Pytest Fixture 详解

Pytest Fixture 详解

Fixture 是 pytest 最强大的功能之一,用于提供测试所需的依赖资源(如数据库连接、临时文件、模拟对象等),并支持复用、作用域控制和自动清理。以下是全面详解:


1. 基本用法

定义 Fixture

使用 @pytest.fixture 装饰器定义:

python 复制代码
import pytest

@pytest.fixture
def database_connection():
    conn = create_db_connection()  # 初始化资源
    yield conn                     # 返回资源,测试结束后执行清理
    conn.close()                   # 清理操作(yield 之后的部分)

使用 Fixture

在测试函数中作为参数传入:

python 复制代码
def test_query_data(database_connection):
    result = database_connection.execute("SELECT * FROM users")
    assert len(result) > 0

2. Fixture 作用域(Scope)

通过 scope 参数控制 Fixture 的生命周期:

作用域 说明 使用场景
function 每个测试函数运行一次(默认) 轻量级资源(如临时变量)
class 每个测试类运行一次 类共享资源(如配置对象)
module 每个测试模块(文件)运行一次 全局配置(如日志初始化)
package 每个测试包运行一次 包级共享资源
session 整个测试会话只运行一次 昂贵资源(如数据库连接池)

示例

python 复制代码
@pytest.fixture(scope="module")
def shared_config():
    return {"timeout": 30}

3. Fixture 的 Setup/Teardown

使用 yieldaddfinalizer 实现资源清理:

yield 方式(推荐)

python 复制代码
@pytest.fixture
def temp_file():
    file = open("/tmp/test.txt", "w")
    yield file  # 测试中使用 file 对象
    file.close()  # 测试结束后关闭文件

addfinalizer 方式(更灵活)

python 复制代码
@pytest.fixture
def temp_file(request):
    file = open("/tmp/test.txt", "w")
    def cleanup():
        file.close()
    request.addfinalizer(cleanup)  # 注册清理函数
    return file

4. Fixture 参数化

@pytest.mark.parametrize 对 Fixture 参数化:

python 复制代码
@pytest.fixture(params=["user1", "user2", "admin"])
def user(request):
    return create_user(request.param)  # 根据参数生成不同用户

def test_user_permissions(user):
    assert user.has_permission("read")

5. 自动使用 Fixture(autouse)

设置 autouse=True,无需显式调用即可自动运行:

python 复制代码
@pytest.fixture(autouse=True)
def setup_logging():
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)  # 所有测试自动启用日志

def test_example():
    assert True  # 此测试会自动执行 setup_logging

6. Fixture 依赖注入

Fixture 可以依赖其他 Fixture:

python 复制代码
@pytest.fixture
def db():
    return Database()

@pytest.fixture
def api_client(db):  # 依赖 db fixture
    return APIClient(db)

def test_api(api_client):
    response = api_client.get("/users")
    assert response.status_code == 200

7. 动态 Fixture

通过 request 对象动态调整 Fixture:

python 复制代码
@pytest.fixture
def dynamic_data(request):
    marker = request.node.get_closest_marker("data")
    if marker:
        return marker.args[0]  # 获取测试标记的参数
    return {"default": 42}

@pytest.mark.data({"custom": 100})
def test_dynamic(dynamic_data):
    assert dynamic_data["custom"] == 100

8. 内置 Fixture

pytest 提供了一些常用内置 Fixture:

Fixture 说明
tmp_path 临时目录路径(pathlib.Path
tmpdir 临时目录(Legacy py.path.local
capsys 捕获 stdout/stderr
monkeypatch 动态修改对象或环境变量
request 访问测试上下文(如参数、标记)

示例

python 复制代码
def test_tmp_file(tmp_path):
    file = tmp_path / "test.txt"
    file.write_text("Hello")
    assert file.read_text() == "Hello"

9. Fixture 覆盖与插件

覆盖 Fixture

conftest.py 中定义的 Fixture 可被当前目录及子目录的测试共享:

复制代码
project/
├── conftest.py         # 定义全局 Fixture
├── tests/
│   ├── conftest.py     # 覆盖父级 Fixture
│   └── test_demo.py

Fixture 插件

通过插件扩展 Fixture(如 pytest-django 提供 django_db):

python 复制代码
def test_django_model(django_db):
    user = User.objects.create(name="Alice")
    assert user.name == "Alice"

10. 最佳实践

  1. 将 Fixture 定义在 conftest.py 中以便复用。
  2. 避免 Fixture 逻辑过于复杂,保持单一职责。
  3. 优先使用 yield 而非 addfinalizer(代码更简洁)。
  4. scope 减少重复初始化 (如数据库连接池用 session 作用域)。

通过灵活使用 Fixture,你可以实现:

  • 资源复用(减少重复代码)
  • 依赖管理(清晰表达测试需求)
  • 环境隔离(避免测试间干扰)

掌握后,测试代码会变得更简洁、可维护! 🚀

相关推荐
松涛和鸣39 分钟前
72、IMX6ULL驱动实战:设备树(DTS/DTB)+ GPIO子系统+Platform总线
linux·服务器·arm开发·数据库·单片机
likangbinlxa1 小时前
【Oracle11g SQL详解】UPDATE 和 DELETE 操作的正确使用
数据库·sql
r i c k1 小时前
数据库系统学习笔记
数据库·笔记·学习
野犬寒鸦2 小时前
从零起步学习JVM || 第一章:类加载器与双亲委派机制模型详解
java·jvm·数据库·后端·学习
IvorySQL2 小时前
PostgreSQL 分区表的 ALTER TABLE 语句执行机制解析
数据库·postgresql·开源
·云扬·3 小时前
MySQL 8.0 Redo Log 归档与禁用实战指南
android·数据库·mysql
IT邦德3 小时前
Oracle 26ai DataGuard 搭建(RAC到单机)
数据库·oracle
惊讶的猫3 小时前
redis分片集群
数据库·redis·缓存·分片集群·海量数据存储·高并发写
不爱缺氧i3 小时前
完全卸载MariaDB
数据库·mariadb
纤纡.3 小时前
Linux中SQL 从基础到进阶:五大分类详解与表结构操作(ALTER/DROP)全攻略
linux·数据库·sql