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Python中pytest的参数化实例解析

 更新时间：2023年07月12日 09:47:31   作者：菜鸟小超  
这篇文章主要介绍了Python中pytest的参数化实例解析,pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，主要有简单灵活，容易上手,支持参数化等特点,需要的朋友可以参考下

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pytest的参数化

参数化多个参数：

可以使用多个参数来参数化测试。例如：

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import pytest
@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [
    (1, 2, 3),
    (3, 4, 7),
    (5, 6, 11),
])
def test_addition(x, y, expected):
    assert x + y == expected
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参数化列表：

可以使用列表来参数化测试。例如：

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import pytest
@pytest.mark.parametrize("test_input, expected_output", [
    ([1, 2, 3], 6),
    ([4, 5, 6], 15),
    ([7, 8, 9], 24),
])
def test_sum(test_input, expected_output):
    assert sum(test_input) == expected_output
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参数化字典：

可以使用字典来参数化测试。例如：

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import pytest
@pytest.mark.parametrize("test_input, expected_output", [
    ({"x": 1, "y": 2}, 3),
    ({"x": 3, "y": 4}, 7),
    ({"x": 5, "y": 6}, 11),
])
def test_addition(test_input, expected_output):
    assert test_input["x"] + test_input["y"] == expected_output
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参数化文件：

可以使用文件来参数化测试。例如：

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import pytest
import csv
def read_csv():
    with open('testdata.csv', 'r') as f:
        reader = csv.reader(f)
        rows = []
        for row in reader:
            rows.append(row)
        return rows[1:]
@pytest.mark.parametrize("test_input, expected_output", read_csv())
def test_addition(test_input, expected_output):
    x, y = map(int, test_input.split(','))
    assert x + y == int(expected_output)
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动态参数化：

可以使用 Python 代码动态生成参数。例如：

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import pytest
import time
def get_test_data():
    test_data = []
    start_time = time.time()
    while time.time() - start_time < 10:  # 运行时间小于 10 秒
        x = random.randint(1, 100)
        y = random.randint(1, 100)
        expected = x + y
        test_data.append((x, y, expected))
    return test_data
@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", get_test_data())
def test_addition(x, y, expected):
    assert x + y == expected
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从外部数据源加载数据：

可以使用动态参数化从外部数据源加载测试数据，例如数据库、API 或其他 Web 服务。例如：

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import pytest
import requests
def get_test_data():
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    test_data = []
    for item in response.json():
        x = item['x']
        y = item['y']
        expected = item['expected']
        test_data.append((x, y, expected))
    return test_data
@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", get_test_data())
def test_addition(x, y, expected):
    assert x + y == expected
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在上面的例子中，get_test_data 函数使用 requests 库从远程 API 加载测试数据，并返回一个测试数据列表。然后，使用 @pytest.mark.parametrize 装饰器动态参数化测试，使用从 API 加载的测试数据作为参数。

组合参数：

可以使用 itertools 库中的 product 函数生成参数的所有组合。例如：

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import pytest
import itertools
@pytest.mark.parametrize("x, y", itertools.product([1, 2, 3], [4, 5, 6]))
def test_multiplication(x, y):
    assert x * y == y * x
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在上面的例子中，使用 itertools.product 函数生成 x 和 y 的所有组合，并将它们作为参数传递给测试函数。

参数化生成器：

可以使用生成器函数生成参数。例如：

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import pytest
import random
def get_test_data():
    while True:
        x = random.randint(1, 100)
        y = random.randint(1, 100)
        expected = x + y
        yield (x, y, expected)
@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", get_test_data())
def test_addition(x, y, expected):
    assert x + y == expected
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到此这篇关于Python中pytest的参数化实例解析的文章就介绍到这了,更多相关pytest的参数化实例解析内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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