Python 单元测试与pytest

在unittest中，我可以在一个类中设置变量，然后这个类的方法可以选择它想要使用的变量

class test_class(unittest.TestCase):
    def setUp(self):        
        self.varA = 1
        self.varB = 2
        self.varC = 3
        self.modified_varA = 2

    def test_1(self):
        do_something_with_self.varA, self.varB

    def test_2(self):
        do_something_with_self_modified_varA, self.varC

所以在unittest中，很容易将一组测试放在一起，这些测试可以放在一个类下，然后为不同的方法使用许多不同的变量（varA和varB）。在pytest中，我在conftest.py中创建了一个fixture，而不是在unittest中创建了一个类，如下所示

@pytest.fixture(scope="module")
def input1():
    varA = 1
    varB = 2
    return varA, varB

@pytest.fixture(scope="module")
def input2():
    varA = 2
    varC = 3
    return varA, varC

对于两个不同的函数，我将这个input1和input2馈送到不同文件（比如test_this.py）中的函数。以下是基于上述信息的问题

因为我不能在conftest.py中声明局部变量，因为我不能简单地导入这个文件。在test_this.py的不同函数中是否有更好的方法声明不同的变量？在对这些变量的实际测试中，我有五种不同的配置，在conftest.py中定义了许多不同的fixture，并在test_中的五个不同函数中使用它们作为函数参数。这个.py听起来很痛苦，我宁愿回到unittest类结构，定义我的变量并选择我想要的

我是否应该在test_this.py中声明全局变量，并以我想要的方式在函数中使用它们？看起来有点不太像蟒蛇。此变量仅由此文件中的函数使用

假设我有test_that.py和test_them.py。如果我在这些不同的文件之间有一些共享变量，我将如何声明它们？只要在所有这些测试文件所在的目录中创建一个名为variables.py的文件，并在需要时进行导入即可？这样，我可以将所有数据保存在单独的数据库中

我的印象是pytest不鼓励使用类来组织函数吗？我在网上读到的每一个例子，似乎都只使用了一堆带有固定装置的函数。在pytest中定义类和方法并组织测试的配置是什么

我有一个测试场景，其中我必须将一个函数的结果用于另一个函数。在pytest中，我有一个位于函数末尾的断言，而不是返回，因此我不能将此函数用作fixture。我如何做到这一点？我知道这不是一个好的做法，我的一个测试依赖于另一个测试，但有解决办法吗

首先，您不仅可以在conftest.py中声明这些装置，还可以在所需的每个Python模块中声明这些装置。您可以导入该模块。 此外，还可以使用与使用设置方法相同的方式使用装置：

@pytest.fixture(scope='class')
def input(request):
    request.cls.varA = 1
    request.cls.varB = 2
    request.cls.varC = 3
    request.cls.modified_varA = 2

@pytest.usefixtures('input')
class TestClass:
    def test_1(self):
        do_something_with_self.varA, self.varB

    def test_2(self):
        do_something_with_self_modified_varA, self.varC

也可以在单独的装置中定义单独的变量：

def fixture_a():
    return varA

def fixture_b():
    return varB

def fixture_c():
    return varC

def fixture_mod_A():
    return modified_varA

或者制作一个返回所有变量的装置（为什么不？） 或者甚至制作间接参数化夹具，由您选择返回变量（相当混乱的方式）：

或者，你甚至可以制作夹具工厂，该工厂将在飞行中为你制作夹具。当您只有5个测试和5个变量配置时，听起来很奇怪，但是当您同时拥有数百个测试和变量配置时，它可能会很有用

3） 你当然可以。但我建议您不要直接导入此文件，而是使用命令行选项来指向要导入的文件。在这种情况下，您可以选择另一个带有变量的文件，而无需更改代码

4） 我在测试中使用类，因为我是从NoTest迁移来的。我没有提到在pytest中使用类的任何问题

5） 在这种情况下，我建议您执行以下操作： 首先，通过所需的操作实现功能：

def some_actions(a, b):
    # some actions here
    ...
    return c

然后在测试和夹具中使用：

def test():
    assert some_actions(1,2) == 10

@pytest.fixture()
def some_fixture():
     return some_actions(1,2)

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我认为单元测试更容易阅读。对于新的测试人员来说，unittest非常简单。它是开箱即用的。您依赖于Python实现，但它们在未来几年内不会改变接口

我喜欢以这样的方式组织我的测试，即每个文件最多有1个测试。在这种情况下，我不依赖于类。。。但是我从每个测试中导入类来做一些事情

一些网站抱怨unittest中的颜色是不可能的。我认为这是一个笑话，因为我的单元测试为Jenkins和其他人创建JUNIT输出报告。有很好的工具（甚至1个文件）可以将JUNIT转换为网站，这不是测试工具的责任

此外，有些人抱怨需要大量代码来启动单元测试。我不同意，创建单元测试需要4行代码！但是Pytest需要知道所有困难的注释，这对于一个简单的Python开发人员来说是不正常的

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另一个重要原因是unittest将保持免费。但是，如果出于某种原因（bitbucket等）希望使用pytest，则有一些工具可以转换测试并降低代码的可读性

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玩得开心

谢谢，这对我从unittest迁移到py.test有很大帮助。不过有一点值得注意：我认为不应该使用

@pytest.usefixtures

@pytest.mark.usefixtures

。“另一个重要原因是unittest将保持免费。但是，如果您出于某种原因（bitbucket等）想使用pytest，则有一些工具可以转换您的测试并降低代码的可读性。”我不知道你在这里是什么意思，你是在暗示pytest不会免费吗？还有，你说的“免费”是什么意思？最后一段让我很困惑，我对unittest唯一的抱怨是，它们使用自定义语法操作，如

self.assertEqual（some_var，5）

，而不是在pytest中使用干净的

assert some_var==5

“但是，如果出于某种原因（bitbucket等）想使用pytest”pytest与bitbucket的集成是否比unittest更好？最后一句“使代码不那么可读”有损于其他一些优点。标准库的一部分总是使用包的一个很好的理由，unittest可以在没有大量样板的情况下完成，但是“可读性”是非常主观的。

def test():
    assert some_actions(1,2) == 10

@pytest.fixture()
def some_fixture():
     return some_actions(1,2)