pytest 入门3 个真实场景快速跑通 Python 自动化测试【免费下载链接】pytestThe pytest framework makes it easy to write small tests, yet scales to support complex functional testing项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/pytest你也许写过 unittest 的测试先 import再把方法塞进类里断言挂了报错只说 failed看不出到底是哪个值在哪儿。这正是 pytest 要替你解决的痛点——它是个 Python 自动化测试框架一个 assert 就是一个用例挂了还能自动把两边的值摆出来给你看。下面按场景带你从安装用到日常。 一条命令装好 pytestpip install pytest在任意目录建一个test_sample.py放一个最小用例def test_addition(): assert 1 1 2进这个目录敲pytest看到 1 passed 就说明测试链路通了。注意文件名和函数名都带test_前缀这是 pytest 的收集约定写错了它根本不认识。用参数化覆盖多组测试数据同一个函数要验证五组输入输出你不想把同一个测试函数复制五份。parametrize就是把数据整成一行import pytest pytest.mark.parametrize(a, b, expected, [ (1, 2, 3), (0, 0, 0), (-1, 1, 0), ]) def test_add(a, b, expected): assert a b expected三组数据被收集成三个独立用例哪组挂了报告里一眼能看出是哪行的数据不用在测试里自己写循环管理多组输入。用夹具共享测试数据与环境几个用例都要用同一个已登录用户或临时文件每个用例单独搭一遍很浪费。fixture 就是自动注入的补给import pytest pytest.fixture def user(): return {name: alice, level: 3} def test_user_name(user): assert user[name] alice把函数名写成测试的参数名值就自动进来了建和拆全由 pytest 代劳要是数据建起来贵比如一条数据库连接加个scopesession让整个会话只建一次实现细节在 fixture 源码 里不复杂。用标记筛选测试用例发布前只想跑快的那些还有几个没写完的不能跑。先标记再挑着跑import pytest pytest.mark.slow def test_heavy(): assert True pytest.mark.skip(reason还没实现) def test_todo(): assert Falsepytest -m not slow就能剔除慢用例没写完的自动跳过不碍事套件保持全绿你专心补洞。把 pytest 测试放进项目几条习惯未来的你会感谢现在的你文件和函数带test_前缀统一放进tests/目录pytest 自动收集不用登记一份源文件配一份同名测试文件出问题时好定位项目根目录放一份不超过五行的配置[pytest] addopts -v --tbshort markers slow: 慢速用例配置文件叫 pytest.ini、pyproject.toml 或 setup.cfg 都行。命令线上最常用的两个参数也一并记住-v每个用例一行--tbshort让失败堆栈短一截。常见坑与解法断言报错看不懂报错是一整行assert xxx is True而没给你比数值多半是断言重写没生效。查一下是不是用python -O启动或者测试文件旁边漏了 conftest.py。挂了想在失败那行停住加--pdb断言失败瞬间掉进 pdbp 变量名查值c继续往下跑。异步代码怎么测pytest 原生跑不了async def。装上 pytest-asyncio 插件给用例加上对应标记就行也有团队直接换 anyio 插件。下一步可以深挖的方向pytest 生态才是它真正的长板。等你用顺手了挑一个离业务近的往下挖写插件把团队通用的配置逻辑封装成插件共享框架集成直接测 Django、Flask 的视图接口性能测试用 pytest-benchmark 给响应时间设个底线【免费下载链接】pytestThe pytest framework makes it easy to write small tests, yet scales to support complex functional testing项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/pytest创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考