前言:在 pytest 测试框架中,注解(通常称为装饰器)用于为测试函数、类或方法提供额外的信息或元数据。这些装饰器可以影响测试的执行方式、报告方式以及测试的组织结构。pytest 提供了多种内置的装饰器,以及通过插件扩展的额外装饰器

以下是一些常用的 pytest 装饰器及其用途:
1、@pytest.mark.parametrize:
- 用于参数化测试,允许您为测试函数提供多个参数集,pytest 将为每个参数集运行一次测试。
- 示例:
@pytest.mark.parametrize("input,expected", [(1, 2), (3, 4)])
import pytest
@pytest.mark.parametrize("input,expected", [(1, 2), (3, 4), (5, 6)])
def test_addition(input, expected):
assert input + 1 == expected在这个例子中,test_addition 函数将使用三组不同的参数((1, 2),(3, 4),(5, 6))分别运行三次。
2、@pytest.mark.skip 和 @pytest.mark.skipif:
- 用于跳过测试。
@pytest.mark.skip无条件跳过测试,而@pytest.mark.skipif根据条件跳过测试。 - 示例:
@pytest.mark.skip(reason="not ready yet")或@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 6), reason="python 3.6+ required")
import pytest
import sys
# 无条件跳过
@pytest.mark.skip(reason="this test is not ready yet")
def test_not_ready():
assert true
# 根据条件跳过
@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 6), reason="python 3.6+ required")
def test_python_version():
assert true 在第一个例子中,test_not_ready 函数将被无条件跳过。在第二个例子中,如果 python 版本低于 3.6,test_python_version 函数将被跳过。
3、@pytest.mark.xfail 和 @pytest.mark.xfailif:
- 用于标记预期失败的测试。这些测试将被执行,但如果它们失败了,则不会被视为错误。
- 示例:
@pytest.mark.xfail(reason="known issue")或@pytest.mark.xfailif(some_condition, reason="condition not met")
注意:@pytest.mark.xfailif 不是 pytest 内置的,但可以通过类似逻辑实现条件性的 xfail
import pytest
# 标记预期失败的测试
@pytest.mark.xfail(reason="this is a known issue")
def test_xfail():
assert false
# 可以通过编写一个函数来模拟 @pytest.mark.xfailif 的行为
def pytest_xfail_if(condition, reason):
def decorator(func):
if condition:
func = pytest.mark.xfail(reason=reason)(func)
return func
return decorator
# 使用模拟的 @pytest.mark.xfailif
@pytest_xfail_if(true, reason="condition met, expect failure")
def test_conditional_xfail():
assert false4、@pytest.mark.tryfirst 和 @pytest.mark.trylast:
- 用于控制测试的执行顺序,尤其是在有多个钩子函数(如 setup/teardown 方法)时。
- 这些装饰器通常与 pytest 插件中的钩子函数一起使用。
通常与 pytest 插件中的钩子函数一起使用
# 假设有一个 pytest 插件提供了 setup 和 teardown 钩子函数
# 并且我们想要某个测试在这些钩子函数中首先或最后执行
# 注意:这里的示例是假设性的,因为 @pytest.mark.tryfirst 和 @pytest.mark.trylast
# 通常不直接用于测试函数,而是用于钩子函数或插件实现
# 假设的 setup 和 teardown 钩子函数(实际上需要由 pytest 插件提供)
# @pytest.hookimpl(tryfirst=true)
# def pytest_setup():
# pass
# @pytest.hookimpl(trylast=true)
# def pytest_teardown():
# pass
# 假设的测试函数(实际上不会直接使用 @pytest.mark.tryfirst 或 @pytest.mark.trylast)
# @pytest.mark.tryfirst # 这通常不会直接用于测试函数
def test_tryfirst():
pass
# @pytest.mark.trylast # 这通常也不会直接用于测试函数
def test_trylast():
pass5、@pytest.mark.usefixtures:
- 用于声明测试将使用的 fixture。虽然这不是严格意义上的装饰器(因为它不直接修饰函数),但它用于指定测试依赖的 fixture。
- 示例:
@pytest.mark.usefixtures("my_fixture")
import pytest
@pytest.fixture
def my_fixture():
return "fixture value"
@pytest.mark.usefixtures("my_fixture")
def test_with_fixture(my_fixture_value):
assert my_fixture_value == "fixture value"
# 注意:在实际使用中,pytest 会自动将 fixture 的值注入到测试函数中,
# 因此测试函数的参数名应与 fixture 的名称相匹配(或使用 pytest.mark.parametrize 来指定参数名)。
# 上面的示例中,为了说明 @pytest.mark.usefixtures 的用法,
# 假设了一个名为 my_fixture_value 的参数,但在实际代码中应直接使用 my_fixture。
# 正确的用法如下:
@pytest.mark.usefixtures("my_fixture")
def test_with_fixture_correct(my_fixture):
assert my_fixture == "fixture value"在这个例子中,test_with_fixture_correct 函数将使用名为 my_fixture 的 fixture。请注意,在实际代码中,您不需要(也不应该)在测试函数参数中显式地指定 fixture 的值;pytest 会自动将其注入
6、@pytest.mark.filterwarnings:
- 用于控制测试期间应如何处理警告。
- 示例:
@pytest.mark.filterwarnings("ignore::deprecationwarning")
import pytest
import warnings
@pytest.mark.filterwarnings("ignore::deprecationwarning")
def test_with_warnings():
warnings.warn("this is a deprecation warning", deprecationwarning)
assert true在这个例子中,test_with_warnings 函数将忽略 deprecationwarning 类型的警告。
7、@pytest.mark.timeout(通过 pytest-timeout 插件提供):
- 用于设置测试的超时时间。如果测试在指定时间内未完成,则将被标记为失败。
- 示例:
@pytest.mark.timeout(10)(10秒超时)
import pytest
@pytest.mark.timeout(5) # 设置超时时间为5秒
def test_with_timeout():
import time
time.sleep(10) # 这将触发超时失败
assert true 在这个例子中,test_with_timeout 函数将在5秒后超时失败,因为 time.sleep(10) 会使测试运行超过指定的超时时间。
8、@pytest.mark.flaky(通过 pytest-flaky 插件提供):
- 用于标记可能间歇性失败的测试,并允许它们在一定数量的重试后通过。
- 示例:
@pytest.mark.flaky(reruns=3, reruns_delay=2)(重试3次,每次延迟2秒)
import pytest
@pytest.mark.flaky(reruns=3, reruns_delay=1) # 设置重试3次,每次延迟1秒
def test_flaky():
import random
assert random.choice([true, false]) # 这将随机成功或失败在这个例子中,test_flaky 函数将随机成功或失败。如果它失败了,pytest-flaky 插件将重试它最多3次,每次之间延迟1秒。
9、@pytest.mark.order(通过 pytest-order 插件提供):
- 用于指定测试的执行顺序。
- 示例:
@pytest.mark.order(1)(数字越小,执行越早)
import pytest
@pytest.mark.order(1) # 设置执行顺序为1
def test_first():
assert true
@pytest.mark.order(2) # 设置执行顺序为2
def test_second():
assert true在这个例子中,test_first 函数将先于 test_second 函数执行,因为它们的执行顺序被分别设置为1和2。
10、自定义标记:
- 您可以使用
@pytest.mark.<name>语法创建自定义的标记,并在测试配置文件中定义它们的行为。 - 示例:
@pytest.mark.my_custom_mark(然后在 pytest.ini 或 pytest.mark 文件中定义它)
import pytest
# 在 pytest.ini 或 pytest.mark 文件中定义自定义标记
# [pytest]
# markers =
# my_custom_mark: this is a custom marker
@pytest.mark.my_custom_mark # 使用自定义标记
def test_with_custom_mark():
assert true 我们定义了一个名为 my_custom_mark 的自定义标记,并在 test_with_custom_mark 函数中使用了它。请注意,您需要在 pytest 的配置文件中(如 pytest.ini 或 pytest.mark)定义这个自定义标记,以便 pytest 能够识别它。
请注意,上述列表中的一些装饰器(如 @pytest.mark.timeout 和 @pytest.mark.flaky)是通过 pytest 插件提供的,因此在使用它们之前需要确保已安装相应的插件。
在使用这些装饰器时,请确保您了解它们如何影响测试的执行和报告,以及它们是否适用于您的测试场景。
到此这篇关于pytest注解使用小结的文章就介绍到这了,更多相关pytest注解使用内容请搜索代码网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代码网!
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