Explication détaillée des connaissances de base et de l'application du framework Pytest

Explication détaillée des concepts de base et de l'utilisation du framework Pytest

1. Introduction

Avec la popularité de Python et l'émergence de divers frameworks de test, les tests logiciels sont devenus un élément indispensable du processus de développement. Pytest est un framework de test simple mais puissant en Python, conçu pour fournir un moyen plus concis, facile à utiliser et extensible d'écrire du code de test. Cet article présentera les concepts de base et l'utilisation du framework Pytest, ainsi que des exemples de code détaillés.

2. Installation et configuration

Tout d'abord, nous devons installer le framework Pytest. Utilisez la commande suivante pour terminer l'installation :

pip install pytest

Une fois l'installation terminée, nous pouvons vérifier si l'installation a réussi. Entrez la commande suivante sur la ligne de commande :

pytest --version

Si vous pouvez voir un résultat similaire à celui-ci, Pytest a été installé avec succès :

Il s'agit de la version x.x.x de pytest, importée de ...

Utilisation de Pytest Avant, nous pouvions également configurer certains paramètres courants, tels que le format de sortie, le répertoire de test, etc. Vous pouvez créer un fichier nommé pytest.ini dans le répertoire racine du projet et ajouter le contenu suivant :

[pytest]
addopts = -s -v
testpaths = tests

Parmi eux, addopts est utilisé pour définir les options des paramètres d'exécution, -s et -v indiquent respectivement la sortie de journaux et de résultats détaillés, et testpaths est le répertoire des cas de test.

3. Écrire des cas de test

Dans Pytest, les cas de test existent sous forme de fonctions. Nous pouvons écrire des fonctions de scénario de test n'importe où dans le fichier, à condition qu'il commence par test_. Voici un exemple simple :

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5

def test_multiply():
    assert multiply(2, 3) == 6

Dans le code ci-dessus, nous définissons respectivement deux fonctions de test test_add et test_multiply. Dans chaque fonction, l'instruction assert est utilisée pour vérifier les résultats attendus. Si l'assertion échoue, Pytest lancera une AssertionError et affichera les informations d'erreur pertinentes.

4. Exécuter des cas de test

Pytest propose diverses façons d'exécuter des cas de test. La méthode la plus simple consiste à saisir la commande suivante dans la ligne de commande :

pytest

La ligne de commande trouvera automatiquement tous les fichiers de test dans le répertoire du projet et y exécutera les fonctions de test. Les résultats d'exécution afficheront les résultats d'exécution de chaque fonction de test, ainsi que des informations statistiques globales.

En plus d'utiliser la commande pytest, nous pouvons également exécuter des cas de test via pytest.main(). Vous pouvez créer un fichier appelé run_tests.py et ajouter le contenu suivant :

import pytest

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

Ensuite, exécutez la commande suivante sur la ligne de commande :

python run_tests.py

Cela obtiendra le même effet.

5. Tests paramétrés

Pytest fournit une fonction très utile, à savoir les tests paramétrés. Avec les tests paramétrés, nous pouvons transmettre un ensemble de données de test à la fonction de test et exécuter le test plusieurs fois. Voici un exemple simple :

import pytest

@pytest.mark.parametrize('a,b,result', [(2, 3, 5), (4, 3, 7), (0, 0, 0)])
def test_add(a, b, result):
    assert add(a, b) == result

Dans le code ci-dessus, le décorateur @pytest.mark.parametrize est utilisé pour spécifier les données de test. Les variables paramétrées sont a, b et résultat dans l'ordre, et chaque donnée de test est transmise sous forme de liste. Ces paramètres peuvent ensuite être utilisés directement dans la fonction de test.

Lors de l'exécution de tests paramétrés, Pytest exécutera automatiquement un test pour chaque ensemble de données de test. Si un test échoue, la valeur du paramètre spécifique qui a échoué est signalée. De cette manière, nous pouvons réduire considérablement la redondance du code de test en écrivant plusieurs scénarios de test à la fois.

6. Appareils de test

Dans les tests logiciels, nous devons souvent créer des appareils de test pour initialiser l'environnement de test et nettoyer les données de test. Pytest fournit certains éléments intégrés, tels que la configuration et le démontage, qui sont utilisés pour s'exécuter respectivement avant et après le démarrage et la fin de la fonction de test.

Pour utiliser les luminaires, nous devons utiliser le décorateur @pytest.fixture dans les paramètres de la fonction test. Voici un exemple :

import pytest

@pytest.fixture
def setup():
    # 初始化测试环境
    ...

def test_demo(setup):
    # 测试函数
    ...

Dans le code ci-dessus, une configuration de fonction de luminaire est définie à l'aide du décorateur @pytest.fixture. Ensuite, utilisez cet appareil dans les paramètres de la fonction de test.

Pytest fournit également de nombreux autres appareils, tels que tmpdir (répertoire temporaire), Monkeypatch, capfd (capture de sortie standard), etc. Grâce à ces appareils, nous pouvons écrire divers cas de test plus facilement.

7. Extensions et plug-ins

Le framework Pytest prend également en charge les mécanismes d'extension et de plug-in, qui peuvent facilement ajouter diverses fonctions au framework de test. Nous pouvons étendre les capacités de Pytest en écrivant des plug-ins, tels que des rapports personnalisés, des options de ligne de commande personnalisées, etc.

8. Résumé

Cet article présente les concepts de base et l'utilisation du framework Pytest. En utilisant Pytest, nous pouvons simplifier l'écriture du code de test et rendre le processus de test plus efficace et plus fiable. Dans le même temps, en utilisant les fonctions de test paramétré et de montage de test fournies par Pytest, nous pouvons mieux organiser et gérer les cas de test et améliorer la couverture et la qualité des tests. J'espère que cet article vous aidera à comprendre et à utiliser le framework Pytest.

9. Références

1. Documentation Pytest : https://docs.pytest.org/en/latest/
2. Le livre Pytest de Martin Ohlsson

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!