fixture和参数化。 f ixture翻译过来就是固件装置,主要来配置测试资源,fixture是通过装饰器标注的。 我们先新新建一个脚test_parmas.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importpytest deftest_param():a=1b=1assert a==b deftest_baili():assert...
即使fixture之间支持相互调用,但普通函数直接使用fixture是不支持的,一定是在测试函数内调用才会逐级调用生效 有多层fixture调用时,最先执行的是最后一层fixture,而不是先执行传入测试函数的fixture 上层fixture的值不会自动return,这里就类似函数相互调用一样的逻辑 作用范围class: 当测试类内的每一个测试方法都调用了fix...
函数作为pytest参数化fixture传递的方法是通过使用pytest的装饰器@pytest.fixture来定义fixture,并使用pytest.mark.parametrize装饰器来实现参数化。 首先,我们需要定义一个函数作为fixture,用于提供需要传递的参数。该函数需要使用@pytest.fixture装饰器进行修饰,并接受request参数来获取测试上下文。在该函数中,可以使用request....
前面介绍了,可以使用parametrize来做参数化,非常的方便,其实fixture也可以用来做参数化,灵活性更高。 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...
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.fixturedef 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 dependent_data(...
前言 测试用例参数化的时候,使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据,如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题,本文…
3. Fixture 参数化 通过参数化 Fixture,可以为测试提供不同的数据集,增强测试覆盖率。 @pytest.fixture(params=[1, 2, 3]) def param_data(request): return request.param def test_param_data(param_data): assert param_data in [1, 2, 3] ...
# 定义一个复杂的参数化 fixture @pytest.fixture(params=[{"key": "value1"}, {"key": "value2"}, {"key": "value3"}]) def complex_data(request): return request.param # 使用复杂参数化 fixture 的测试函数 def test_complex_data(complex_data): ...
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...
@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): print(f"---test_case,data={fun}") ...