​Pytest，一个测试自动化大师的 Python 库！轻松掌握，测试开发不再难！

Pytest，一个测试自动化大师的 Python 库！轻松掌握，测试开发不再难！

在 Python 开发中，编写测试代码是不可或缺的一部分，而 Pytest 就是一个非常强大且易用的测试框架，它能帮助我们高效地进行自动化测试。无论是初学者还是资深开发者，Pytest 都可以大大提高你的测试效率，帮助你写出高质量的代码。

今天，我们就来一起学习 Pytest，掌握如何使用这个工具进行自动化测试。我们会从安装到常用功能一步步讲解，手把手带你入门，确保你能够轻松上手！

1. Pytest 安装与环境配置

1.1 安装 Pytest

首先，我们需要安装 Pytest。在 Python 中，安装 Pytest 非常简单，只需要使用 pip 安装即可。打开终端（命令行）并输入以下命令：

pip install pytest

执行完成后，Pytest 就被安装在你的环境中了。如果你使用的是虚拟环境，记得先激活虚拟环境再执行安装。

1.2 验证安装是否成功

安装完成后，输入以下命令检查是否安装成功：

pytest --version

如果安装成功，终端会显示出 Pytest 的版本号。这样就表示 Pytest 环境配置好了。

小贴士：

如果你是使用虚拟环境，记得确保虚拟环境已经激活。

安装时遇到权限问题，可以加上 --user 参数。

2. Pytest 基本用法

2.1 编写第一个测试

好了，环境配置好了，接下来我们来写一个简单的测试代码。创建一个文件 test_example.py，然后写入以下代码：

def add(a, b): return a + b

def test_add(): assert add(1, 2) == 3assert add(-1, 1) == 0

在这个例子中，add 函数是我们要测试的函数，而 test_add 是我们的测试函数。Pytest 会自动识别以 test_ 开头的函数作为测试用例。

2.2 运行测试

要运行测试，只需要在终端中输入以下命令：

pytest test_example.py

Pytest 会自动查找以 test_ 开头的函数，并运行它们。如果测试通过，它会显示一个绿色的成功信息；如果测试失败，会显示红色的错误信息。

小贴士：

测试函数的命名要遵循 test_ 前缀，否则 Pytest 不会自动识别。

如果你不指定文件名，Pytest 会默认查找当前目录下所有的 test_*.py 文件。

3. 断言和常用的断言方法

3.1 断言的作用

在测试中，断言（assert） 用来判断某个条件是否成立，如果条件不成立，测试就会失败。刚才我们看到的代码中，assert add(1, 2) == 3 就是一个简单的断言。

3.2 常用的断言方法

Pytest 提供了一些常用的断言方法，帮助我们进行各种验证。以下是一些常用的断言方法：

def test_assertions(): assert 1 + 1 == 2 # 判断两个值是否相等 assert 2 * 2 != 5 # 判断两个值是否不相等 assert "Pytest" in "Pytest is great!" # 判断字符串是否包含某个子串 assert len([1, 2, 3]) == 3 # 判断列表长度是否为 3assert isinstance(5, int)  # 判断对象是否为某种类型

3.3 错误信息

当断言失败时，Pytest 会输出详细的错误信息，帮助我们快速定位问题。

def test_add(): assert add(1, 2) == 4 # 这个测试会失败，Pytest 会显示错误信息

输出的错误信息会告诉我们预期值和实际值的差异。

小贴士：

assert 是 Python 内置的断言工具，当条件不满足时，程序会抛出异常并终止。

Pytest 还支持更复杂的断言，比如 assert x == pytest.approx(y, rel=0.1)，用于浮动值的比较。

4. 参数化测试：一份代码，多个输入

4.1 什么是参数化测试？

有时，我们需要测试同一个函数的不同输入，这时就可以使用 Pytest 的 参数化 功能来避免重复写多个类似的测试用例。

Pytest 提供了 @pytest.mark.parametrize 装饰器来实现参数化测试。让我们来看看这个例子：

import pytest

@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [ (1, 2, 3), (-1, 1, 0), (3, 5, 8),])def test_add(a, b, expected):assert add(a, b) == expected

这里，我们通过 @pytest.mark.parametrize 装饰器传递了多个参数组合，测试函数 test_add 会自动遍历这些组合，并逐一执行。

4.2 参数化的好处

参数化测试可以帮助我们在一次测试中覆盖多个场景，减少冗余代码，提升测试效率。

小贴士：

@pytest.mark.parametrize 装饰器可以帮助你清晰地列出所有的测试场景，避免了重复的代码。

参数化测试适用于当你有多个类似测试时。

5. 使用 Pytest 进行异常测试

5.1 异常的测试

有时候我们希望测试某个函数是否在特定情况下抛出异常。Pytest 提供了 pytest.raises 来方便地进行异常测试。

import pytest

def divide(a, b): if b == 0: raise ValueError("除数不能为零！") return a / b

def test_divide_by_zero(): with pytest.raises(ValueError):divide(1, 0)

在这个测试中，我们用 pytest.raises 来验证在除数为零时，divide 函数是否抛出了 ValueError 异常。

小贴士：

使用 pytest.raises 可以有效地检查函数是否抛出了预期的异常。

如果没有抛出异常，测试会失败。

6. 测试夹具（Fixtures）：准备和清理测试环境

6.1 什么是测试夹具？

在测试中，通常我们需要一些测试数据或者资源来准备测试环境，测试夹具（fixtures）就是用来准备这些测试数据和资源的。Pytest 提供了装饰器 @pytest.fixture 来创建测试夹具。

import pytest

@pytest.fixturedef sample_data(): return {"name": "Pytest", "version": "6.0"}

def test_sample_data(sample_data): assert sample_data["name"] == "Pytest"assert sample_data["version"] == "6.0"

6.2 夹具的优势

使用夹具，你可以将常用的初始化代码抽取出来，避免每个测试用例都重复编写相同的准备工作。

小贴士：

夹具在测试结束后会自动清理资源，保证测试的独立性。

你可以通过 autouse=True 来自动使用夹具。

7. 测试报告与输出

7.1 输出详细测试报告

Pytest 默认会在终端中显示测试结果。如果你想查看更详细的报告，可以使用 -v 选项：

7.2 HTML 报告

如果你想生成一个 HTML 格式的报告，可以安装 pytest-html 插件并使用 --html 选项：

小贴士：

使用 -v 参数可以让测试输出更详细的信息。

HTML 报告适合与团队成员共享测试结果。

结语

今天，我们一起学习了 Pytest 的基础使用方法，包括如何安装 Pytest、编写测试用例、断言与异常处理、参数化测试以及测试夹具等内容。Pytest 是一个非常强大的测试框架，它能够帮助你高效地编写自动化测试，提升代码质量和开发效率。

小伙伴们，今天的 Python 学习之旅就到这里啦！记得动手敲代码，实践是最好的学习方式。如果有问题，随时在评论区问圆圆哦。祝大家学习愉快，Python 学习节节高！