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使用pytest步入高级测试领域，预示着在你成为一名精通 Python 的开发测试人员的旅程中的又一个重要里程碑。从基本pytest功能到高级 pytest 功能的过渡就像换挡：它使你能够利用强大的测试策略在错综复杂的项目中游刃有余。

测试不仅仅是开发过程中的一项任务，它还是一种理念，意在确保交付可靠、可维护和高质量的软件。随着项目复杂性的增加，先进测试技术的重要性也随之提升。当务之急是不仅要测试预期行为，还要预测和验证系统在意外或错误情况下的行为。

Pytest 是一个多功能且强大的测试框架，提供了一套高级功能，可以应对复杂 Python 项目带来的挑战。其功能超越了简单的单元测试，为高级测试夹具、参数化、并发性、性能基准测试等打开了大门。

例如，考虑一个与多个外部系统集成的 Python 项目。在早期阶段，简单的测试方法可能就足够了。然而，随着代码库的扩展和相互依赖性的增长，更先进的测试策略变得至关重要。这就是 pytest 的高级功能发挥作用的地方。

在上述位于test_integration.py中的代码片段中，我们利用测试夹具（fixture）来模拟（mock）外部HTTP请求，从而确保尽管存在外部依赖，我们的测试仍能保持快速和确定性。

本文希望为大家掌握 pytest 高级功能提供参考，在下面的每一部分中，都将深入探讨高级主题，并通过实际示例加以阐释，让大家掌握在 Python 项目中使用这些高级测试技术的知识。

Pytest Fixtures（测试夹具）是该框架的基石，通过提供可靠且可重复的创建设置代码和测试数据的方式来提升测试水平。当我们冒险进入更复杂的测试场景时，了解夹具的高级功能变得必不可少。

测试夹具的范围和生命周期

测试夹具的范围决定了它的生命周期，决定了它的创建和销毁时间。Pytest 提供四个范围级别：函数、类、模块和会话（unction, class, module, and session），每个级别都有不同的用途。

在test_scopes.py中，我们的 module_fixture 在模块中的第一个测试之前创建，并在最后一个测试完成后拆除，展示了比标准函数作用域夹具更广泛的作用域。

使用具有外部资源、数据库和网络连接的装置

事实证明，测试夹具在与外部资源交互时非常有用，可以确保每次测试之前的状态一致以及之后的清理工作。

在test_db.py中，db_connectionfixture 管理数据库连接，确保它在每次测试时打开并在之后关闭，从而提高资源效率和测试隔离。

自动调用Fixtures和Fixtures工厂

每次测试都会自动调用自动使用装置，而夹具工厂会生成带有参数的装置。

在test_autouse.py 中，setup_and_teardown夹具会针对每个测试自动运行，而在test_factories.py中，connection_fixture是一个夹具工厂，允许根据测试要求进行自定义设置。

利用 pytest 中高级装置的强大功能，可以制作复杂的测试设置，为复杂 Python 项目中全面可靠的测试铺平道路。

在不断变化的软件开发环境中，静态测试只能覆盖有限的范围。Pytest 使我们能够根据手头的数据动态生成测试，确保在不同场景下对代码进行彻底检查。

为各种输入数据动态生成测试

在处理大量或变化的输入数据集时，动态测试生成特别有用。它允许测试适应数据，确保全面覆盖。

在test_dynamic.py中，pytest.mark.parametrize 对 test_double 进行了装饰，指示 pytest 运行三次测试，每个输入和预期输出值元组运行一次。

利用pytest_generate_tests钩子（Hook）

对于更加动态的方法，pytest_generate_tests钩子允许基于复杂逻辑或外部数据源生成测试。

在test_gen_hook.py 中，pytest_generate_tests Hook检查夹具的测试功能input_value，然后进行test_compute相应的参数化，再次促进使用不同数据运行多个测试。

动态生成测试的能力不仅增强了测试覆盖率，而且还培育了数据驱动的测试文化。它证明了 pytest 的灵活性，可以满足复杂 Python 项目的细微测试要求。

简化的测试套件是高效且有效的测试的代名词。Pytest 的标记和过滤选项允许高度组织和选择性测试执行，这在大型或复杂项目中是无价的。

创建自定义标记以更好地组织测试

自定义标记可以使用用户定义的标签进行标记测试，从而促进逻辑分组和轻松识别。

在test_markers.py中，我们定义了两个自定义标记slow和regression，它们根据测试的性质对测试进行分类。

使用标记和命令行选项进行高级过滤

标记分配后，pytest的命令行界面有助于根据这些标记执行测试子集。

当处理大量测试套件或在开发过程中需要集中测试方法时，这种选择性执行是一个福音。

此外，将标记与其他命令行选项相结合可以进一步细化测试选择。

自定义标记和命令行过滤选项之间的协同作用使开发人员能够精确地组织、选择和执行测试，从而显着改善复杂项目中的测试工作流程。

深入研究 pytest 的生态系统揭示了一个钩子和插件的世界，实现了定制的测试体验并与其他工具无缝集成。在大量 Python 项目中编排高级测试工作流程时，这种定制至关重要。

了解 Pytest Hooks

Hooks提供了与pytest内部行为交互的网关，在测试过程的各个阶段提供了大量的入口点。

在conftest.py中，pytest_runtest_protocolhook 被定制为在每次测试之前打印测试标识符，举例说明了如何利用 hooks 来修改 pytest 的行为。

创建自定义插件来扩展 Pytest 功能

插件封装了钩子和其他实用程序，提高了不同项目之间的可重用性。

在my_plugin.py中，创建了一个自定义插件来引入新的命令行选项，同时setup.py确保 pytest 识别该插件。

与其他测试库和工具集成

Pytest 的可扩展性在与其他库和工具交互时表现出色，确保了协调的测试生态系统。

在test_integration.py中，使用一个钩子将 doctest 文件包含在 pytest 收集过程中，体现了 pytest 与其他测试框架之间集成的便捷性。

Pytest 的钩子和插件架构为定制提供了基础，为复杂、定制和集成的测试环境铺平了道路，这对于应对复杂 Python 项目带来的挑战是不可或缺的。

随着项目复杂性的增加和代码库的扩展，测试套件执行所需的时间显着增加。并发和并行测试成为加快测试过程、确保快速反馈循环的有效策略。

并发和并行测试概述

并发和并行测试涉及同时执行多个测试，尽管有细微的区别。并发性涉及测试的交错执行，而并行性是指跨不同 CPU 或机器同时执行测试。

在test_concurrent.py中，异步测试利用了该pytest-asyncio插件，展示了一个简单的并发测试场景。

利用 pytest-xdist 进行并行测试执行

该pytest-xdist插件是并行测试执行、跨多个 CPU 甚至不同机器分配测试的典型工具。

在使用 -n 选项调用 pytest 时，pytest-xdist 就会开始行动，协调测试的并行执行。

在 test_parallel.py 中，两个长期运行的测试将受益于并行执行，当使用 pytest-xdist 运行时，将大大减少总的执行时间。

利用 pytest 中并发和并行测试的强大功能，再加上 pytest-xdist 插件，大大加快了测试套件的速度，这对于快节奏开发周期的复杂 Python 项目来说是一大福音。

在软件测试领域，性能不仅仅是事后的想法。这是一个重要的指标，可以揭示被测代码的效率、响应能力和速度。

Pytest 及其插件生态系统为性能测量和基准测试提供了强大的工具。

测量测试执行时间

Pytest 允许测量测试执行时间，这是一种简单而有效的衡量性能的方法。

在test_performance.py中，我们测量并断言测试的执行时间，这是关注性能的直接方法。

使用 pytest-benchmark 进行性能基准测试

为了进行更深入的分析，pytest-benchmark插件提供了全面的基准测试套件。

在 test_benchmark.py 中，使用了 pytest-benchmark 提供的基准夹具来测量 function_too_benchmark 的性能。该夹具不仅能执行被测函数，还能收集宝贵的统计数据，提供详细的性能分析。

pytest使用该选项执行–benchmark-save将保存基准测试结果，以便进行历史比较或性能趋势分析。

将性能测量和基准测试纳入测试例程中，可以提供对不同条件下代码行为的宝贵见解。这是一种在复杂的 Python 项目中维护高性能标准的严格方法，使 pytest 成为现代开发人员工具包中不可或缺的工具。

在高级测试领域，模拟和修补是不可或缺的技术，尤其是在处理外部服务、API 或被测代码之外的任何其他组件时。Pytest 与 Python 的 unittest.mock 和 pytest-mock 结合使用，有助于实现高级模拟和修补策略。

模拟外部服务和 API

模拟对于将被测代码与外部依赖项隔离、确保受控且确定的测试环境至关重要。

在 test_mocking.py 中，unittest.mock.MagicMock 用于模拟 requests.get 方法，模拟外部 API 调用并控制返回的响应。

unittest.mock和pytest-mock的高级用法

为了获得更简化的模拟体验，pytest-mock可扩展unittest.mock，提供更简单、更强大的界面。

在test_advanced_mocking.py中，使用mocker.patch将 some_module.external_function 替换为 mock 对象，从而引导 function_to_test 的行为。

对于更复杂的模拟场景，unittest.mock 和 pytest-mock 提供了大量选项，包括副作用、规范设置和自动规范等。

在test_complex_mocking.py中，create_autospec与 一起mocker.patch.object用于高级模拟，确保模拟对象遵循some_module.ExternalClass.

模拟和修补是 pytest 高级测试的基石，可实现受控、确定性和有效的测试环境，这对于健壮和可靠的软件开发至关重要。

将pytest合并到持续集成 (CI) 管道中可以确保代码在合并和部署之前自动测试，从而增强了开发工作流程。下面内容阐述如何使用流行的 CI/CD 工具配置 pytest，并描述为 CI 环境优化构建测试套件的最佳实践。

使用流行的CI/CD工具配置pytest

将pytest与Jenkins、Travis CI或GitHub Actions等 CI/CD 工具集成既简单又非常有益。

在上面python-app.yml，GitHub Actions 工作流程被定义为在每次推送时触发，设置 Python 环境、安装依赖项并使用 pytest 运行测试套件。

构建CI环境测试套件的最佳实践

明智地构建CI测试套件可以加快反馈循环并更好地利用CI资源。

目录结构：为你的测试采用逻辑和标准的目录结构，例如，将单元测试和集成测试保存在单独的目录中。

测试选择：利用pytest标记和命令行选项根据上下文有选择地运行测试，例如，在每次推送时仅运行测试的子集，并在每晚运行全套测试。

并行执行：利用 pytest-xdist 进行并行测试执行以减少总执行时间，这在快速反馈至关重要的 CI 环境中是一个福音。

结果报告：配置 pytest 生成机器可读的报告，例如 JUnit XML，可以由 CI 工具解释以提供详细的测试结果见解。

遵守这些实践，同时将 pytest 集成到 CI 管道中，可确保简化、高效且富有成效的测试工作流程，从而充满信心和可靠性地推动开发过程。

代码覆盖率是一个关键指标，反映了代码库测试的程度。它是识别未经测试的代码路径的宝贵工具，从而有助于增强测试套件。Pytest 与pytest-cov插件配合使用时，提供了一种无缝的方式来生成覆盖率报告和分析代码覆盖率。

使用pytest-cov生成覆盖率报告

该pytest-cov插件与pytest无缝集成，提供了在测试过程中测量代码覆盖率的能力。

执行上述命令将运行您的测试套件并计算整个项目的代码覆盖率。

在 test_coverage.py 中，为 my_project 中的 some_function 编写了一个典型的测试。–cov 选项指示 pytest 计算 my_project 的覆盖率。

分析代码覆盖率以识别未经测试的代码路径

收集覆盖率数据后，可以对其进行分析以识别未经测试或测试不足的代码区域。

–cov-report选项指定覆盖率报告的格式。term-missing选项将在终端中显示覆盖范围摘要并列出缺少覆盖范围的线路。

为了进行更全面的分析，可以生成 HTML 或 XML 报告，其中提供了覆盖率数据的详细视图。

此命令生成可在 Web 浏览器中查看的 HTML 报告，提供对不同文件的覆盖范围的可视化洞察，并突出显示测试套件未覆盖的代码行。

在uncovered_code.py中，uncovered_function是一段没有被任何测试覆盖的代码，这将在 HTML 覆盖率报告中突出显示。

评估代码覆盖率和审查未经测试的代码路径是实现健壮且可靠的代码库的严格方法。这是一个迭代过程，补充了测试策略，确保了高水平的代码质量和可维护性。

测试和开发的一个重要方面是有效识别、处理和调试错误的能力。Pytest 通过提供断言自省、全面的回溯格式化以及与 Python Debugger（Python 调试器） 的集成，在该领域表现出色。

利用pytest的内置断言内省和回溯格式化

Pytest 的内置断言自省显着增强了错误报告过程，提供有关测试失败的清晰易读的反馈。

在test_assertion.py 中，失败的断言将产生一条错误消息，显示计算后的表达式，有助于快速识别差异。

此外，pytest 的回溯格式设计得紧凑且信息丰富，显示回溯的基本部分，同时省略不太相关的部分。

调试测试失败并通过pytest使用Python Debugger

通常需要调试来更深入地研究测试失败。Pytest 提供与 Python 内置调试器的无缝集成。

使用–Debugger选项运行 pytest 会使您在失败时进入调试器。

在test_debugging.py脚本中，执行命令将在断言失败时启动Python Debugger会话，从而允许实时调试。

在 Python Debugger会话中，可以检查变量、计算表达式并控制执行，以更好地了解失败的原因。

利用 pytest 的错误处理和调试功能对于有效识别和解决问题至关重要，最终形成更健壮和可靠的代码库。易于调试，加上富有洞察力的错误报告，使开发人员能够直接解决问题，从而增强整体开发和测试工作流程。

随着项目的复杂性不断增加，遵守某些最佳实践对确保可持续和有效的测试策略变得势在必行。

大型项目的代码和测试组织

有效地组织代码和测试是维护可扩展且可管理的代码库的基石。

1.目录结构：

保持清晰且符合逻辑的目录结构。

将源代码和测试代码分开，通常是在项目根目录下建立 src/ 和 tests/ 目录。

2.模块化：

模块化代码和测试，将相关功能分组在一起。

利用 Python 包进一步将模块组织到相关组中。

3.命名约定：

遵守命名约定，例如，为测试文件和函数添加前缀test_.

平衡单元测试、集成测试和端到端测试

平衡的测试金字塔对于确保软件的正确性和性能至关重要。

• 单元测试：

构成测试金字塔的基础。

应该是数量多、规模小、速度快。

• 集成测试：

确保系统的不同部分按预期协同工作。

可能需要设置、拆卸以及与外部系统交互。

• 端到端测试：

通常使用自动化的 UI 交互来测试整个系统。

由于其复杂性和执行时间，应该更少。

保持单元、集成和端到端测试的平衡比例有助于实现全面、高效的测试策略。在大型项目中遵循这些高级测试的最佳实践可以为持续开发、测试和交付营造有利的环境，以有保证的质量和可靠性推动项目迈向里程碑。

像 pytest 这样的开源项目的本质在于它们周围的社区。充满活力的社区不仅提供了大量的插件和扩展，而且还为个人贡献者提供了产生切实影响的途径。

探索社区插件和扩展

大量的插件和扩展集合证明了 pytest 的稳健性和灵活性。这些插件涵盖了广泛的功能，扩展了 pytest 的核心功能。

pytest-django安装Django 集成或pytest-asyncioasyncio 支持等插件非常简单。它们与现有的 pytest 设置无缝集成。

在test_async.py中，pytest-asyncio允许异步测试功能，演示插件如何扩展 pytest 以处理现代 Python 功能。

为pytest社区和开源项目做出贡献

为pytest这样的开源项目做出贡献是回馈社区、学习和提高技能的一种令人满意的方式。

1.参与社区讨论：

参与 GitHub、邮件列表和其他平台上的讨论，了解社区的持续发展和需求。

2.贡献代码或文档：

从 GitHub 上标记为“好第一期”的问题开始，或者在您认为合适的地方改进文档。

3.开发插件：

创建并共享您自己的插件，以向 pytest 添加新功能或集成。

在pytest_myspecialplugin.py中，创建了一个自定义插件来向 pytest 添加新的命令行选项，说明如何扩展 pytest 以满足您独特的测试需求。

为 pytest 社区做出贡献可以丰富生态系统，并为个人和职业发展提供令人满意的途径。参与社区、探索大量插件并做出自己的贡献，可以营造一个协作和创新的环境，推动 pytest 及其社区向前发展。

14、结论

随着我们对 pytest 高级层的深入了解，我们可以清楚地看到这个测试框架的广阔前景。从了解核心功能到深入研究更高级的功能，我们掌握了处理复杂测试场景的知识，使我们的 Python 项目更加健壮、可靠和可维护。

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