【pytest官方文档】解读fixtures - 10. fixture有效性、跨文件共享fixtures

本文介绍了fixture的有效性规则,包括作用域、autouse参数的应用,以及如何在模块和类间共享fixture。讲解了跨文件的conftest.py中fixture的使用和作用域限制,通过示例展示了fixture的请求与实例化顺序的关系。

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一、fixture有效性

fixture有效性,说白了就是fixture函数只有在它定义的使用范围内,才可以被请求到。比如,在类里面定义了一个fixture,
那么就只能是这个类中的测试函数才可以请求。但是,如果一个fixture定义的范围是整个模块,那么这个模块下的每个测试函数都可以去请求。

这里还有另一个影响fixture有效性的参数autouse=True,默认为False,等于True的话会在其他fixture之前先执行该fixture,后面有需要
另起一篇,这里简短带过。

另外,一个fixture函数还可以请求任何其他的fixture函数。不管被请求的那个fixture函数在哪里定义,只要测试函数请求了它们,fixture函数就可以。
看示例代码(为了更直观的看效果,在官方代码基础上我加了几个fixture函数的print):

#  content of test_module1.py 
import pytest


@pytest.fixture
def order():
    print("\n运行fixture函数-order")
    return []


@pytest.fixture
def outer(order, inner):
    print("运行fixture函数-outer")
    order.append("outer")


class TestOne:
    @pytest.fixture
    def inner(self, order):
        print("运行TestOne下的fixture-inner")
        order.append("one")

    def test_order(self, order, outer):
        assert order == ["one", "outer"]


class TestTwo:
    @pytest.fixture
    def inner(self, order):
        print("运行TestTwo下的fixture-inner")
        order.append("two")

    def test_order(self, order, outer):
        assert order == ["two", "outer"]

注意:

  • 这里有一个fixture函数outer在测试类的外部
  • 另外还有2个名字都叫inner的fixture函数,分别在测试类TestOneTestTwo中。
  • 在外部的fixture函数outer中,又请求了内部的fixture函数inner

现在我只运行类TestOne,看运行结果:

test_module1.py 
运行fixture函数-order
运行TestOne下的fixture-inner
运行fixture函数-outer
.                                                        [100%]

============================== 1 passed in 0.01s ==============================
Process finished with exit code 0

说明测试函数里的断言通过。测试函数执行的时候,外部outer请求的innerTestOne下的。
虽然TestOne类下的inner,只能作用于TestOne下的测试函数。但是,由于测试函数请求了
外部的outer,所以,外部的outer也就可以请到内部的inner

官方还给出一个示意图,可以结合着上述的思路,理解一下。

注意,fixture定义的范围与它将被实例化的顺序无关:实例化顺序由调用逻辑强制执行(可以参考这篇)。

二、跨文件共享fixtures

如果你把fixture函数放到conftest.py文件中,那么在这个文件所在的整个目录下,都可以直接请求里面的fixture,不需要导入。

在实际场景中,我们的测试目录或者包可能有多层的嵌套,这种情况下,每个目录都可以有一个自己的conftest文件。
比如,像这样:


各层级里的内容是这样的:

tests/
    __init__.py

    conftest.py
        # content of tests/conftest.py
        import pytest

        @pytest.fixture
        def order():
            return []

        @pytest.fixture
        def top(order, innermost):
            order.append("top")

    test_top.py
        # content of tests/test_top.py
        import pytest

        @pytest.fixture
        def innermost(order):
            order.append("innermost top")

        def test_order(order, top):
            assert order == ["innermost top", "top"]

    subpackage/
        __init__.py

        conftest.py
            # content of tests/subpackage/conftest.py
            import pytest

            @pytest.fixture
            def mid(order):
                order.append("mid subpackage")

        test_subpackage.py
            # content of tests/subpackage/test_subpackage.py
            import pytest

            @pytest.fixture
            def innermost(order, mid):
                order.append("innermost subpackage")

            def test_order(order, top):
                assert order == ["mid subpackage", "innermost subpackage", "top"]

同样的,这里也有一张作用域边界图帮助理解。

知识点:

  • 顶层下的conftest里的ordertop对当前层和下层级的所有可用(一个圈就对应各自的作用域)。
  • 测试函数只可以向上层级搜索可用的fixture函数(出圈),但是出圈查找的过程中,不能再进到别的圈子向下查找。
    所以,tests/subpackage/test_subpackage.py::test_order可以找到定义在tests/subpackage/test_subpackage.py里的innermost
    但是,另一个定义在tests/test_top.py中,名字也叫innermost的fixture,对test_order来说就不可用了。

其实对于上述,按照我的白话来说,想用conftest里的fixture函数,你只能用同层级或者上层级的。但是上级里的其他兄弟目录或者包,以及他们
的下层级的conftest,你是不能用的。

但是读了官方文档,我觉得官方的那个圈子描述挺不错的,更严谨。

### Pytest Fixture 的详细用法 Pytest 提供了 `@pytest.fixture` 装饰器用于定义测试夹具 (fixture),这些夹具可以在多个测试函数之间共享状态并执行设置和清理操作。通过这种方式,可以简化测试代码编写过程,并提高可维护性和重用性。 #### 定义 Fixture 函数 要创建一个 fixture,只需简单地使用 `@pytest.fixture` 来装饰目标函数即可: ```python import pytest @pytest.fixture def sample_fixture(): """这是一个简单的 fixture 示例""" data = {"key": "value"} yield data # 返回数据给测试函数,在此之后的语句会在所有依赖它的测试结束后运行 print("Teardown actions") # 清理工作 ``` 上述例子展示了如何定义带有上下文管理功能的 fixture;当关联的测试完成时会自动触发 teardown 部分中的逻辑[^1]。 #### 使用 Fixture 一旦定义好了 fixture 后,则可以通过参数注入的方式将其传递给任何需要该资源的测试方法中去: ```python def test_with_sample(sample_fixture): assert isinstance(sample_fixture, dict) assert 'key' in sample_fixture ``` 这里演示了一个基本的例子来展示怎样利用之前声明过的 fixture 实现自动化验证流程[^2]。 对于更复杂的场景比如浏览器驱动实例初始化等也可以采用相同的方法处理不同类型的环境配置需求。 #### Scope 属性控制作用范围 除了默认的作用域外(即每次遇到请求都会重新构建一次),还可以指定其他级别的 scope 值以适应特定的应用程序结构或者性能考虑因素: - **function**: 默认选项,默认情况下每个测试都将获得独立的新鲜副本; - **class**: 对于整个类内的所有成员有效; - **module**: 整个模块级别共用同一个 instance; - **session**: 测试会话期间唯一存在. 例如下面这段代码设置了 session 级别的数据库连接池作为全局共享对象提供给各个地方调用而无需重复建立新链接: ```python @pytest.fixture(scope="session") def db_connection(): connection = establish_db_connection() try: yield connection finally: close_db_connection(connection) ``` #### Autouse 自动应用 Fixtures 如果希望某些 fixtures 不必显式传参就能被激活的话,那么就可以开启 autouse 特性开关让其自动生效而不受位置影响: ```python @pytest.fixture(autouse=True) def prepare_environment(): setup_env() # 设置环境变量或其他准备工作 yield cleanup_env() # 结束后的恢复措施 ``` 这种机制非常适合用来做统一的日志记录、临时文件目录准备等工作项,从而减少冗余代码量的同时也增强了灵活性。 #### Parametrizing Fixtures 参数化 Fixtures 有时可能还需要针对同一套业务逻辑的不同输入条件来进行多轮次迭代式的考察分析,这时便可以用到 parametrize 功能配合 fixtures 达成目的: ```python import pytest @pytest.fixture(params=[1, 2, 3]) def number(request): return request.param def test_numbers(number): assert isinstance(number, int), f"{number} is not an integer" ``` 在这个案例里我们为名为 `number` 的 fixture 设定了三个整数值作为候选集,每当执行对应的单元检验环节就会依次取出每一个元素赋值给它进而形成一组完整的组合拳效果。
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