的方式吗?

通常,我可以使用某种设置函数(xunit风格)为每个测试方法执行此操作。但我想获得某种重用。有人知道这在固定装置上是否可行吗?

我知道我可以这样做:(来自文档)

@pytest.fixture(scope="module", params=["merlinux.eu", "mail.python.org"])

但是我需要在测试模块中直接进行参数化。 是否可以从测试模块访问夹具的params属性?


当前回答

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。

其他回答

更新:由于这是这个问题的公认答案,有时仍然会被点赞,我应该添加一个更新。尽管我最初的答案(下面)是在旧版本的pytest中做到这一点的唯一方法,因为其他人已经注意到pytest现在支持fixture的间接参数化。例如,你可以这样做(通过@imiric):

# test_parameterized_fixture.py
import pytest

class MyTester:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

    def dothis(self):
        assert self.x

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


class TestIt:
    @pytest.mark.parametrize('tester', [True, False], indirect=['tester'])
    def test_tc1(self, tester):
       tester.dothis()
       assert 1
$ pytest -v test_parameterized_fixture.py
================================================================================= test session starts =================================================================================
platform cygwin -- Python 3.6.8, pytest-5.3.1, py-1.8.0, pluggy-0.13.1 -- /usr/bin/python3
cachedir: .pytest_cache
rootdir: .
collected 2 items

test_parameterized_fixture.py::TestIt::test_tc1[True] PASSED                                                                                                                    [ 50%]
test_parameterized_fixture.py::TestIt::test_tc1[False] FAILED

然而,尽管这种形式的间接参数化是明确的,正如@Yukihiko Shinoda指出的那样,它现在支持一种形式的隐性间接参数化(尽管我在官方文档中找不到任何明显的参考):

# test_parameterized_fixture2.py
import pytest

class MyTester:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

    def dothis(self):
        assert self.x

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


class TestIt:
    @pytest.mark.parametrize('tester_arg', [True, False])
    def test_tc1(self, tester):
       tester.dothis()
       assert 1
$ pytest -v test_parameterized_fixture2.py
================================================================================= test session starts =================================================================================
platform cygwin -- Python 3.6.8, pytest-5.3.1, py-1.8.0, pluggy-0.13.1 -- /usr/bin/python3
cachedir: .pytest_cache
rootdir: .
collected 2 items

test_parameterized_fixture2.py::TestIt::test_tc1[True] PASSED                                                                                                                   [ 50%]
test_parameterized_fixture2.py::TestIt::test_tc1[False] FAILED

我不知道这种形式的确切语义是什么,但似乎pytest.mark.parametrize认识到,尽管test_tc1方法不接受名为test_arg的参数,但它使用的测试fixture接受,因此它通过测试fixture传递参数化参数。


我有一个类似的问题——我有一个名为test_package的fixture,后来我希望在特定测试中运行该fixture时能够将一个可选参数传递给它。例如:

@pytest.fixture()
def test_package(request, version='1.0'):
    ...
    request.addfinalizer(fin)
    ...
    return package

(对于这些目的,fixture做什么或返回的包是什么类型的对象并不重要)。

然后,希望以某种方式在测试函数中使用这个fixture,这样我也可以指定该fixture的版本参数,以便与该测试一起使用。这目前是不可能的,尽管可能是一个不错的功能。

与此同时,让我的fixture简单地返回一个函数来完成之前fixture所做的所有工作是很容易的,但允许我指定version参数:

@pytest.fixture()
def test_package(request):
    def make_test_package(version='1.0'):
        ...
        request.addfinalizer(fin)
        ...
        return test_package

    return make_test_package

现在我可以在我的测试函数中使用它:

def test_install_package(test_package):
    package = test_package(version='1.1')
    ...
    assert ...

等等。

OP尝试的解决方案朝着正确的方向前进,正如@hpk42的回答所表明的那样,我的测试者。__init__可以像这样存储对请求的引用:

class MyTester(object):
    def __init__(self, request, arg=["var0", "var1"]):
        self.request = request
        self.arg = arg
        # self.use_arg_to_init_logging_part()

    def dothis(self):
        print "this"

    def dothat(self):
        print "that"

然后使用这个来实现像这样的夹具:

@pytest.fixture()
def tester(request):
    """ create tester object """
    # how to use the list below for arg?
    _tester = MyTester(request)
    return _tester

如果需要,可以稍微重新构造MyTester类,以便在创建后更新它的.args属性,以调整单个测试的行为。

您可以从fixture函数(因此也可以从您的Tester类)访问请求的模块/类/函数,参见从fixture函数与请求测试上下文交互。因此,您可以在类或模块上声明一些参数,并且测试装置可以拾取它。

我做了一个有趣的装饰器,允许像这样写入固定装置:

@fixture_taking_arguments
def dog(request, /, name, age=69):
    return f"{name} the dog aged {age}"

在这里,在/的左边你有其他的fixture,在右边你有使用以下方法提供的参数:

@dog.arguments("Buddy", age=7)
def test_with_dog(dog):
    assert dog == "Buddy the dog aged 7"

这与函数参数的工作方式相同。如果不提供年龄参数,则使用默认值69。如果你不提供名字,或省略狗。参数装饰器,你会得到常规TypeError: dog()缺少一个必需的位置参数:'name'。如果您有另一个接受参数name的fixture,则它不会与这个fixture冲突。

还支持异步fixture。

此外,这给了你一个很好的设置计划:

$ pytest test_dogs_and_owners.py --setup-plan

SETUP    F dog['Buddy', age=7]
...
SETUP    F dog['Champion']
SETUP    F owner (fixtures used: dog)['John Travolta']

完整的例子:

from plugin import fixture_taking_arguments

@fixture_taking_arguments
def dog(request, /, name, age=69):
    return f"{name} the dog aged {age}"


@fixture_taking_arguments
def owner(request, dog, /, name="John Doe"):
    yield f"{name}, owner of {dog}"


@dog.arguments("Buddy", age=7)
def test_with_dog(dog):
    assert dog == "Buddy the dog aged 7"


@dog.arguments("Champion")
class TestChampion:
    def test_with_dog(self, dog):
        assert dog == "Champion the dog aged 69"

    def test_with_default_owner(self, owner, dog):
        assert owner == "John Doe, owner of Champion the dog aged 69"
        assert dog == "Champion the dog aged 69"

    @owner.arguments("John Travolta")
    def test_with_named_owner(self, owner):
        assert owner == "John Travolta, owner of Champion the dog aged 69"

装饰器的代码:

import pytest
from dataclasses import dataclass
from functools import wraps
from inspect import signature, Parameter, isgeneratorfunction, iscoroutinefunction, isasyncgenfunction
from itertools import zip_longest, chain


_NOTHING = object()


def _omittable_parentheses_decorator(decorator):
    @wraps(decorator)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if not kwargs and len(args) == 1 and callable(args[0]):
            return decorator()(args[0])
        else:
            return decorator(*args, **kwargs)
    return wrapper


@dataclass
class _ArgsKwargs:
    args: ...
    kwargs: ...

    def __repr__(self):
        return ", ".join(chain(
               (repr(v) for v in self.args), 
               (f"{k}={v!r}" for k, v in self.kwargs.items())))


def _flatten_arguments(sig, args, kwargs):
    assert len(sig.parameters) == len(args) + len(kwargs)
    for name, arg in zip_longest(sig.parameters, args, fillvalue=_NOTHING):
        yield arg if arg is not _NOTHING else kwargs[name]


def _get_actual_args_kwargs(sig, args, kwargs):
    request = kwargs["request"]
    try:
        request_args, request_kwargs = request.param.args, request.param.kwargs
    except AttributeError:
        request_args, request_kwargs = (), {}
    return tuple(_flatten_arguments(sig, args, kwargs)) + request_args, request_kwargs


@_omittable_parentheses_decorator
def fixture_taking_arguments(*pytest_fixture_args, **pytest_fixture_kwargs):
    def decorator(func):
        original_signature = signature(func)

        def new_parameters():
            for param in original_signature.parameters.values():
                if param.kind == Parameter.POSITIONAL_ONLY:
                    yield param.replace(kind=Parameter.POSITIONAL_OR_KEYWORD)

        new_signature = original_signature.replace(parameters=list(new_parameters()))

        if "request" not in new_signature.parameters:
            raise AttributeError("Target function must have positional-only argument `request`")

        is_async_generator = isasyncgenfunction(func)
        is_async = is_async_generator or iscoroutinefunction(func)
        is_generator = isgeneratorfunction(func)

        if is_async:
            @wraps(func)
            async def wrapper(*args, **kwargs):
                args, kwargs = _get_actual_args_kwargs(new_signature, args, kwargs)
                if is_async_generator:
                    async for result in func(*args, **kwargs):
                        yield result
                else:
                    yield await func(*args, **kwargs)
        else:
            @wraps(func)
            def wrapper(*args, **kwargs):
                args, kwargs = _get_actual_args_kwargs(new_signature, args, kwargs)
                if is_generator:
                    yield from func(*args, **kwargs)
                else:
                    yield func(*args, **kwargs)

        wrapper.__signature__ = new_signature
        fixture = pytest.fixture(*pytest_fixture_args, **pytest_fixture_kwargs)(wrapper)
        fixture_name = pytest_fixture_kwargs.get("name", fixture.__name__)

        def parametrizer(*args, **kwargs):
            return pytest.mark.parametrize(fixture_name, [_ArgsKwargs(args, kwargs)], indirect=True)

        fixture.arguments = parametrizer

        return fixture
    return decorator

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

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