5. pytest fixtures: explicit, modular, scalable

pytest

参考： https://blog.csdn.net/hekaiyou/article/details/79242391

pytest --fixtures example.py  # 查看该文件中可用的fixture

pytest fixture 可以使得测试能够可靠， 重复的执行。

• fixture具有明确的名称，并通过在测试函数、模块、类或整个项目中声明它们的使用来激活。
• fixture是以模块化的方式实现的，因为每个fixture名称都会触发fixture函数，其本身也可以使用其他fixture。
• fixture管理从简单的单元扩展到复杂的函数测试，允许根据配置和组件选项参数化fixture和测试，或者在函数、类、模块或整个测试会话范围内重复使用fixture。

Fixtures作为参数

测试函数可以通过命名参数的方式来接受fixture对象。而每个参数代表的fixture对象是通过fixture函数产生的。
fixture函数是通过@pytest.fixture来标记注册的。

import pytest
@pytest.fixture
def smtp_connection():
    import smtplib
    return smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5)
def test_ehlo(smtp_connection):
    response, msg = smtp_connection.ehlo()
    assert response == 250
    assert 0 # for demo purposes

在上面的代码中， test_ehlo函数需要smtp_connection fixture的值， pytest 会发现并调用 @pytest.fixture标记的名为smtp_connection fixture 函数。

• pytest 调用测试函数的整个过程：
  

  1. pytest 通过 test_* 找到测试函数test_ehlo，发现该测试函数需要一个名为smtp_connection的函数参数， 然后pytest 去寻找一个名为smtp_connection的fixture函数
     
     1. smtp_connection函数被调用并创建一个实例
     2. test_echlo被调用，并进行测试。

Fixtures的依赖注入

1.共享 fixture 函数

在测试期间， 可能会在一个测试中使用来自多个test文件的fixture 函数， 你可以将这些fixture函数移到conftest.py文件中。这样你就不需要在测试函数中导入想要的fixture， 此时它会自动被pytest发现。

pytest函数的发现始于测试类，然后是测试模块，再然后是conftest.py文件，最后是内置和第三方插件。

共享测试数据

如果我们想获取可用的测试文件， 有两种方法：
1. 在一个fixture中导入这些数据。 这里会用到pytest的自动缓存机制
2. 在tests文件夹中添加数据文件， 还有一些社区插件可以帮助我们管理这些测试：pytest-datadir和pytest-datafiles

在指定范围内共享fixture实例

通过在@pytest.fixture后添加 class, module, session 可以指定在多大范围内共享fixture实例

@pytest.fixture(scope="module")  # 每个测试模块只能调用一次修饰的fixture函数，

Higher-scoped fixtures are instantiated first