pytest 和 unittest 是 Python 中常用的两个测试框架。以下是对 pytest 和 unittest 的详细对比和说明：
目录
1. 简洁性和易用性
2. 灵活性和特性
3. 断言机制
4. 插件和扩展
5. 参数化测试
1. 简洁性和易用性
unittest
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风格：
unittest是基于 xUnit 风格的测试框架，类似于 Java 的 JUnit 和其他一些编程语言中的测试框架。 -
类和方法：
unittest强制要求你使用类和方法来定义测试，这可能在编写简单测试时显得繁琐。 -
测试结构：典型的
unittest测试用例如下：import unittestclass TestMath(unittest.TestCase):def test_addition(self):self.assertEqual(1 + 1, 2)def test_subtraction(self):self.assertEqual(2 - 1, 1)if __name__ == '__main__':unittest.main()
pytest
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简洁性：
pytest允许你编写更加简洁和直观的测试用例，无需继承任何类。 -
函数级别测试：你可以直接用函数来编写测试用例，不需要使用类。
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测试结构：典型的
pytest测试用例如下：def test_addition():assert 1 + 1 == 2def test_subtraction():assert 2 - 1 == 1if __name__ == '__main__':pytest.main()
2. 灵活性和特性
unittest
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标准库：
unittest是 Python 标准库的一部分，无需额外安装，可以直接使用。 -
继承机制：可通过继承
unittest.TestCase进行测试复用。 -
测试发现：支持通过命令行进行测试发现和运行（
python -m unitttes discover
）。
pytest
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丰富的插件系统：
pytest有丰富的插件生态系统，可以通过插件扩展功能。 -
参数化测试：非常容易进行参数化测试，这在数据驱动测试中尤其有用。
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更好的断言信息：
pytest提供更详细和友好的断言失败信息。 -
强大的 fixture：
pytest提供了一种强大的 fixture 机制，可以用于设置和清理测试环境。
3. 断言机制
unittest
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特定断言方法：使用特定的断言方法，需要记住不同的断言方法名称。
self.assertEqual(a, b) self.assertTrue(x) self.assertIsNone(y)
pytest
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Python 内置断言：直接使用 Python 内置的断言语句即可，失败时会提供详细的断言信息。
assert a == b assert x assert y is None
4. 插件和扩展
unittest
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通过额外的库和手动设置添加功能，但整体插件和扩展支持相对较弱。
pytest
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插件生态系统丰富：拥有广泛的插件支持，可以添加代码覆盖率报告、并行测试、测试数据生成等。示例如下：
pip install pytest-cov pytest --cov=myproject tests/
5. 参数化测试
unittest
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需要使用子类化测试用例或者使用
unittest提供的扩展库来进行参数化测试。import unittest from parameterized import parameterizedclass TestMath(unittest.TestCase):@parameterized.expand([(1, 1, 2),(2, 2, 4),(2, 1, 3),])def test_addition(self, a, b, expected):self.assertEqual(a + b, expected)
pytest
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通过
pytest.mark.parametrize轻松实现参数化测试。import pytest@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [(1, 1, 2),(2, 2, 4),(2, 1, 3), ]) def test_addition(a, b, expected):assert a + b == expected
总结
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unittest：适合更严谨的 xUnit 风格测试，内置于标准库，适合更传统的单元测试用例，具有一定的约束性和规则性。 -
pytest：现代化的测试框架，简洁，灵活，强大的插件和参数化机制，适用于快速编写和扩展测试，尤其是在现代 Python 开发环境中。
总的来说 ，根据项目需求和团队的习惯，选择最适合的测试框架即可 一直用unittes的同学 如果进入新公司或者新项目要求用pytest框架写脚本 也不用担心 简单好上手 🙂