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开发一个电商订单系统的测试套件，包含：1. 订单创建测试(验证库存扣减) 2. 支付状态变更测试 3. 订单取消测试 4. 使用pytest-mock模拟支付网关 5. 数据库回滚fixture 6. 参数化测试不同折扣场景。要求生成完整的conftest.py配置、测试用例和自定义pytest插件示例。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
在电商系统的开发过程中，订单模块是最核心也最复杂的部分之一。它不仅涉及用户下单、支付、库存管理等关键业务流程，还需要处理各种异常情况和业务规则。最近我在一个电商项目中负责订单模块的测试工作，通过pytest框架实现了完整的测试覆盖，这里分享一些实战经验。
- 测试环境搭建与框架设计
首先需要搭建一个可重复执行的测试环境。我使用pytest的fixture功能创建了数据库连接和测试数据初始化的基础配置。这里特别要注意数据库隔离性，每个测试用例执行后都应该回滚数据变更，避免测试之间的相互影响。通过编写一个session级别的fixture，可以自动在测试开始前创建测试数据，测试结束后清理数据。
- 订单创建测试
订单创建是最基础的测试场景，需要验证： - 库存是否正确扣减 - 订单金额计算是否正确 - 订单状态是否初始化为"待支付" - 用户积分是否按规则计算
这里使用了参数化测试来覆盖不同商品组合和数量的情况。pytest的parametrize装饰器可以很方便地实现这一点，避免了重复编写相似的测试代码。
- 支付状态变更测试
支付流程测试比较复杂，需要模拟第三方支付网关的响应。我使用了pytest-mock来模拟支付接口： - 模拟支付成功场景，验证订单状态变更为"已支付" - 模拟支付失败场景，验证订单保持"待支付"状态 - 模拟支付超时场景，验证系统正确处理超时逻辑
通过mock可以避免真实调用支付接口，提高测试速度和稳定性。
- 订单取消测试
订单取消涉及多个业务规则： - 未支付订单可以直接取消 - 已支付订单需要走退款流程 - 已发货订单不能直接取消 - 取消后库存需要正确恢复
这部分测试需要结合数据库操作和业务逻辑验证，我编写了专门的fixture来处理不同状态的订单创建，使测试代码更清晰。
- 数据库回滚机制
为了保证测试的独立性，每个测试用例执行后都需要回滚数据库变更。我实现了一个自动回滚的fixture，它会在测试开始时创建保存点，测试结束后回滚到这个保存点。这样既保证了测试数据的一致性，又避免了频繁重建测试数据的开销。
- 参数化测试折扣场景
电商系统通常有多种促销活动和折扣规则，我使用参数化测试来覆盖这些场景： - 满减优惠 - 折扣券 - 会员折扣 - 组合优惠
通过将测试数据和预期结果定义在参数列表中，可以轻松扩展新的测试场景。
- 自定义pytest插件
为了提高测试代码的复用性，我将一些通用功能封装成了pytest插件： - 订单状态断言工具 - 支付网关mock工具 - 测试数据生成器 - 性能测试装饰器
这些插件可以在不同项目中复用，大大提高了测试开发效率。
在实际项目中，pytest的这些特性帮助我们快速构建了可靠的测试套件，覆盖了订单模块的所有关键路径。特别是fixture和mock的使用，让测试代码更加模块化和可维护。参数化测试则让我们能够轻松扩展测试场景，确保各种业务规则都得到验证。
如果你也在开发类似的电商系统，推荐试试InsCode(快马)平台。它内置了完整的Python环境，可以直接运行pytest测试套件，还能一键部署你的测试报告页面。我在上面尝试运行这些测试用例时，发现环境配置特别简单，不需要自己搭建测试数据库和mock服务，省去了很多准备工作。对于需要频繁运行测试的开发者来说，这种开箱即用的体验真的很方便。
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