Python 在pytest中跳过测试

我正在尝试使用参数化，我想为其提供使用pytest从不同函数获得的测试用例。 我试过这个

test_input = []
rarp_input1 = ""
rarp_output1 = ""
count =1
def test_first_rarp():
    global test_input
    config = ConfigParser.ConfigParser()
    config.read(sys.argv[2])
    global rarp_input1
    global rarp_output1
    rarp_input1 = config.get('rarp', 'rarp_input1')
    rarp_input1 =dpkt.ethernet.Ethernet(rarp_input1)
    rarp_input2 = config.get('rarp','rarp_input2')
    rarp_output1 = config.getint('rarp','rarp_output1')
    rarp_output2 = config.get('rarp','rarp_output2')
    dict_input = []
    dict_input.append(rarp_input1)
    dict_output = []
    dict_output.append(rarp_output1)
    global count
    test_input.append((dict_input[0],count,dict_output[0]))
    #assert test_input == [something something,someInt]

@pytest.mark.parametrize("test_input1,test_input2,expected1",test_input)
def test_mod_rarp(test_input1,test_input2,expected1):
    global test_input
    assert mod_rarp(test_input1,test_input2) == expected1

但是第二个测试用例被跳过了。上面说

test_mod_rarp1.py:：test_mod_rarp[test_input10-test_input20-expected10]

为什么要跳过测试用例？我已经检查了函数和输入都没有错误。因为下面的代码工作正常

@pytest.mark.parametrize("test_input1,test_input2,expected1,[something something,someInt,someInt])
def test_mod_rarp(test_input1,test_input2,expected1):
    assert mod_rarp(test_input1,test_input2) == expected1

---

我没有把实际的投入放在这里。无论如何，这是正确的。我还有一个配置文件，使用configParser从中获取输入。test_mod_rarp1.py是我执行此操作的python文件名。我主要想知道我们是否可以从其他函数中访问变量（在我的示例中是test_输入），以便在参数化中使用，如果这导致了这里的问题。如果我们不能更改变量的范围，我该如何更改？

参数化发生在编译时，因此，如果您希望对运行时生成的数据进行参数化，它将跳过该操作

实现您想要做的事情的理想方法是使用夹具参数化

下面的例子应该为您澄清一些事情，然后您可以在您的案例中应用相同的逻辑

import pytest
input = []

def generate_input():
    global input
    input = [10,20,30]



@pytest.mark.parametrize("a", input)
def test_1(a):
    assert a < 25

def generate_input2():
    return [10, 20, 30]


@pytest.fixture(params=generate_input2())
def a(request):
    return request.param

def test_2(a):
    assert a < 25

导入pytest
输入=[]
def生成_输入（）：
全局输入
输入=[10,20,30]
@pytest.mark.parametize（“a”，输入）
def测试_1（a）：
断言a<25
def生成_输入2（）：
返回[10,20,30]
@fixture（params=generate_input2（））
def a（请求）：
返回请求.param
def测试_2（a）：
断言a<25

OP

<SKIPPED:>pytest_suites/test_sample.py::test_1[a0]


********** test_2[10] **********
<EXECUTING:>pytest_suites/test_sample.py::test_2[10]
Collected Tests
TEST::pytest_suites/test_sample.py::test_1[a0]
TEST::pytest_suites/test_sample.py::test_2[10]
TEST::pytest_suites/test_sample.py::test_2[20]
TEST::pytest_suites/test_sample.py::test_2[30]

pytest_suites/test_sample.py:：test_1[a0]
**********测试_2[10]**********
pytest_suites/test_sample.py:：test_2[10]
收集测试
TEST:：pytest_suites/TEST_sample.py:：TEST_1[a0]
TEST:：pytest_suites/TEST_sample.py:：TEST_2[10]
TEST:：pytest_suites/TEST_sample.py:：TEST_2[20]
TEST:：pytest_suites/TEST_sample.py:：TEST_2[30]

---

请参阅跳过了

test_1

，因为参数化发生在执行

generate_input（）

之前，但是

test_2

会根据需要进行参数化。参数化发生在编译时，因此，如果要对在运行时生成的数据进行参数化，它会跳过该操作

实现您想要做的事情的理想方法是使用夹具参数化

下面的例子应该为您澄清一些事情，然后您可以在您的案例中应用相同的逻辑

import pytest
input = []

def generate_input():
    global input
    input = [10,20,30]



@pytest.mark.parametrize("a", input)
def test_1(a):
    assert a < 25

def generate_input2():
    return [10, 20, 30]


@pytest.fixture(params=generate_input2())
def a(request):
    return request.param

def test_2(a):
    assert a < 25

导入pytest
输入=[]
def生成_输入（）：
全局输入
输入=[10,20,30]
@pytest.mark.parametize（“a”，输入）
def测试_1（a）：
断言a<25
def生成_输入2（）：
返回[10,20,30]
@fixture（params=generate_input2（））
def a（请求）：
返回请求.param
def测试_2（a）：
断言a<25

OP

<SKIPPED:>pytest_suites/test_sample.py::test_1[a0]


********** test_2[10] **********
<EXECUTING:>pytest_suites/test_sample.py::test_2[10]
Collected Tests
TEST::pytest_suites/test_sample.py::test_1[a0]
TEST::pytest_suites/test_sample.py::test_2[10]
TEST::pytest_suites/test_sample.py::test_2[20]
TEST::pytest_suites/test_sample.py::test_2[30]

pytest_suites/test_sample.py:：test_1[a0]
**********测试_2[10]**********
pytest_suites/test_sample.py:：test_2[10]
收集测试
TEST:：pytest_suites/TEST_sample.py:：TEST_1[a0]
TEST:：pytest_suites/TEST_sample.py:：TEST_2[10]
TEST:：pytest_suites/TEST_sample.py:：TEST_2[20]
TEST:：pytest_suites/TEST_sample.py:：TEST_2[30]

---

由于参数化发生在执行

generate_input（）

之前，因此跳过了

test_1

，但是

test_2

会根据需要进行参数化

为什么要为此使用全局变量？如果您想编写一个函数来创建测试用例，请让它返回一个新列表，其中包含测试用例。但是无论如何，你似乎没有调用它，我们也不知道mod_rarp应该做什么，所以没有明显的方法可以帮助。我想我可以在任何地方使用变量，即使在其他模块中，也不需要导入此模块。那好吧。返回所需的变量并与prametize一起使用效果非常好。非常感谢。但我仍然对变量的范围感到好奇。为什么我不能使用带有参数化的test_输入，即使我将其设置为全局的？为什么要使用全局的？如果您想编写一个函数来创建测试用例，请让它返回一个新列表，其中包含测试用例。但是无论如何，你似乎没有调用它，我们也不知道mod_rarp应该做什么，所以没有明显的方法可以帮助。我想我可以在任何地方使用变量，即使在其他模块中，也不需要导入此模块。那好吧。返回所需的变量并与prametize一起使用效果非常好。非常感谢。但我仍然对变量的范围感到好奇。为什么我不能使用带有参数化的test_输入，即使我将其设置为全局？