用 Pytest 提高测试效率：自动化测试的最佳实践！

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咱今天整点硬货，聊聊Pytest，这玩意儿可是Python自动化测试的扛把子。写测试用例烦不烦？跑测试慢不慢？用Pytest，立马给你解决！它能帮你自动发现测试用例，还能用各种插件扩展功能，贼方便！

 Pytest安装和基本使用

先装上Pytest，pip一下搞定：pipinstallpytest。

写测试用例也简单，新建个test_*.py文件，或者*_test.py也行，里面写上以test_开头的函数，这就是你的测试用例了。比如：

#test_example.py
deftest_addition():
assert1+1==2

deftest_subtraction():
assert5-3==2

跑测试更简单，在项目目录下直接敲pytest就完事儿。它会自动找到你的测试文件和用例，唰唰唰地运行，结果一目了然。

 断言的艺术

Pytest用assert语句来判断测试是否通过。这玩意儿比unittest里的那些assertEqual、assertNotEqual直观多了。想咋断言就咋断言，想测啥就测啥，灵活得很！

deftest_complex_assertion():
a=[1,2,3]
assert1ina
assert4notina
assertlen(a)==3

 参数化测试：一招搞定多个用例

测个函数，要测不同输入，咋办？写一堆类似的用例？别傻了，用参数化测试！一个用例搞定多个输入，省时省力！

importpytest

@pytest.mark.parametrize("input,expected",[(1,2),(2,3),(3,4)])
deftest_increment(input,expected):
assertinput+1==expected

这@pytest.mark.parametrize像不像魔法？一下子就给test_increment函数注入了三组测试数据！

 Fixture：测试前的准备工作

测试前经常要搞些准备工作，比如连数据库，创建测试数据啥的。这些重复的代码咋办？用fixture！它就像个万能工具箱，帮你把测试前的准备工作都搞定。

@pytest.fixture
defmy_fixture():
#这里写你的准备工作，比如连接数据库
return"准备好了！"

deftest_using_fixture(my_fixture):
print(my_fixture)#输出"准备好了！"
#这里写你的测试逻辑

看见没，test_using_fixture函数里直接用my_fixture参数，就能拿到fixture返回的值了。

 用插件扩展Pytest功能

Pytest好就好在插件多，啥功能都能扩展。比如pytest-html可以生成漂亮的HTML测试报告，pytest-cov可以统计测试覆盖率，贼好用！装插件也简单，pip一下就搞定，比如：pipinstallpytest-html。

 异常处理测试

测代码的时候，有时得看看它会不会抛出预期的异常。Pytest让你优雅地处理异常，就像这样：

importpytest

defdivide(a,b):
ifb==0:
raiseZeroDivisionError("除数不能为0！")
returna/b

deftest_divide_by_zero():
withpytest.raises(ZeroDivisionError):
divide(10,0)

 温馨提示

*文件名得用test_*.py或者*_test.py，函数名也得用test_开头，不然Pytest找不到你的测试用例。 *assert语句后面别加括号，它不是函数调用。 *写测试用例的时候，尽量一个用例只测一个功能点，别整太复杂。

 Mock：模拟外部依赖

有些代码依赖外部服务，比如数据库、API啥的。测试的时候，你总不能真去连数据库吧？这时候Mock就派上用场了！它可以模拟外部依赖，让你在不影响真实数据的情况下进行测试。

fromunittest.mockimportMock

defget_data_from_api():
#模拟一个API调用
mock_api=Mock()
mock_api.get_data.return_value={"key":"value"}
returnmock_api.get_data()

deftest_get_data():
data=get_data_from_api()
assertdata["key"]=="value"

咱今天就聊到这儿。Pytest还有很多高级功能，自己去探索吧！用上Pytest，你的测试效率绝对嗖嗖地往上涨！别忘了多练习，熟能生巧嘛！

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