Pytest:使用mark.parametrize与fixture(params=[])参数化测试数据

问题描述 投票:0回答:1

我正在尝试自学 Pytest,并尝试理解使用

@pytest.fixture(params=[])
@pytest.mark.parametrization()
参数化测试数据之间的差异。

我设置了下面的代码来看看两者是如何工作的,并且它们都返回相同的结果。但是,我不确定是否存在其中一种方法优于另一种方法的用例。使用其中一种比另一种有好处吗?

import pytest

@pytest.fixture(params=["first parameter", "second parameter", "third parameter"])
def param_fixture(request):
    return request.param

def parametrize_list():
    return ["first parameter", "second parameter", "third parameter"]

def test_using_fixture_params(param_fixture):
    """Tests parametrization with fixture(params=[])"""
    assert "parameter" in param_fixture

@pytest.mark.parametrize("param", parametrize_list())
def test_using_mark_parametrize(param):
    """Tests parametrization with mark.parametrize()"""
    assert "parameter" in param

上面的代码有以下结果:

test_parametrization.py::test_using_fixture_params[first parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_fixture_params[second parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_fixture_params[third parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_mark_parametrize[first parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_mark_parametrize[second parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_mark_parametrize[third parameter] PASSED
python parameters pytest fixtures
1个回答
3
投票

夹具通常用于将数据结构加载到测试中并传递给测试函数。 @pytest.mark.parametrize 是使用不同输入测试大量迭代的首选方法(如上面所示)。

开始时这是一个方便的资源:https://realpython.com/pytest-python-testing/

from data_module import Data

class TestData:
    """
    Load and Test data
"""
    @pytest.fixture(autouse=True)
    def data(test):
        return Data()


    def test_fixture(data):
        result = do_test(data)
        assert result

    @pytest.mark.parametrize('options', ['option1', 'option2', 'option3'])
    def test_with_parameterisation(data, options)
        result_with_paramaterisation(data, options)
        assert result_with_paramaterisation

``
© www.soinside.com 2019 - 2024. All rights reserved.