用 pytest 测试 python 代码
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了用 pytest 测试 python 代码相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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:
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
- https://docs.pytest.org/en/latest/example/
- https://docs.pytest.org/en/latest/assert.html
- https://docs.pytest.org/en/latest/reference.html
- http://doc.pytest.org/en/latest/xunit_setup.html
- https://docs.pytest.org/en/latest/skipping.html
- https://docs.pytest.org/en/latest/fixture.html
- http://senarukana.github.io/2015/05/29/pytest-fixture/
- https://docs.pytest.org/en/latest/parametrize.html
- https://docs.pytest.org/en/latest/plugins.html
以上是关于用 pytest 测试 python 代码的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章