用 pytest 测试 python 代码

用 pytest 测试 python 代码
Pytest 是一个比较成熟且功能完备的 Python 测试框架。其提供完善的在线文档，并有着大量的第三方插件和内置帮助，适用于许多小型或大型项目。Pytest 灵活易学，打印调试和测试执行期间可以捕获标准输出，适合简单的单元测试到复杂的功能测试。还可以执行 nose, unittest 和 doctest 风格的测试用例，甚至 Django 和 trial。支持良好的集成实践，支持扩展的 xUnit 风格 setup，支持非 python 测试。支持生成测试覆盖率报告，支持 PEP8 兼容的编码风格。

基本使用
```
usage: py.test [options] [file_or_dir] [file_or_dir] [...]
```
用例查找规则

如果不带参数运行 pytest，那么其先从配置文件(pytest.ini，tox.ini，setup.cfg)中查找配置项 testpaths指定的路径中的 test case，如果没有则从当前目录开始查找，否者，命令行参数就用于目录、文件查找。查找的规则如下：
- 查找指定目录中以 test 开头的目录
- 递归遍历目录，除非目录指定了不同递归
- 查找文件名以 test_ 开头的文件
- 查找以 Test 开头的类(该类不能有 init 方法)
- 查找以 test_ 开头的函数和方法并进行测试
如果要从默认的查找规则中忽略查找路径，可以加上 --ingore 参数，例如：

pytest --ignore=tests/test_foobar.py

调用 pytest
- py.test：
Pytest 提供直接调用的命令行工具，即 py.test，最新版本 pytest 和 py.test 两个命令行工具都可用
- python -m pytest：
效果和 py.test 一样, 这种调用方式在多 Python 版本测试的时候是有用的, 例如测试 Python3：

python3 -m pytest [...]

部分参数介绍
```
py.test --version               查看版本
py.test --fixtures, --funcargs  查看可用的 fixtures
pytest --markers                查看可用的 markers
py.test -h, --help              命令行和配置文件帮助

# 失败后停止
py.test -x           首次失败后停止执行
py.test --maxfail=2  两次失败之后停止执行

# 调试输出
py.test -l, --showlocals  在 traceback 中显示本地变量
py.test -q, --quiet       静默模式输出
py.test -v, --verbose     输出更详细的信息
py.test -s                捕获输出, 例如显示 print 函数的输出
py.test -r char           显示指定测试类型的额外摘要信息
py.test --tb=style        错误信息输出格式
    - long    默认的traceback信息格式化形式
    - native  标准库格式化形式
    - short   更短的格式
    - line    每个错误一行

# 运行指定 marker 的测试
pytest -m MARKEXPR

# 运行匹配的测试
py.test -k stringexpr

# 失败时调用 PDB
py.test --pdb
```
执行选择用例
- 执行单个模块中的全部用例:
py.test test_mod.py
- 执行指定路径下的全部用例:
py.test somepath
- 执行字符串表达式中的用例:
py.test -k stringexpr

比如 "MyClass?and not method"，选择 TestMyClass.test_something，排除了TestMyClass.test_method_simple。
- 导入 package，使用其文件系统位置来查找和执行用例。执行 pkg 目录下的所有用例:
py.test --pyargs pkg
- 运行指定模块中的某个用例，如运行 test_mod.py 模块中的 test_func 测试函数:
pytest test_mod.py::test_func
- 运行某个类下的某个用例，如运行 TestClass 类下的 test_method 测试方法:
pytest test_mod.py::TestClass::test_method

断言

通常情况下使用 assert 语句就能对大多数测试进行断言。对于异常断言，可以使用上下文管理器 pytest.raises：
```
def test_zero_division():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        1 / 0

# 还可以捕获异常信息
def test_zero_division():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError, message='integer division or modulo by zero'):
        1 / 0
```
对于警告断言，可以使用上下文管理器 pytest. warns：
```
with pytest.warns(RuntimeWarning):
        warnings.warn("my warning", RuntimeWarning)

with warns(UserWarning, match='must be 0 or None'):
    warnings.warn("value must be 0 or None", UserWarning)

with warns(UserWarning, match=r'must be d+$'):
    warnings.warn("value must be 42", UserWarning)
```
如果仅需断言 DeprecationWarning 或者 PendingDeprecationWarning 警告，可以使用 pytest.deprecated_call：
```
def api_call_v2():
    warnings.warn('use v3 of this api', DeprecationWarning)
    return 200

def test():
    with pytest.deprecated_call():
        assert api_call_v2() == 200
```
对于自定义类型的 assert 比较断言，可以通过在 conftest.py 文件中实现pytest_assertrepr_compare 函数来实现：
```
# content of test_foocompare.py
class Foo:
    def __init__(self, val):
         self.val = val

    def __eq__(self, other):
        return self.val == other.val

def test():
    assert 1 == 1

def test_compare():
    f1 = Foo(1)
    f2 = Foo(2)
    f3 = Foo(1)
    assert f1 == f3
    assert f1 == f2


# content of conftest.py
def pytest_assertrepr_compare(op, left, right):
    from test_foocompare import Foo
    if isinstance(left, Foo) and isinstance(right, Foo) and op == "==":
        return ['Comparing Foo instances:', 'vals: %s != %s' % (left.val, right.val)]
```
如果需要手动设置失败原因，可以使用 pytest.fail:
```
def test_sys_version():
    if sys.version_info[0] == 2:
        pytest.fail("python2 not supported")
```
使用 pytest.skip 和 pytest.xfail 能够实现跳过测试的功能，skip 表示直接跳过测试，而 xfail 则表示存在预期的失败，但两者的效果差不多：
```
def test_skip_and_xfail():
    if sys.version_info[0] < 3:
        pytest.skip('only support python3')

    print("--- start")
    try:
        1/0
    except Exception as e:
        pytest.xfail("division by zero: {}".format(e))
    print("--- end")
```
pytest.importorskip 可以在导入失败的时候跳过测试，还可以要求导入的包要满足特定的版本：
```
docutils = pytest.importorskip("docutils")
docutils = pytest.importorskip("docutils", minversion = "0.3")
```
断言近似相等可以使用 pytest.approx：
```
assert 2.2 == pytest.approx(2.3)
assert 2.2 == pytest.approx(2.3, 0.1)
assert pytest.approx(2.3, 0.1) == 2.2
```
conftest.py

从广义理解，conftest.py 是一个本地的 per-directory 插件，在该文件中可以定义目录特定的 hooks 和 fixtures。py.test 框架会在它测试的项目中寻找 conftest.py 文件，然后在这个文件中寻找针对整个目录的测试选项，比如是否检测并运行 doctest 以及应该使用哪种模式检测测试文件和函数。

总结起来，conftest.py 文件大致有如下几种功能：
- Fixtures: 用于给测试用例提供静态的测试数据，其可以被所有的测试用于访问，除非指定了范围
- 加载插件: 用于导入外部插件或模块:
```
pytest_plugins ="myapp.testsupport.myplugin"
```
- 定义钩子: 用于配置钩子(hook)，如 pytest_runtest_setup、pytest_runtest_teardown、pytest_config 等：
```
def pytest_runtest_setup(item):
    """called before `pytest_runtest_call(item)`"""
    pass
```
再比如添加命令行选项的钩子：
```
# content of conftest.py
import pytest

def pytest_addoption(parser):
    parser.addoption("--full", action="store_ture",
        help="run full test")

# content of test.py
@pytest.mark.skipif(not pytest.config.getoption("--runslow"))
def test_func_slow_1():
    """当在命令行执行 --runslow 参数时才执行该测试"""
    print 'skip slow'
```
- 测试根路径: 如果将 conftest.py 文件放在项目根路径中，则 pytest 会自己搜索项目根目录下的子模块，并加入到 sys.path 中，这样便可以对项目中的所有模块进行测试，而不用设置 PYTHONPATH 来指定项目模块的位置。
可以有多个 conftest.py 文件同时存在，其作用范围是目录。例如测试非常复杂时，可以为特定的一组测试创建子目录，并在该目录中创建 conftest.py 文件，并定义一个 futures 或 hooks。就像如下的结构：
```
tests
├── conftest.py
├── mod
│   └── conftest.py
├── mod2
│   └── conftest.py
└── mod3
    └── conftest.py
```
Fixtures

fixture 是 pytest 特有的功能，它用 pytest.fixture 标识，定义在函数前面。在编写测试函数的时候，可以将此函数名称做为传入参数，pytest 将会以依赖注入方式，将该函数的返回值作为测试函数的传入参数。
```
pytest.fixture(scope='function', params=None, autouse=False, ids=None)
```
作为参数

fixture 可以作为其他测试函数的参数被使用，前提是其必须返回一个值：
```
@pytest.fixture()
def hello():
    return "hello"

def test_string(hello):
    assert hello == "hello", "fixture should return hello"
```
一个更加实用的例子：
```
@pytest.fixture
def smtp():
    import smtplib
    return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com")

def test_ehlo(smtp):
    response, msg = smtp.ehlo()
    assert response == 250
    assert 0 # for demo purposes
```
作为 setup

fixture 也可以不返回值，这样可以用于在测试方法运行前运行一段代码：
```
@pytest.fixture()  # 默认参数，每个测试方法前调用
def before():
   print('before each test')

def test_1(before):
   print('test_1()')

@pytest.mark.usefixtures("before")
def test_2():
   print('test_2()')
```
这种方式与 setup_method、setup_module 等的用法相同，其实它们也是特殊的 fixture。

在上例中，有一个测试用了 pytest.mark.usefixtures 装饰器来标记使用哪个 fixture，这中用法表示在开始测试前应用该 fixture 函数但不需要其返回值。使用这种用法时，通过 addfinallizer 注册释放函数，以此来做一些“善后”工作，这类似于 teardown_function、teardown_module 等用法。示例：
```
@pytest.fixture()
def smtp(request):
    import smtplib
    smtp = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com")

    def fin():
        print ("teardown smtp")
        smtp.close()

    request.addfinalizer(fin)
    return smtp  # provide the fixture value
```
作用范围

fixtrue 可以通过设置 scope 参数来控制其作用域（同时也控制了调用的频率）。如果 scope='module'，那么 fixture 就是模块级的，这个 fixture 函数只会在每次相同模块加载的时候执行。这样就可以复用一些需要时间进行创建的对象。fixture 提供三种作用域，用于指定 fixture 初始化的规则：
- function：每个测试函数之前执行一次，默认
- module：每个模块加载之前执行一次
- session：每次 session 之前执行一次，即每次测试执行一次
反向请求

fixture 函数可以通过接受 request 对象来反向获取请求中的测试函数、类或模块上下文。例如：
```
@pytest.fixture(scope="module")
def smtp(request):
    import smtplib
    server = getattr(request.module, "smtpserver", "smtp.qq.com")
    smtp = smtplib.SMTP(server, 587, timeout=5)
    yield smtp
    smtp.close()
```
有时需要全面测试多种不同条件下的一个对象，功能是否符合预期。可以通过设置 fixture 的 params 参数，然后通过 request 获取设置的值：
```
class Foo(object):

    def __init__(self, a, b, c):
        self.a = a
        self.b = b
        self.c = c

    def echo(self):
        print self.a, self.b, self.c
        return True

@pytest.fixture(params=[["1", "2", "3"], ["x", "y", "z"]])
def foo(request):
    return Foo(*request.param)

def test_foo(foo):
    assert foo.echo()
```
设置 params 参数后，运行 test 时将生成不同的测试 id，可以通过 ids 自定义 id：
```
@pytest.fixture(params=[1, 2, 4, 8], ids=["a", "b", "c", "d"])
def param_a(request):
    return request.param

def test_param_a(param_a):
    print param_a
```
运行以上实例会有如下结果：
```
test_fixture.py::test_param_a[a] 1
PASSED
test_fixture.py::test_param_a[b] 2
PASSED
test_fixture.py::test_param_a[c] 4
PASSED
test_fixture.py::test_param_a[d] 8
PASSED
```
自动执行

有时候需要某些 fixture 在全局自动执行，如某些全局变量的初始化工作，亦或一些全局化的清理或者初始化函数。这时可以通过设置 fixture 的 autouse 参数来让 fixture 自动执行。设置为 autouse=True 即可使得函数默认执行。以下例子会在开始测试前清理可能残留的文件，接着将程序目录设置为该目录，：
```
work_dir = "/tmp/app"
@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def clean_workdir():
    shutil.rmtree(work_dir)
    os.mkdir(work_dir)
    os.chrdir(work_dir)
```
setup/teardown

setup/teardown 是指在模块、函数、类开始运行以及结束运行时执行一些动作。比如在一个函数中测试一个数据库应用，测需要在函数开始前连接数据库，在函数运行结束后断开与数据库的连接。setup/teardown 是特殊的 fixture，其可以有一下几种实现方式：
```
# 模块级别
def setup_module(module):
    pass

def teardown_module(module):
    pass


# 类级别
@classmethod
def setup_class(cls):
    pass

@classmethod
def teardown_class(cls):
    pass


# 方法级别
def setup_method(self, method):
    pass

def teardown_method(self, method):
    pass


# 函数级别
def setup_function(function):
    pass

def teardown_function(function):
    pass
```
有时候，还希望有全局的 setup 或 teardown，以便在测试开始时做一些准备工作，或者在测试结束之后做一些清理工作。这可以用 hook 来实现：
```
def pytest_sessionstart(session):
    # setup_stuff

def pytest_sessionfinish(session, exitstatus):
    # teardown_stuff
```
也可以用 fixture 的方式实现：
```
@fixture(scope='session', autouse=True)
def my_fixture():
    # setup_stuff
    yield
    # teardown_stuff
```
Markers

marker 的作用是，用来标记测试，以便于选择性的执行测试用例。Pytest 提供了一些内建的 marker：
```
# 跳过测试
@pytest.mark.skip(reason=None)

# 满足某个条件时跳过该测试
@pytest.mark.skipif(condition)

# 预期该测试是失败的
@pytest.mark.xfail(condition, reason=None, run=True, raises=None, strict=False)

# 参数化测试函数。给测试用例添加参数，供运行时填充到测试中
# 如果 parametrize 的参数名称与 fixture 名冲突，则会覆盖掉 fixture
@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)

# 对给定测试执行给定的 fixtures
# 这种用法与直接用 fixture 效果相同
# 只不过不需要把 fixture 名称作为参数放在方法声明当中
@pytest.mark.usefixtures(fixturename1, fixturename2, ...)

# 让测试尽早地被执行
@pytest.mark.tryfirst

# 让测试尽量晚执行
@pytest.mark.trylast
```
例如一个使用参数化测试的例子：
```
@pytest.mark.parametrize(("n", "expected"), [
    (1, 2),
    (2, 3),
])
def test_increment(n, expected):
     assert n + 1 == expected
```
除了内建的 markers 外，pytest 还支持没有实现定义的 markers，如：
```
@pytest.mark.old_test
def test_one():
    assert False

@pytest.mark.new_test
def test_two():
    assert False

@pytest.mark.windows_only
def test_three():
    assert False
```
通过使用 -m 参数可以让 pytest 选择性的执行部分测试：
```
$ pytest test.py -m 'not windows_only'
...
collected 3 items / 1 deselected                                                                                                                             

test_marker.py::test_one FAILED
```
更详细的关于 marker 的说明可以参考官方文档：
- https://docs.pytest.org/en/latest/mark.html
- https://docs.pytest.org/en/latest/example/markers.html
第三方插件
- pytest-randomly: 测试顺序随机
- pytest-xdist: 分布式测试
- pytest-cov: 生成测试覆盖率报告
- pytest-pep8: 检测代码是否符合 PEP8 规范
- pytest-flakes: 检测代码风格
- pytest-html: 生成 html 报告
- pytest-rerunfailures: 失败重试
- pytest-timeout: 超时测试
参考资料
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原文地址：https://www.cnblogs.com/paisenpython/p/10339453.html

用 pytest 测试 python 代码

基本使用

用例查找规则

调用 pytest

部分参数介绍

执行选择用例

断言

conftest.py

Fixtures

作为参数

作为 setup

作用范围

反向请求

自动执行

setup/teardown

Markers

第三方插件

参考资料