fixture 之间也可以有依赖关系。一个 fixture 可以依赖另一个 fixture,从而形成复杂的依赖图。例如: import pytest # 定义一个基础 fixture @pytest.fixture def base_data(): return {"base_key": "base_value"} # 定义一个依赖基础 fixture 的参数化 fixture @pytest.fixture(params=[1,2,3]) def depende...
定义一个fixture很简单,只要一个函数用装饰器@pytest.fixture标记之后,该函数名就可以当作参数传入到测试函数里面,看下面的代码, 函数my_fixture用装饰器@pytest.fixture(),就可以将函数名当作参数传入到test_bali函数,执行测试用例可以看到执行my_fixture 代码语言:javascript 复制 #!/usr/bin/python#-*-coding:utf-...
fixture参数化 fixture前面介绍的时候说过一共有5个参数分别是:name,scope,params,autouse,ids。每个参数都会介绍到,今天主要介绍params参数,这个参数主要用来做fixture的参数化内容。 这里需要用到一个参数request,用来接收fixture返回的结果。通过request.param来返回参数内容。 importpytest data= ['anjing','test','ad...
参数化是自动化测试里面必须掌握的一个知识点,用过unittest框架的小伙伴都知道使用ddt来实现测试用例的参数化。 pytest测试用例里面对应的参数可以用parametrize实现,随着用例的增多,我们的需求也会越来越多,那么如何在fixture中使用参数呢? fixture源码 先看下fixture源码,有这几个参数:scope,params,autouse,ids,name 1...
在Pytest中,我们可以通过使用@pytest.fixture装饰器来定义fixture。fixture可以在测试用例函数中作为参数进行调用和使用。下面是一个示例: 代码语言:txt 复制 import pytest @pytest.fixture def setup(): # 执行一些准备工作,比如创建数据库连接、初始化测试数据等 ...
import pytest @pytest.fixture(params=['韧','全栈测试笔记','性能测试','自动化测试','测试开发']) def fun(request): # 必须是request这个参数名 return request.param # 依次取列表中的每个值返回 class TestX: def test_case(self, fun):
pytest是一个流行的Python测试框架,广泛应用于接口自动化测试领域。它具有简单易用、功能强大的特点,使得测试人员能够快速编写和执行测试用例。在pytest中,fixture是一种特殊的函数,它可以用来为测试用例提供一些预先定义的值或设置一些前置条件。通过使用fixture参数化,我们可以为每个测试用例提供不同的输入数据集,从而实现...
我们知道,Pytest是Python技术栈下进行自动化测试的主流测试框架。支持灵活的测试发现、执行策略,强大的Fixture夹具和丰富的插件支持。除了通过pytest的parametrize标签进行参数化外,我们通过fixture的param参数也可以比较方便地实现参数化测试的功能 fixture参数化实现 假设我们有如下一段待测代码,根据传入参数的不同类型得到...
写1个case,在case里用@pytest.mark.parametrize()进行参数化。只写一个fixture一次性的插入3种状态的商品数据。 在这2个方法里,显然第二种更优雅,避免了case的冗余代码。 但是一把梭的插入所有的测试数据还是差点意思,如果我只想执行其中的某一个数据的case,那么其他2个不必要的数据也生成了。
然后我们编写对应的测试代码,首先定义fixture,设定params参数列表, 再通过fixture本身的request获取param. 比如这里定义几个参数。当然此外我们还定义了fixture的前置和后置动作。测试方法就是调用被测函数执行。 @pytest.fixture(params=[10,"城下秋草","软件测试",("示例","代码")])deffix_env(request):yieldreque...