优先考虑稳健的软件工程实践需要同样优先考虑全面的单元测试。 Pytest 是一个强大且多功能的 Python 单元测试框架，在这一领域表现出色。 其可扩展性和丰富的功能集使其成为开源项目和大型组织的最爱，无缝适应各种领域，包括机器学习、大型语言模型、网络和 Web 开发。
Pytest 设置
Pytest 可作为 Python 包随时使用，可通过 pip 安装：
<code class="language-bash">pip install -U pytest</code>
使用命令行验证安装：
<code class="language-bash">pytest --version pytest 8.3.4 // Version may vary</code>
或者，在 Python 代码中导入 pytest 以检查运行时版本。
你的第一个 Pytest 单元测试
一个简单的测试来说明基础知识：
<code class="language-python"># tests/test_hello.py
def test_hello_world():
greeting = "Hello, Pytest!"
assert greeting == "Hello, Pytest!"</code>Pytest 执行以 test_ 开头的函数。 从终端使用 pytest 或 pytest tests/test_hello.py 运行此测试。
理解测试输出
测试输出提供关键信息：会话开始、Python 和 Pytest 版本、测试集合计数、执行进度以及通过/失败结果的摘要。
剖析测试：安排、执行、断言、清理
有效的单元测试涉及四个关键阶段：
Pytest 装置
Fixtures 提供模块化且可重用的测试上下文。 它们是使用 @pytest.fixture 装饰器定义的：
<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>灯具范围（function、class、module、package、session）控制其寿命。
使用标记进行测试分类
标记对测试进行分类，从而实现选择性执行：
<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 中定义的自定义标记提供了进一步的灵活性。
参数化测试
pytest.mark.parametrize 允许使用多个输入集运行测试：
<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：集中赛程管理
对于大型项目，conftest.py集中夹具定义，提高可维护性。
Pytest.ini：配置优化
pytest.ini 允许配置测试执行的各个方面，覆盖命令行选项。
CLI 功能和参数
Pytest 提供了广泛的命令行选项来控制测试执行（例如，-v、-q、-m、--pdb）。
使用插件增强测试
众多社区维护的插件扩展了 Pytest 的功能。
AI 和 Pytest：利用 AI 进行测试
人工智能工具可以帮助创建测试，但可能会生成通用测试。 Keploy 提供了一种更精确的方法，根据实际应用程序行为生成测试。
结论
Pytest 是一个高效的测试框架，可以轻松集成到现有工作流程中。 它的多功能性从单元测试扩展到集成和功能测试。
常见问题解答
提供的常见问题解答部分基本保持不变，因为它准确地解决了与 Pytest 相关的常见问题。
以上是使用 Pytest 进行 Python 测试：功能和最佳实践的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
