前言
pytest允许在多个级别启用测试参数化：
- pytest.fixture() 允许fixture有参数化功能（后面讲解）
- @pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和fixtures
- pytest_generate_tests 允许定义自定义参数化方案或扩展（拓展）
参数化场景
只有测试数据和期望结果不一样，但操作步骤是一样的测试用例可以用上参数化；
可以看看下面的栗子：
未参数化的代码：
def test_1():
assert 3 + 5 == 9
def test_2():
assert 2 + 4 == 6
def test_3():
assert 6 * 9 == 42可以看到，三个用例都是加法然后断言某个值，重复写三个类似的用例有点冗余
利用参数化优化之后的代码
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
def test_eval(test_input, expected):
print(f"测试数据{test_input},期望结果{expected}")
assert eval(test_input) == expected
源码分析：
def parametrize(self,argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None):argnames
含义：参数名字
格式：字符串"arg1,arg2,arg3"【需要用逗号分隔】
备注：源码中写了可以是参数字符串的list或者tuple
@pytest.mark.parametrize(["name", "pwd"], [("yy1", "123"), ("yy2", "123")])
@pytest.mark.parametrize(("name", "pwd"), [("yy1", "123"), ("yy2", "123")])
@pytest.mark.parametrize("name,pwd", [("yy1", "123"), ("yy2", "123")])argvalues
含义：参数值列表
格式：必须是列表，如：[ val1,val2,val3 ]
1. 只有一个参数，里面则是值的列表
如：@pytest.mark.parametrize("username", ["yy", "yy2", "yy3"])
2. 多个参数例，则需要用元组来存放值，一个元组对应一组参数的值，
如：@pytest.mark.parametrize("name,pwd", [("yy1", "123"), ("yy2", "123"), ("yy3", "123")])备注：虽然源码说需要list包含tuple，但我试了下，tuple包含list，list包含list也是可以的........
ids
含义：用例的ID
格式：传一个字符串列表
作用：可以标识每一个测试用例，自定义测试数据结果的显示，为了增加可读性
强调：ids的长度需要与测试数据列表的长度一致
indirect
作用：如果设置成True，则把传进来的参数当函数执行，而不是一个参数（下一篇博文即讲解）
方法有更深入的了解了，我们就讲讲常用的场景
装饰测试类
@pytest.mark.parametrize('a, b, expect', data_1)
class TestParametrize:
def test_parametrize_1(self, a, b, expect):
print('\n测试函数11111 测试数据为\n{}-{}'.format(a, b))
assert a + b == expect
def test_parametrize_2(self, a, b, expect):
print('\n测试函数22222 测试数据为\n{}-{}'.format(a, b))
assert a + b == expect执行结果
重点
当装饰器 @pytest.mark.parametrize 装饰测试类时，会将数据集合传递给类的所有测试用例方法
“笛卡尔积”，多个参数化装饰器
# 笛卡尔积，组合数据
data_1 = [1, 2, 3]
data_2 = ['a', 'b']
@pytest.mark.parametrize('a', data_1)
@pytest.mark.parametrize('b', data_2)
def test_parametrize_1(a, b):
print(f'笛卡尔积 测试数据为 ： {a}，{b}')执行结果
重点知识
- 一个函数或一个类可以装饰多个 @pytest.mark.parametrize
- 这种方式，最终生成的用例数是n*m，比如上面的代码就是：参数a的数据有3个，参数b的数据有2个，所以最终的用例数有3*2=6条
- 当参数化装饰器有很多个的时候，用例数都等于n*n*n*n*....
参数化 ，传入字典数据
# 字典
data_1 = (
{
'user': 1,
'pwd': 2
},
{
'user': 3,
'pwd': 4
}
)
@pytest.mark.parametrize('dic', data_1)
def test_parametrize_1(dic):
print(f'测试数据为\n{dic}')
print(f'user:{dic["user"]},pwd{dic["pwd"]}')没啥特别的，只是数据类型是常见的dict而已
执行结果
09parametrize.py::test_parametrize_1[dic0] PASSED [ 50%]测试数据为
{'user': 1, 'pwd': 2}
user:1,pwd2
09parametrize.py::test_parametrize_1[dic1] PASSED [100%]测试数据为
{'user': 3, 'pwd': 4}
user:3,pwd4参数化，标记数据
# 标记参数化
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [
("3+5", 8),
("2+4", 6),
pytest.param("6 * 9", 42, marks=pytest.mark.xfail),
pytest.param("6*6", 42, marks=pytest.mark.skip)
])
def test_mark(test_input, expected):
assert eval(test_input) == expected执行结果
参数化，增加可读性
# 增加可读性
data_1 = [
(1, 2, 3),
(4, 5, 9)
]
# ids
ids = ["a:{} + b:{} = expect:{}".format(a, b, expect) for a, b, expect in data_1]
@pytest.mark.parametrize('a, b, expect', data_1, ids=ids)
class TestParametrize(object):
def test_parametrize_1(self, a, b, expect):
print('测试函数1测试数据为{}-{}'.format(a, b))
assert a + b == expect
def test_parametrize_2(self, a, b, expect):
print('测试函数2数据为{}-{}'.format(a, b))
assert a + b == expect执行结果
知识点
多少组数据，就要有多少个id，然后组成一个id的列表
作用：主要是为了更加清晰看到用例的含义