08-pytest实践之teardown的用法探索

最新推荐文章于 2025-09-24 18:00:21 发布
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分类专栏： 服务端测试 文章标签： python pytest teardown 接口自动化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/luolan_hust/article/details/118107558
本文探讨了在pytest中使用teardown进行测试数据清理和恢复现场的场景。通过对比fixture + yield、request.addfinalizer以及teardown的不同用法，详细解释了如何在接口自动化测试中实现针对性的数据清理。案例展示了各种方法的执行效果，适用于不同测试用例的数据恢复逻辑。文章鼓励读者分享更多关于pytest teardown的实用技巧，共同学习进步。

背景

在进行pytest编写测试用例时，部分场景需要进行测试数据清理or恢复现场的操作。
首先想到的是使用pytest原生支持的teardown功能，因teardown能够实现在测试用例执行的任何阶段assert失败或者异常退出后都执行清理操作，确保测试后测试现场完成了恢复。
接着去调研了pytest中teardown的一些功能和使用方法，总结大致如下表格所示：
在这里插入图片描述
原生的teardown功能作用在不同的域级别，但是共性是只执行一次或者每个方法结束后执行一次；支持的场景有所欠缺。
业务接口自动化测试实践中，需要实现的是对于同一个类里的不同测试case，能够分别实现针对自己的teardown功能，因为实际业务中，不同测试用例需要不同的数据恢复/数据清理的逻辑。

解决方法&实践验证

就这一问题和pytest框架交流群的小伙伴进行了探讨，得出了以下的几种方案，都可以解决上述问题。各有优点，下面一一列举，供大家参考：

使用fixture + yield (只能传fixture参数–有局限)

使用fixtrue + yield自定义方法实现测试后的数据清理，不同的测试case引用不同的自定义的fixture，可以实现针对性的清理数据。但是由于fixture不接受普通传参，只能传fi

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学过unittest的都知道里面用前置和后置setup和teardown非常好用，在每次用例开始前和结束后都去执行一次。当然还有更高级一点的setupClass和teardownClass，需配合@classmethod装饰器一起使用，在做selenium自动化的时候，它的效率尤为突出，可以只启动一次浏览器执行多个用例。pytest框架也有类似于setup和teardown的语法，并且还不止这四个。
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unittest提供了两种前置（setup、setupClass）和两种后置（teardown、teardownClass）；执行用例肯定有些需要前置条件或后置操作，例如前置的用户登陆，后置的清理数据等操作；setup_function、teardown_function，不在类中的方法。相比之下，pytest 提供了。
pytest repect
04-24
### pytest 的使用与常见问题 `pytest` 是一种功能强大且易于使用的 Python 测试框架，它能够帮助开发者编写简洁而可扩展的测试代码。以下是关于 `pytest` 使用方法以及一些常见的问题解答。 #### 安装与基本配置 要安装 `pytest`，可以使用 pip 工具运行以下命令： ```bash pip install pytest ``` 对于更高级的功能支持（如插件），可以根据需求额外安装相关依赖项[^1]。例如，如果需要 HTML 报告生成功能，则可以通过如下方式安装对应插件： ```bash pip install pytest-html ``` #### 基本用法示例 下面是一个简单的单元测试例子展示如何利用 pytest 进行函数验证： 假设我们有一个名为 add.py 文件定义了一个加法操作： ```python def add(a, b): return a + b ``` 接着创建 test_add.py 来执行该逻辑的相关断言检验： ```python import pytest from add import add def test_positive_numbers(): result = add(2, 3) assert result == 5 def test_negative_and_positive(): outcome = add(-10, 7) assert outcome == -3 ``` 通过终端进入项目目录并调用 pytest 即会自动发现这些标记为 'test_' 开头的方法进而完成相应评估过程: ```bash pytest test_add.py ``` #### 处理 Fixture 数据准备机制 为了减少重复劳动提高效率，在多个地方需要用到相同初始化环境时推荐采用 fixture 功能。比如模拟数据库连接或者加载外部文件内容等情况特别适用此特性。 ```python @pytest.fixture(scope="module") def sample_data(): data = {"key": "value"} yield data del data def test_sample(sample_data): assert isinstance(sample_data["key"], str) ``` 这里 scope 参数决定了当前 setup/teardown 生命周期范围；yield 关键字之前的部分代表前置动作，之后则表示清理工作. #### 面临挑战及解决方案 当遇到某些特定场景下的难题时，可能需要查阅官方文档获取更多指导信息。例如参数化测试有助于覆盖多种输入组合情况从而增强覆盖率: ```python @pytest.mark.parametrize( ("num", "expected"), [ (1, 2), (-3, -2), (0, 1), ], ) def test_increment(num, expected): from math_operations import increment_by_one actual = increment_by_one(num) assert actual == expected ``` 另外还有并发执行加速整体流程速度(`pytest-xdist`)、捕获标准输出流日志记录等实用技巧等待探索实践.
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