defpytest_generate_tests(metafunc):"""根据测试配置或定义测试函数的类或模块中指定的值生成测试用例, 在测试用例参数化收集前调用此钩子函数 :param metafunc:共有五个属性值 metafunc.fixturenames:参数化收集时的参数名称 metafunc.module:使用参数名称进行参数化的测试用例所在的模块
通过传入的 metafunc 对象,您可以检查请求的测试上下文,最重要的是,您可以调用 metafunc.parametrize() 引起参数化。 例如,假设我们要运行一个测试,并接受要通过新的 pytest 命令行选项设置的字符串输入。让我们首先编写一个接受 stringinput 函数参数的简单测试: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
pytest_generate_tests这个Hook函数会在测试函数test_demo执行时自动执行,通过metafunc可以获得测试函数的上下文信息,比如测试函数的fixture信息。 这里,如果测试函数中包含parameters这个fixture,通过metafunc.parametrize函数使用test_data对parameters这个fixture进行参数化,使用ids组成的列表来标记测试数据,并标记测试scope为functio...
在conftest.py 自定义参数化的钩子, 判断当测试用例传了 param 参数,就让它生成参数化的用例 def pytest_generate_tests(metafunc): """ generate (multiple) parametrized calls to a test function.""" if "param" in metafunc.fixturenames: metafunc.parametrize("param", metafunc.module.test_data, ids=met...
有时可能要实现自己的参数化方案或实现某种动态性来确定fixture的参数或范围,因此,可以使用pytest_generate_tests在收集测试函数时调用的钩子。通过传入的metafunc对象,可以检查请求的测试上下文,最重要的一点是,可以调用metafunc.parametrize()引起参数化。 我们先看一看源码中是怎么使用这种方法的。
根据metafunc.config.getoption("ip_type")获取到命令行参数值,并根据不同的输入利用metafunc.parametrize对test_data赋值参数,达到了动态参数化的功能。 运行结果 C:\Users\think\PycharmProjects\learnpytest\ping_test>pytest -v --ip_type loopback test_ping.py Test session starts (platform: win32, Python...
使用并发参数 pytest -n=2 test.py 命令没有任何问题,但是一旦把 a 和 b 值用随机数生成,并发执行用例就会报错,求解? defpytest_generate_tests(metafunc):ifmetafunc.cls.__name__=="TestCase":datas=metafunc.cls.datasfunc_args=datas[metafunc.function.__name__]keys=sorted(func_args[0])metafunc.para...
"testdata/datas_test.yml") with open(data_file, encoding='utf-8') as f: data = yaml.safe_load(f) return myenv, data def pytest_generate_tests(metafunc: "Metafunc") -> None: if "param" in metafunc.fixturenames: metafunc.parametrize("param", metafunc.module.data, ids=metafunc.mudule...
通过传入的 metafunc 对象,您可以检查请求的测试上下文,最重要的是,您可以调用 metafunc.parametrize() 引起参数化。 例如,假设我们要运行一个测试,并接受要通过新的 pytest 命令行选项设置的字符串输入。让我们首先编写一个接受 stringinput 函数参数的简单测试: # content of test_strings.py def test_valid_...
cat > test_foo.py import pytest def test_foo(a, b): assert a == 'a' assert b == 'b' def pytest_generate_tests(metafunc): data = [[pytest.mark.xfail('reason=foo')('A'), 'b']] metafunc.parametrize('a,b', data) results in: # py.test test_fo...