優先考慮穩健的軟體工程實務需要同樣優先考慮全面的單元測試。 Pytest 是一個強大且多功能的 Python 單元測試框架，在這一領域表現出色。 其可擴展性和豐富的功能集使其成為開源專案和大型組織的最愛，無縫適應各種領域，包括機器學習、大型語言模型、網路和 Web 開發。
Pytest 設定
Pytest 可隨時作為 Python 套件使用，可透過 pip 安裝：
<code class="language-bash">pip install -U pytest</code>
使用命令列驗證安裝：
<code class="language-bash">pytest --version pytest 8.3.4 // Version may vary</code>
或者，在 Python 程式碼中匯入 pytest 以檢查執行時間版本。
你的第一個 Pytest 單元測試
一個簡單的測驗來說明基礎：
<code class="language-python"># tests/test_hello.py
def test_hello_world():
greeting = "Hello, Pytest!"
assert greeting == "Hello, Pytest!"</code>Pytest 執行以 test_ 開頭的函數。 從終端使用 pytest 或 pytest tests/test_hello.py 執行此測試。
理解測試輸出
測試輸出提供關鍵資訊：會話開始、Python 和 Pytest 版本、測試集合計數、執行進度以及通過/失敗結果的摘要。
剖析測驗：安排、執行、斷言、清理
有效的單元測試涉及四個關鍵階段：
Pytest 裝置
Fixtures 提供模組化且可重複使用的測試上下文。 它們是使用 @pytest.fixture 裝飾器定義的：
<code class="language-python">import pytest
from add import Add
@pytest.fixture
def test_add_values():
return 2, 3
class TestAddFixture:
def test_addition(self, test_add_values):
x, y = test_add_values
result = Add.add(x, y)
assert result == 5, "Addition result should be 5"</code>燈具範圍（function、class、module、package、session）控制其壽命。
使用標記進行測試分類
標記對測試進行分類，從而實現選擇性執行：
<code class="language-python"># tests/test_add_mark.py
import pytest
from add import Add
class TestAdd:
# ... (test methods with @pytest.mark.skip, @pytest.mark.skipif, @pytest.mark.xfail, etc.) ...</code>pytest.ini 中定義的自訂標記提供了進一步的靈活性。
參數化檢定
pytest.mark.parametrize 允許使用多個輸入集執行測試：
<code class="language-python"># tests/test_add_parametrize.py
import pytest
from add import Add
@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [(1, 2, 3), (-3, 3, 0), ...])
class TestAddParametrize:
# ...</code>Conftest.py：集中賽程管理
對於大型項目，conftest.py集中夾具定義，提高可維護性。
Pytest.ini：設定最佳化
pytest.ini 允許設定測試執行的各個方面，覆蓋命令列選項。
CLI 功能與參數
Pytest 提供了廣泛的命令列選項來控制測試執行（例如，-v、-q、-m、--pdb）。
使用外掛增強測試
眾多社群維護的外掛擴充了 Pytest 的功能。
AI 和 Pytest：利用 AI 測試
人工智慧工具可以幫助建立測試，但可能會產生通用測試。 Keploy 提供了一種更精確的方法，根據實際應用程式行為產生測試。
結論
Pytest 是一個高效的測試框架，可以輕鬆整合到現有工作流程中。 它的多功能性從單元測試擴展到整合和功能測試。
常見問題
提供的常見問題解答部分基本上保持不變，因為它準確地解決了與 Pytest 相關的常見問題。
以上是使用 Pytest 進行 Python 測試：功能和最佳實踐的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
