Pytest系列9 - 参数化@pytest.mark.parametrize

如果你还想从头学起Pytest，可以看看这个系列的文章哦！

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html

 

前言

pytest允许在多个级别启用测试参数化：

•  pytest.fixture() 允许fixture有参数化功能（后面讲解）
•  @pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和fixtures
•  pytest_generate_tests 允许定义自定义参数化方案或扩展（拓展）

 

参数化场景

只有测试数据和期望结果不一样，但操作步骤是一样的测试用例可以用上参数化；

可以看看下面的栗子

 

未参数化的代码

def test_1():
    assert 3 + 5 == 9


 test_2():
    assert 2 + 4 == 6


 test_3():
    assert 6 * 9 == 42

可以看到，三个用例都是加法然后断言某个值，重复写三个类似的用例有点冗余

 

利用参数化优化之后的代码

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[(3+52+46*9)])
 test_eval(test_input,expected):
    print(f测试数据{test_input},期望结果{expected}")
    assert eval(test_input) == expected

 

执行结果

可以看到，只有一条用例，但是利用参数化输入三组不同的测试数据和期望结果，最终执行的测试用例数=3，可以节省很多代码

 

实际Web UI自动化中的开发场景，比如是一个登录框

1. 你肯定需要测试账号空、密码空、账号密码都为空、账号不存在、密码错误、账号密码正确等情况
2. 这些用例的区别就在于输入的测试数据和对应的交互结果
3. 所以我们可以只写一条登录测试用例，然后把多组测试数据和期望结果参数化，节省很多代码量

 

源码分析

def parametrize(self,argnames,argvalues,indirect=False,ids=None,scope=None): 

argnames

源码解析：a comma-separated string denoting one or more argument names,or a list/tuple of argument strings.

含义：参数名字

格式：字符串"arg1,arg2,arg3"【需要用逗号分隔】

备注：源码中写了可以是参数字符串的list或者tuple，但博主实操过是不行的，不知道是不是写的有问题，大家可以看看评论下

示例

@pytest.mark.parametrize([namepwd"],1)">yy1123"),1)">yy2")])  
@pytest.mark.parametrize((")])  
@pytest.mark.parametrize(name,pwd")])

备注

有朋友提出现在上面标注错的两个可以正常使用了 

 

argvalues

源码解析：

• The list of argvalues determines how often a test is invoked with different argument values.
• If only one argname was specified argvalues is a list of values.【只有一个参数，则是值列表】
• If N argnames were specified,argvalues must be a list of N-tuples,where each tuple-element specifies a value for its respective argname.【如果有多个参数，则用元组来存每一组值】

含义：参数值列表

格式：必须是列表，如：[ val1,val2,val3 ]

如果只有一个参数，里面则是值的列表如：@pytest.mark.parametrize("username",["yy","yy2","yy3"])

如果有多个参数例，则需要用元组来存放值，一个元组对应一组参数的值，如：@pytest.mark.parametrize("name,pwd",[("yy1","123"),("yy2",("yy3","123")])

备注：虽然源码说需要list包含tuple，但我试了下，tuple包含list，list包含list也是可以的........ 

 

ids

含义：用例的ID

格式：传一个字符串列表

作用：可以标识每一个测试用例，自定义测试数据结果的显示，为了增加可读性

强调：ids的长度需要与测试数据列表的长度一致

 

indirect

作用：如果设置成True，则把传进来的参数当函数执行，而不是一个参数（下一篇博文即讲解）

 

讲完源码，对方法有更深入的了解了，我们就讲讲常用的场景

 

装饰测试类

@pytest.mark.parametrize('a,b,expect',data_1)
class TestParametrize:

     test_parametrize_1(self,a,expect):
        print(\n测试函数11111 测试数据为\n{}-{}.format(a,b))
        assert a + b == expect

     test_parametrize_2(self,1)">\n测试函数22222 测试数据为\n{}-{}assert a + b == expect

 

执行结果

 

重点

当装饰器 @pytest.mark.parametrize 装饰测试类时，会将数据集合传递给类的所有测试用例方法

 

“笛卡尔积”，多个参数化装饰器

# 笛卡尔积，组合数据
data_1 = [1,2,3]
data_2 = [a',1)">b]


@pytest.mark.parametrize(arametrize( test_parametrize_1(a,b):
    笛卡尔积 测试数据为 ： {a}，{b}')

 

执行结果

重点知识

• 一个函数或一个类可以装饰多个 @pytest.mark.parametrize 
• 这种方式，最终生成的用例数是n*m，比如上面的代码就是：参数a的数据有3个，参数b的数据有2个，所以最终的用例数有3*2=6条
• 当参数化装饰器有很多个的时候，用例数都等于n*n*n*n*....

 

参数化 ，传入字典数据

 字典
data_1 = (
    {
        user': 1': 2
    },{
        ': 3': 4
    }
)


@pytest.mark.parametrize(dic test_parametrize_1(dic):
    测试数据为\n{dic}user:{dic["user"]},pwd{dic["pwd"]}')

没啥特别的，只是数据类型是常见的dict而已

 

执行结果

09parametrize.py::test_parametrize_1[dic0] PASSED                        [ 50%]测试数据为
{': 1,1)">}
user:1arametrize.py::test_parametrize_1[dic1] PASSED                        [100%': 3,1)">}
user:3,pwd4

 

参数化，标记数据

 标记参数化
@pytest.mark.parametrize(),(aram(6 * 9pytest.mark.xfail),1)">6*6pytest.mark.skip)
])
 test_mark(test_input,1)">assert eval(test_input) == expected

 

执行结果

 

参数化，增加可读性

 增加可读性
data_1 = [
    (1,(4,5,9)
]

 ids
ids = [a:{} + b:{} = expect:{}".format(a,expect) for a,expect in data_1]


@pytest.mark.parametrize(ids)
 TestParametrize(object):

    测试函数1测试数据为{}-{}测试函数2数据为{}-{}assert a + b == expect

 

执行结果

 

知识点

多少组数据，就要有多少个id，然后组成一个id的列表

作用：主要是为了更加清晰看到用例的含义