扫码阅读
手机扫码阅读

​Pytest 高效测试 Python 代码

99 2024-10-16

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文:​Pytest 高效测试 Python 代码
文章来源:
数据STUDIO
扫码关注公众号
Pytest Article Summary

Pytest概述

Pytest是一个成熟的Python测试框架,特点包括简单灵活、支持参数化、适合各种测试类型,并有丰富的第三方插件。安装pytest后,可简化测试流程,使用Python自带的assert关键字替代unittest的模板代码。

状态和依赖管理

Pytest鼓励显式依赖声明,使用fixture功能进行状态设置或管理依赖,从而避免隐式依赖导致的复杂性。

测试过滤

随着测试套件增长,pytest提供了按名称过滤、目录范围和自定义标记等方法,以精细控制测试执行。

测试参数化

Pytest允许对类似的测试进行参数化,减少重复代码并保持测试的独立性。

插件型框架

Pytest支持定制和功能扩展,拥有丰富的插件生态系统。

Fixtures:管理状态和依赖关系

Fixtures用于提供数据或状态,适用于将多个测试中的相同数据或对象提取出来,但不适合需要对数据进行轻微变化的测试。

Fixture 参数和作用范围

Fixture的scope参数确定其作用范围,有function、class、module和session四种,autouse参数则决定是否自动应用到所有用例。

conftest.py 配置

conftest.py是pytest的配置文件,用于管理多个文件共享的预置操作或数据。

Marks:分类测试

pytest允许为测试添加标记,用于分类和筛选测试,支持包括和排除特定类别测试。

参数化:组合测试

pytest的parametrize功能允许组合测试用例,减少代码重复并提高可读性。

持续时间报告:对抗缓慢测试

Pytest的--durations选项能够报告最慢的测试,帮助优化测试速度。

实用插件

Pytest插件如pytest-randomly、pytest-cov、pytest-django和pytest-bdd扩展了pytest的功能,适用于不同的测试需求。

数据单元科学测试

数据科学项目通常从数据处理开始,编写单元测试可确保输入数据的正确性。

想要了解更多内容?

查看原文:​Pytest 高效测试 Python 代码
文章来源:
数据STUDIO
扫码关注公众号