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可能是 Python 中最火的第三方开源测试框架 pytest


作者:HelloGitHub-Prodesire


文中涉及的示例代码,已同步更新到

HelloGitHub-Team 仓库

一、介绍

本篇文章是《聊聊 Python 的单元测试框架》的第三篇,前两篇分别介绍了标准库 unittest 和第三方单元测试框架 nose。作为本系列的最后一篇,压轴出场的是Python 世界中最火的第三方单元测试框架:pytest。

pytest 项目地址:github.com/pytest-dev/…

它有如下主要特性:

和前面介绍 unittestnose 一样,我们将从如下几个方面介绍 pytest 的特性。

二、用例编写

nose 一样,pytest 支持函数、测试类形式的测试用例。最大的不同点是,你可以尽情地使用 assert 语句进行断言,丝毫不用担心它会在 noseunittest 中产生的缺失详细上下文信息的问题。

比如下面的测试示例中,故意使得 test_upper 中断言不通过:

import pytest

def test_upper():
    assert 'foo'.upper() == 'FOO1'

class TestClass:
    def test_one(self):
        x = "this"
        assert "h" in x

    def test_two(self):
        x = "hello"
        with pytest.raises(TypeError):
            x + []复制代码

而当使用 pytest 去执行用例时,它会输出详细的(且是多种颜色)上下文信息:

=================================== test session starts ===================================
platform darwin -- Python 3.7.1, pytest-4.0.1, py-1.7.0, pluggy-0.8.0
rootdir: /Users/prodesire/projects/tests, inifile:
plugins: cov-2.6.0
collected 3 items

test.py F..                                                                         [100%]

======================================== FAILURES =========================================
_______________________________________ test_upper ________________________________________

    def test_upper():
>       assert 'foo'.upper() == 'FOO1'
E       AssertionError: assert 'FOO' == 'FOO1'
E         - FOO
E         + FOO1
E         ?    +

test.py:4: AssertionError
=========================== 1 failed, 2 passed in 0.08 seconds ============================复制代码

不难看到,pytest 既输出了测试代码上下文,也输出了被测变量值的信息。相比于 noseunittestpytest 允许用户使用更简单的方式编写测试用例,又能得到一个更丰富和友好的测试结果。

三、用例发现和执行

unittestnose 所支持的用例发现和执行能力,pytest 均支持。 pytest 支持用例自动(递归)发现:

  • 默认发现当前目录下所有符合 test_*.py*_test.py 的测试用例文件中,以 test 开头的测试函数或以 Test 开头的测试类中的以 test 开头的测试方法
    • 使用 pytest 命令
  • nose2 的理念一样,通过在配置文件中指定特定参数,可配置用例文件、类和函数的名称模式(模糊匹配)

pytest 也支持执行指定用例:

  • 指定测试文件路径
    • pytest /path/to/test/file.py
  • 指定测试类
    • pytest /path/to/test/file.py:TestCase
  • 指定测试方法
    • pytest another.test::TestClass::test_method
  • 指定测试函数
    • pytest /path/to/test/file.py:test_function

四、测试夹具(Fixtures)

pytest测试夹具unittestnosenose2的风格迥异,它不但能实现 setUptearDown这种测试前置和清理逻辑,还其他非常多强大的功能。

4.1 声明和使用

pytest 中的测试夹具更像是测试资源,你只需定义一个夹具,然后就可以在用例中直接使用它。得益于 pytest 的依赖注入机制,你无需通过from xx import xx的形式显示导入,只需要在测试函数的参数中指定同名参数即可,比如:

import pytest


@pytest.fixture
def smtp_connection():
    import smtplib

    return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)


def test_ehlo(smtp_connection):
    response, msg = smtp_connection.ehlo()
    assert response == 250复制代码

上述示例中定义了一个测试夹具 smtp_connection,在测试函数 test_ehlo 签名中定义了同名参数,则 pytest 框架会自动注入该变量。

4.2 共享

pytest 中,同一个测试夹具可被多个测试文件中的多个测试用例共享。只需在包(Package)中定义 conftest.py 文件,并把测试夹具的定义写在该文件中,则该包内所有模块(Module)的所有测试用例均可使用 conftest.py 中所定义的测试夹具。

比如,如果在如下文件结构的 test_1/conftest.py 定义了测试夹具,那么 test_a.pytest_b.py 可以使用该测试夹具;而 test_c.py 则无法使用。

`-- test_1
|   |-- conftest.py
|   `-- test_a.py
|   `-- test_b.py
`-- test_2
    `-- test_c.py复制代码

4.3 生效级别

unittestnose 均支持测试前置和清理的生效级别:测试方法、测试类和测试模块。

pytest 的测试夹具同样支持各类生效级别,且更加丰富。通过在 pytest.fixture 中指定 scope 参数来设置:

  • function —— 函数级,即调用每个测试函数前,均会重新生成 fixture
  • class —— 类级,调用每个测试类前,均会重新生成 fixture
  • module —— 模块级,载入每个测试模块前,均会重新生成 fixture
  • package —— 包级,载入每个包前,均会重新生成 fixture
  • session —— 会话级,运行所有用例前,只生成一次 fixture

当我们指定生效级别为模块级时,示例如下:

import pytest
import smtplib


@pytest.fixture(scope="module")
def smtp_connection():
    return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)复制代码

4.4 测试前置和清理

pytest 的测试夹具也能够实现测试前置和清理,通过 yield 语句来拆分这两个逻辑,写法变得很简单,如:

import smtplib
import pytest


@pytest.fixture(scope="module")
def smtp_connection():
    smtp_connection = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)
    yield smtp_connection  # provide the fixture value
    print("teardown smtp")
    smtp_connection.close()复制代码

在上述示例中,yield smtp_connection 及前面的语句相当于测试前置,通过 yield 返回准备好的测试资源 smtp_connection; 而后面的语句则会在用例执行结束(确切的说是测试夹具的生效级别的声明周期结束时)后执行,相当于测试清理。

如果生成测试资源(如示例中的 smtp_connection)的过程支持 with 语句,那么还可以写成更加简单的形式:

@pytest.fixture(scope="module")
def smtp_connection():
    with smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5) as smtp_connection:
        yield smtp_connection  # provide the fixture value复制代码

pytest 的测试夹具除了文中介绍到的这些功能,还有诸如参数化夹具工厂夹具在夹具中使用夹具等更多高阶玩法,详情请阅读 "pytest fixtures: explicit, modular, scalable"

五、跳过测试和预计失败

pytest 除了支持 unittestnosetest 的跳过测试和预计失败的方式外,还在 pytest.mark 中提供对应方法:

示例如下:

@pytest.mark.skip(reason="no way of currently testing this")
def test_mark_skip():
    ...

def test_skip():
    if not valid_config():
        pytest.skip("unsupported configuration")

@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 6), reason="requires python3.6 or higher")
def test_mark_skip_if():
    ...

@pytest.mark.xfail
def test_mark_xfail():
    ...复制代码

关于跳过测试和预计失败的更多玩法,参见 "Skip and xfail: dealing with tests that cannot succeed"

六、子测试/参数化测试

pytest 除了支持 unittest 中的 TestCase.subTest,还支持一种更为灵活的子测试编写方式,也就是 参数化测试,通过 pytest.mark.parametrize 装饰器实现。

在下面的示例中,定义一个 test_eval 测试函数,通过 pytest.mark.parametrize 装饰器指定 3 组参数,则将生成 3 个子测试:

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
def test_eval(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected复制代码

示例中故意让最后一组参数导致失败,运行用例可以看到丰富的测试结果输出:

========================================= test session starts =========================================
platform darwin -- Python 3.7.1, pytest-4.0.1, py-1.7.0, pluggy-0.8.0
rootdir: /Users/prodesire/projects/tests, inifile:
plugins: cov-2.6.0
collected 3 items

test.py ..F                                                                                     [100%]

============================================== FAILURES ===============================================
__________________________________________ test_eval[6*9-42] __________________________________________

test_input = '6*9', expected = 42

    @pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
    def test_eval(test_input, expected):
>       assert eval(test_input) == expected
E       AssertionError: assert 54 == 42
E        +  where 54 = eval('6*9')

test.py:6: AssertionError
================================= 1 failed, 2 passed in 0.09 seconds ==================================复制代码

若将参数换成 pytest.param,我们还可以有更高阶的玩法,比如知道最后一组参数是失败的,所以将它标记为 xfail:

@pytest.mark.parametrize(
    "test_input,expected",
    [("3+5", 8), ("2+4", 6), pytest.param("6*9", 42, marks=pytest.mark.xfail)],
)
def test_eval(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected复制代码

如果测试函数的多个参数的值希望互相排列组合,我们可以这么写:

@pytest.mark.parametrize("x", [0, 1])
@pytest.mark.parametrize("y", [2, 3])
def test_foo(x, y):
    pass复制代码

上述示例中会分别把 x=0/y=2x=1/y=2x=0/y=3x=1/y=3带入测试函数,视作四个测试用例来执行。

七、测试结果输出

pytest 的测试结果输出相比于 unittestnose 来说更为丰富,其优势在于:

  • 高亮输出,通过或不通过会用不同的颜色进行区分
  • 更丰富的上下文信息,自动输出代码上下文和变量信息
  • 测试进度展示
  • 测试结果输出布局更加友好易读

八、插件体系

pytest插件十分丰富,而且即插即用,作为使用者不需要编写额外代码。关于插件的使用,参见"Installing and Using plugins"

此外,得益于 pytest 良好的架构设计和钩子机制,其插件编写也变得容易上手。关于插件的编写,参见"Writing plugins"

九、总结

三篇关于 Python 测试框架的介绍到这里就要收尾了。写了这么多,各位看官怕也是看得累了。我们不妨罗列一个横向对比表,来总结下这些单元测试框架的异同:

unittestnosenose2pytest
自动发现用例
指定(各级别)用例执行
支持 assert 断言
测试夹具
测试夹具种类前置和清理前置和清理前置和清理前置、清理、内置各类 fixtures,自定义各类 fixtures
测试夹具生效级别方法、类、模块方法、类、模块方法、类、模块方法、类、模块、包、会话
支持跳过测试和预计失败
子测试
测试结果输出一般较好较好
插件-较丰富一般丰富
钩子--
社区生态作为标准库,由官方维护停止维护维护中,活跃度低维护中,活跃度高

Python 的单元测试框架看似种类繁多,实则是一代代的进化,有迹可循。抓住其特点,结合使用场景,就能容易的做出选择。

若你不想安装或不允许第三方库,那么 unittest 是最好也是唯一的选择。反之,pytest 无疑是最佳选择,众多 Python 开源项目(如大名鼎鼎的 requests)都是使用 pytest 作为单元测试框架。甚至,连 nose2官方文档上都建议大家使用 pytest,这得是多大的敬佩呀!

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