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fixture的优势

Pytest的fixture相对于传统的xUnit的setup/teardown函数做了显著的改进:

• 命名方式灵活，不局限于 setup 和teardown 这几个命名
• conftest.py 配置里可以实现数据共享，不需要 import 就能自动找到fixture
• scope=”module” 可以实现多个.py 跨文件共享前置
• scope=”session” 以实现多个.py 跨文件使用一个 session 来完成多个用例
   

fixture参数列表

@pytest.fixture(scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None)
def test():
    print("fixture初始化的参数列表")

参数列表

• scope: fixture的作用域，有四个级别参数 “function” (默认), “class”, “module” or “session”.
• params: 一个可选的参数列表，它将导致多个参数调用fixture功能和所有测试使用它
• autouse: 如果为True，则为所有测试激活fixture func 可以看到它。 如果为False（默认值）则显式需要参考来激活fixture
• ids: 每个字符串id的列表，每个字符串对应于params 这样他们就是测试ID的一部分。 如果没有提供ID它们将从params自动生成
• name: 默认：装饰器的名称，同一模块的fixture相互调用建议写个不同的name
   

fixture的使用方式

• 将fixture名称作为测试用例函数的输入参数
• 测试用例加上装饰器：@pytest.mark.usefixtures(fixture_name)
• fixture设置autouse=True
   

方式一：作为函数入参的fixture

测试函数可以通过接受一个已经命名的fixture对象来使用他们。对于每个参数名，如果fixture已经声明定义，会自动创建一个实例并传入该测试函数。fixture函数通过装饰器标志@pytest.fixture来注册。

# test_1.py
import pytest 

@pytest.fixture
def login():
    print("输入账号，密码先登录")


def test_1(login):
    print("用例 1：登录之后其它动作 111")


def test_2():  # 不传 login
    print("用例 2：不需要登录，操作 222")

测试结果

collected 2 items                                                                                                                                                                                                      

test_example.py 输入账号，密码先登录
用例 1：登录之后其它动作 111
.用例 2：不需要登录，操作 222
.

方式二：usefixtures

@pytest.fixture
def login1():
    print("输入账号，密码先登录")


@pytest.fixture
def login2():
    print("please输入账号，密码先登录")


@pytest.mark.usefixtures("login1", "login2")
def test_s1():
    print("用例 11：登录之后其它动作 111")

测试结果

collected 1 item                                                                                                                                                                                                       

test_example.py 输入账号，密码先登录
please输入账号，密码先登录
用例 11：登录之后其它动作 111
.

usefixtures与传fixture区别

fixture可以获取返回值，而usefixture无法获取返回值，这个是装饰器fixture与用例直接传fixture参数的区别，所以这里就建议大家就用传参的方式
 

方式三：fixture设置autouse=True

import pytest


@pytest.fixture(autouse=True)
def login3():
    print("====auto===")


def test_s3():
  print("测试用例")

测试结果

test_example.py 
====auto===
测试用例
.

conftest.py: 共享fixture函数

实现测试用例的过程中，当你发现需要使用来自多个文件的fixture函数的时候，可以将这些fixture函数放到conftest.py中。
 

conftest.py配置需要注意以下点：

• conftest.py配置脚本名称是固定的，不能改名称
• conftest.py与运行的用例要在同一个pakage下，并且有__init__.py文件
• 不需要import导入 conftest.py，pytest用例会自动查找

共享测试数据

如果要使用数据文件中的测试数据，最好的方法是将这些数据加载到fixture函数中以供测试方法注入使用。这利用到了pytest的自动缓存机制。

另一个好方法是在tests文件夹中添加数据文件。 还有社区插件可用于帮助处理这方面的测试，例如：pytest-datadir和pytest-datafiles。
 

作用域

• 一个工程下可以建多个conftest.py的文件，一般在工程根目录下的conftest.py文件起到全局作用，在不同子目录下也可以放conftest.py文件，作用只能在该层目录及以下目录实现
• conftest在不同的层级间的作用域不一样
• conftest是不能跨模块调用的

一般情况下，只会在项目根目录下，建立一个conftest.py，提供全局作用域
 

fixture scope的范围参数

之前使用@pytest.fixture(scope=’module’)来定义框架，scope的参数有以下几种

• funciton 每一个函数或方法都会调用
• class 每一个类调用一次，一个类可以有多个方法
• module 每一个.py文件调用一次，该文件内又有多个function和class
• session 每个session只运行一次，在自动化测试时，登录步骤可以使用该session

范围：session > module > class > function
 

fixture自动使用autouse=True

当用例很多的时候，每次都传这个参数，会很麻烦。fixture里面有个参数autouse，默认是False没开启的，可以设置为True开启自动使用fixture功能，这样用例就不用每次都去传参了

autouse设置为True，自动调用fixture功能

autouse的fixture遵循以下规则：

• autouse fixture遵守scope的定义，如果autouse fixture的scope为”session”，那么这个fixture无论定义在哪儿都只会运行一次，定义为”class”则表示在每个class中只会运行一次。

• 如果在module中定义了autouse，那么该module中的所有测试用例都会自动使用该fixture

• 如果在conftest.py中定义了autouse，那么该目录下的所有测试用例都会自动使用该fixture

• 最后，请谨慎使用该功能，如果你在插件中定义了一个autouse的fixture，那么所有使用了该插件的测试用例都会自动调用该fixture。这种方式在某些情况下是有用的，比如用ini文件配置fixture，这种全局的fixture应该快速有效的确定它应该完成哪些工作，避免代价高昂的导入和计算操作。
   

fixture调用结束/执行清理代码

pytest支持在fixture退出作用域的时候执行相关的清理/结束代码。使用yield而不是return关键字的时候，yield后面的语句将会在fixture退出作用域的时候被调用来清理测试用例，相当于unittest里的teardown作用
 

yield

@pytest.fixture(scope="function") 
def smtp_connection(): 
    smtp_connection = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5) 
    yield smtp_connection 
    print("teardown smtp") 
    smtp_connection.close()
  
# 无论测试是否发生了异常，print及smtp.close()语句将在function测试函数完成之后被执行

除了yield可以实现teardown,在request-context对象中注册addfinalizer方法也可以实现终结函数。
 

addfinalizer

@pytest.fixture(scope="module") 
def smtp_connection(request): 
    smtp_connection = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5) 
    def fin(): 
        print("teardown smtp_connection") 
        smtp_connection.close() 
    request.addfinalizer(fin) 
    return smtp_connection

yield和addfinalizer在测试结束之后的调用是基本类似的，addfinalizer主要有两点不同于yield：

• 可以注册多个完成函数

• 无论fixture的代码是否存在异常，addfinalizer注册的函数都会被调用，这样即使出现了异常，也可以正确的关闭那些在fixture中创建的资源

所以推荐大家都是用addfinalizer这种方式