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如何在pytest中使用mark.parametrize中的fixture

在pytest中，可以使用mark.parametrize结合fixture来实现参数化测试。

首先，需要导入pytest库和fixture所在的模块。然后，使用@pytest.mark.parametrize装饰器来标记测试函数，并传入参数化的参数。参数化的参数可以是一个列表、元组或字典，每个参数都会作为一个独立的测试用例执行。

在参数化的参数中，可以使用fixture来提供测试数据。fixture是一种在测试函数执行前后进行准备和清理工作的机制。可以使用@pytest.fixture装饰器定义fixture函数，并在测试函数中作为参数使用。

下面是一个示例：

import pytest

@pytest.fixture
def input_data():
    return [1, 2, 3]

@pytest.mark.parametrize("test_input, expected", [(1, 2), (2, 4), (3, 6)])
def test_multiply(input_data, test_input, expected):
    result = input_data * test_input
    assert result == expected

在上面的示例中，input_data是一个fixture函数，返回一个列表[1, 2, 3]作为测试数据。test_multiply函数使用了@pytest.mark.parametrize装饰器，并传入参数化的参数test_input和expected。每个参数化的参数都会作为一个独立的测试用例执行。

在test_multiply函数中，使用了input_data作为参数，获取了测试数据[1, 2, 3]。然后，根据test_input和input_data计算结果，并与expected进行断言。

这样，pytest会自动根据参数化的参数生成多个测试用例，并执行测试函数。每个测试用例都会使用fixture提供的测试数据进行测试。

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相关搜索:Pytest fixture在类中仅执行一次 Pytest忽略Fixture中的警告 setup_method中的pytest fixture 从pytest fixture中的内部函数访问值从Pytest fixture中调用自定义函数使用fixture返回的列表参数化Pytest 使用公共测试函数中的pytest fixture 如何使用会话作用域在pytest fixture中捕获stdout和stderr 如何在pytest中使用setup_function和teardown_function中的fixture 如何在pytest中同时使用fixture和捕获stdout？

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