学习pytest时，总会习惯性的和unittest对比使用，自然就断言pytest和unittest也是有些区别的。
= 1 Expected :1 Actual :1 <Click to see difference> x = 1, y = 1 @pytest.mark.parametrize(('x','y'), [(1,1),(1,0),(0,1)]) def test_simple_assume(x,y): print("测试数据x=%s, y=%s" % (x,y)) assert x == y assert x+y>1 > assert x>1 E assert 1 > 1 test...
side_effect: 覆盖return_value, 当对象被调用时返回 Assert_method: assert_called_with: 断言 mock 对象的参数是否正确 assert_called_once_with: 检查某个对象如果被调用多次抛出异常,只允许一次 assert_any_call: 检查对象在全局过程中是否调用了该方法 assert_has_calls: 检查调用的参数和顺序是否正确 Management...
os.remove.assert_called_once_with(filename) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 这里在给os.remove打了一个patch,让它变成了一个MagicMock。 然后利用assert_called_once_with,查看它是否被调用一次,并且参数为filename。 注意:只能对已经存在的东西使用mock。 method 有时,仅仅需要mock一...
os.remove.assert_called_once_with(filename) 这里在给os.remove打了一个patch,让它变成了一个MagicMock。 然后利用assert_called_once_with,查看它是否被调用一次,并且参数为filename。 注意:只能对已经存在的东西使用mock。 method 有时,仅仅需要mock一个object里的method,而无需mock整个object。 例如,在对当前ob...
assert result == expected 在这个例子中,我们使用 pytest 的 @pytest.mark.parametrize 装饰器来指定测试用例的参数。然后,我们使用 mock.patch 来模拟内置的 add 函数。在模拟期间,任何对 add 的调用都会被捕获并返回一个模拟对象。通过调用 mock_add.assert_called_once_with(arg1, arg2),我们可以验证 add 函...
remove.assert_called_once() 注意你引入的mock的module不一定要是一个第三方包,也可以是你自己的python代码, 比如mypython.py, 使用 'import mypython' 这样就可以测试你自己写的代码. patch的必须是一个已经存在的东西,可以使用{module}.{function}来调用的这种. ...
mock.assert_called_once_with('somefile') pytest-factoryboy: 集成Factory Boy,用于生成测试数据。 pip install pytest-factoryboy 配置和使用: from pytest_factoryboy import register from myapp.factories import UserFactory register(UserFactory) def test_user(db, user_factory): ...
在上面的代码中,使用assert_called_once_with()方法来断言模拟的记录器对象的某个方法被正确调用,并传入了期望的参数。 总结起来,使用pytest模拟构造函数中定义的记录器可以通过以下步骤实现: 安装pytest-mock库。 使用pytest的fixture装饰器创建一个模拟对象。 在测试代码中使用模拟对象进行测试,可以使用模拟对象的属性...
my_mock.assert_called_once_with(1, 2, 3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 测试私有函数 虽然一般来说我们应该避免测试私有函数,但有时这也是有用的: def test__private_function(): from my_module import _private_function assert _private_function(1, 2) == 3 ...