pytest系列(7)--parametrize參數化詳解

1 parametrize參數化實質上是DDT，即數據驅動測試，下面下麪首先看下不用數據驅動的方式

在test_example.py 檔案中編寫如下程式碼：

def add(a,b):
    return (a+b)

def test_1():
    assert add(3,5)==8

def test_2():
    assert add(2,4)==7

def test_3():
    assert add(5,7)==12

使用pytest -s 執行結果如下：兩個通過，一個失敗

(PytestEnv) G:\lamb_source\pytest_example_for_full_documentation\test_demo>pytest -s
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.8.3, pytest-5.4.3, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: G:\lamb_source\pytest_example_for_full_documentation\test_demo
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0
collected 3 items                                                                                                                                                       

test_example.py .F.

=============================================================================== FAILURES ===============================================================================
________________________________________________________________________________ test_2 ________________________________________________________________________________

    def test_2():
>       assert add(2,4)==7
E       assert 6 == 7
E        +  where 6 = add(2, 4)

test_example.py:11: AssertionError
======================================================================= short test summary info ========================================================================
FAILED test_example.py::test_2 - assert 6 == 7
===================================================================== 1 failed, 2 passed in 0.16s ======================================================================

2 上述程式碼中，存在大量重複程式碼，實質每個測試用例的功能是一樣的，只不過是每次的參數不一樣，此時就使用數據驅動測試的方式，在pytest中即parametrize參數化

請看如下程式碼：

import pytest

def add(a,b):
    return (a+b)


@pytest.mark.parametrize("a,b,c",[(3,5,8),(2,4,7),(5,7,12)])
def test_1(a,b,c):
    assert add(a,b)==c

使用pytest -s執行結果如下：這裏雖然只寫了一個test函數，但是結果仍然顯示三個用例，是因爲參數化的時候填寫了三個元組的數據，這就是參數化，其實叫數據驅動可能更好理解一些，這樣可以節省大量的程式碼

(PytestEnv) G:\lamb_source\pytest_example_for_full_documentation\test_demo>pytest -s
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.8.3, pytest-5.4.3, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: G:\lamb_source\pytest_example_for_full_documentation\test_demo
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0
collected 3 items                                                                                                                                                       

test_example.py .F.

=============================================================================== FAILURES ===============================================================================
____________________________________________________________________________ test_1[2-4-7] _____________________________________________________________________________

a = 2, b = 4, c = 7

    @pytest.mark.parametrize("a,b,c",[(3,5,8),(2,4,7),(5,7,12)])
    def test_1(a,b,c):
>       assert add(a,b)==c
E       assert 6 == 7
E        +  where 6 = add(2, 4)

test_example.py:9: AssertionError
======================================================================= short test summary info ========================================================================
FAILED test_example.py::test_1[2-4-7] - assert 6 == 7
===================================================================== 1 failed, 2 passed in 0.16s ======================================================================

3 參數化功能在參數需要組合所有情況的時候，只需要將參數化疊加起來即可

請看如下程式碼：表示a可以取值2,4,6，而b可以取值1,3,5，而在執行測試用例的時候是將a，b全部可能的值組合起來的

import pytest

@pytest.mark.parametrize("a",[2,4,6])
@pytest.mark.parametrize("b",[1,3,5])
def test_1(a,b):
    print(a,b)

使用pytest -s執行結果如下：

(PytestEnv) G:\lamb_source\pytest_example_for_full_documentation\test_demo>pytest -s
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.8.3, pytest-5.4.3, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: G:\lamb_source\pytest_example_for_full_documentation\test_demo
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0
collected 9 items                                                                                                                                                       

test_example.py 2 1
.4 1
.6 1
.2 3
.4 3
.6 3
.2 5
.4 5
.6 5
.

========================================================================== 9 passed in 0.07s ===========================================================================

4 當參數化應用在類上時，則此時類的所有測試方法都將使用參數化中的變數

如下程式碼：

import pytest

@pytest.mark.parametrize("a,b",[(1,2),(3,4),(5,6)])
class TestExample(object):
    
    def test_01(self,a,b):
        print(a,b)
        
    def test_02(self,a,b):
        print(b,a)

使用pytest -s執行結果如下，顯示執行了6個用例

(PytestEnv) G:\lamb_source\pytest_example_for_full_documentation\test_demo>pytest -s
========================================================================= test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.8.3, pytest-5.4.3, py-1.9.0, pluggy-0.13.1
rootdir: G:\lamb_source\pytest_example_for_full_documentation\test_demo
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0
collected 6 items                                                                                                                                                       

test_example.py 1 2
.3 4
.5 6
.2 1
.4 3
.6 5
.

========================================================================== 6 passed in 0.06s ===========================================================================

5 在使用參數化的過程中也可以使用標記，比如標記爲fail或者skip

程式碼如下：

import pytest

@pytest.mark.parametrize("a,b",[(1,2),(3,4),pytest.param(5,6,marks=pytest.mark.xfail),pytest.param(7,8,marks=pytest.mark.skip)])
class TestExample(object):

    def test_01(self,a,b):
        print(a,b)