pytest基础知识2

pycharm常用的快捷键:
Ctrl + Shift + F 或者连续2次敲击shift 全局查找{可以在整个项目中查找某个字符串什么的,如查找某个函数名字符串看之前是怎么使用这个函数的}
Ctrl + B 针对某个内置方法可以链接查看它的源代码

pytest参数化

class TestCalc:

    def setup(self) -> None:
        self.calc=Calc()

    @pytest.mark.parametrize("a, b, c", [
        (1, 1, 2),
        (1, 0, 1),
        (1, -1, 0),
        (1, 1000000, 1000001)
    ])
    def test_add(self, a, b , c):
        print(a,b,c)
        assert self.calc.add(a, b)==c

json格式文件 calc.json

[
{“a”: 2, “b”: 1, “c”: 2},
{“a”: 3, “b”: 1, “c”: 4},
{“a”: 24, “b”: 1, “c”: 25}
]

读取json文件的方法:

def test_json():
	f=open("calc.json")
	r=load(f)
	print ( r )

yaml格式文件calc.yaml

-   a: 1
    b: 2
    c: 3
-   a: 1
    b: -1
    c= 0
-   a: 100000
    b: 1
    c: 100001

@pytest.mark.paramtrize(“a,b,c”,json.load(“calc.json”))

pytest的fixture用法

源代码

import requests

def test_1():
    json=requests.get("https://testerhome.com/api/v3/topics.json?limit=2").json()
    assert len(json["topics"]) == 2

def test_2():
    json=requests.get("https://testerhome.com/api/v3/topics.json?limit=2").json()
    assert json["topics"][0]["deleted"] == False

加入fixture之后的代码

import pytest
import requests

@pytest.fixture()
def topics():
    return requests.get("https://testerhome.com/api/v3/topics.json?limit=2").json()

def test_1(topics):
    assert len(topics["topics"]) == 2

def test_2(topics):
    assert topics["topics"][0]["deleted"] == False

运行allure测试报告

$ pytest --alluredir=/tmp/my_allure_results
allure serve /tmp…

使用pytest运行可以在,代码中加入

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(["-q","test_pytest_param.py"])

main()为空时,执行的是该目录下所有的测试用例,加入参数可以指定运行

<think>好的,用户现在要我介绍Python的基础知识pytest基础知识。首先,我需要确定用户的学习背景和需求。可能用户是刚开始学习编程的新手,或者已经有一定基础,想了解测试框架pytest。因为用户之前询问了关于SQL注入防御的内容,可能是在开发过程中遇到了安全问题,现在想进一步巩固Python和测试方面的知识。 接下来,我需要组织Python基础知识的介绍。Python的基础包括数据类型、控制结构、函数、模块和包、文件操作等。这些是构建任何Python项目的基石,尤其是对于测试来说,理解这些概念非常重要。要确保解释清晰,例子简单明了,避免使用复杂术语,让新手也能理解。 然后是pytest部分。用户可能已经知道单元测试的重要性,特别是在防止回归和确保代码质量方面。需要解释pytest的特点,比如简洁的语法、丰富的断言、fixture机制和插件系统。要对比unittest,突出pytest的优势,比如不需要类继承,使用assert更直观。同时,提供基础用法示例,比如如何编写测试函数,如何使用fixture,以及如何运行测试。 还要考虑用户可能需要的实际应用场景。例如,如何将pytest应用到现有项目中,如何组织测试目录结构,如何处理依赖项等。这部分可能需要一些最佳实践的例子,比如使用conftest.py共享fixture,或者参数化测试用例以提高覆盖率。 另外,需要提醒用户常见的注意事项,比如测试命名规范,避免测试之间的依赖,利用pytest的插件生态等。这些可以帮助用户避免常见错误,提高测试效率。 最后,总结部分要简明扼要,强调Python的易用性和pytest的强大功能,鼓励用户多动手实践。可能还需要提供进一步学习的资源,比如官方文档或推荐书籍,但根据用户的问题,可能不需要深入到这里,但需要确保覆盖基础内容。 整个过程中要保持结构清晰,分点讲解,使用代码示例辅助说明。同时,注意使用中文口语化表达,避免过于技术化的术语,让内容易于理解。检查是否有遗漏的重要知识点,比如虚拟环境的使用,或者pytest的高级特性,但根据用户的问题,可能基础部分已经足够。</think>### **Python 基础知识Pytest 框架详解** --- #### **一、Python 基础核心概念** --- ##### **1. Python 特点** - **解释型语言**:无需编译,逐行执行。 - **动态类型**:变量类型在运行时自动推断。 - **简洁语法**:代码可读性高,例如用缩进替代大括号。 - **丰富的库生态**:如 `NumPy`(科学计算)、`Pandas`(数据分析)、`Flask`(Web 开发)等。 --- ##### **2. 基础语法与数据类型** - **变量与赋值** ```python a = 10 # 整数 b = 3.14 # 浮点数 name = "Alice" # 字符串 is_valid = True # 布尔值 ``` - **复合数据类型** ```python # 列表(可变) numbers = [1, 2, 3] numbers.append(4) # 修改列表 # 元组(不可变) coordinates = (10, 20) # 字典(键值对) user = {"name": "Bob", "age": 25} ``` - **控制结构** ```python # 条件判断 if a > 5: print("a 大于 5") elif a == 5: print("a 等于 5") else: print("a 小于 5") # 循环 for num in numbers: print(num * 2) count = 0 while count < 5: print(count) count += 1 ``` - **函数定义** ```python def add(x, y): """返回两数之和""" return x + y result = add(3, 5) # 输出 8 ``` - **文件操作** ```python # 写入文件 with open("data.txt", "w") as f: f.write("Hello, World!") # 读取文件 with open("data.txt", "r") as f: content = f.read() # content = "Hello, World!" ``` --- ##### **3. 面向对象编程(OOP)** ```python class Dog: # 类属性 species = "Canis familiaris" # 构造方法 def __init__(self, name, age): self.name = name # 实例属性 self.age = age # 实例方法 def bark(self): print(f"{self.name} 正在汪汪叫!") # 创建对象 my_dog = Dog("Buddy", 3) my_dog.bark() # 输出: Buddy 正在汪汪叫! ``` --- #### **二、Pytest 测试框架基础** --- ##### **1. Pytest 核心优势** - **简洁语法**:无需继承类,直接编写测试函数。 - **自动发现测试**:默认查找 `test_*.py` 文件和 `test_` 开头的函数。 - **丰富断言**:直接使用 `assert`,无需记忆特定方法。 - **Fixture 机制**:高效管理测试依赖(如数据库连接)。 - **插件生态**:支持扩展(如 `pytest-cov` 生成覆盖率报告)。 --- ##### **2. 安装与基础用法** - **安装** ```bash
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