简介：
fixture区别于unnitest的传统单元测试（setup/teardown）有显著改进：
1.有独立的命名，并通过声明它们从测试函数、模块、类或整个项目中的使用来激活。
2.按模块化的方式实现，每个fixture都可以互相调用。
3.fixture的范围从简单的单元测试到复杂的功能测试，可以对fixture配置参数，或者跨函数function，类class，模块module或整个测试session范围。
fixture的功能
fixture是pytest特有的功能，用以在测试执行前和执行后进行必要的准备和清理工作。使用pytest.fixture标识，定义在函数前面。在你编写测试函数的时候，你可以将此函数名称做为传入参数，pytest将会以依赖注入方式，将该函数的返回值作为测试函数的传入参数。
主要的目的是为了提供一种可靠和可重复性的手段去运行那些最基本的测试内容。
从功能上看来，与setup、teardown相似，但是优势明显：
命名方式灵活，不局限于setup和teardown这几个命名
conftest.py 配置里可以实现数据共享，不需要import就能自动找到一些配置
scope="module" 每一个.py文件调用一次
scope="session" 可以实现多个.py跨文件使用一个session来完成多个用例
特点及优势
1、命令灵活：对于setup.teardown，可以不起这两个名字
2、数据共享：在conftest.py配置里写的方法可以实现数据共享，不需要import导入，可以跨文件共享
3、scope的层次及神奇的yield组合相当于各种setup和teardown
4、实现参数化
基本用法
@pytest.fixture()
import pytest
@pytest.fixture()
def login():
print("完成登录操作")
def test_search():
print("搜索功能，此方法不需要完成登录即可执行")
def test_cart(login):
print("加入购物车，需要完成登录才可以")
fixture在自动化中的应用--作用域
@pytest.fixture(scope='module')
取值 | 范围 | 说明 |
function | 函数级 | 每个函数或方法都会调用 |
class | 类级别 | 每个测试类只运行一次 |
module | 模块级别 | 每一个.py文件只调用一次 |
package | 包级 | 没一个python包至调用一次 |
session | 会话级 | 每次会话只需要运行一次，会话内所有方法及类、模块都共享这个方法 |
import pytest
@pytest.fixture(scope='module')
def login():
print("完成登录操作")
def test_search(login):
print("搜索功能，此方法不需要完成登录即可执行")
def test_cart(login):
print("加入购物车，需要完成登录才可以")
fixture在自动化中的应用-yield关键字
场景：你已经可以将测试方法【前要执行的或依赖的】解决了，测试方法后销毁清除数据的要如何进行呢？
解决：通过在fixture函数中加入yield关键字，yield是调用第一次返回结果，第二次执行他下面的语句返回。
步骤：在@pytest.fixture(scope=module)，在登录的方法中加yield，之后加销毁清楚的步骤。
import pytest
@pytest.fixture(scope='module')
def login():
# setup操作
print("完成登录操作")
token = 1
yield token # 相当于return的操作
# teardown操作
print("完成登出操作")
def test_search(login):
# print("搜索功能，此方法不需要完成登录即可执行")
print(f"token = {login}")
def test_cart(login):
# print("加入购物车，需要完成登录才可以")
print(f"token = {login}")
fixture在自动化中的应用--数据共享
场景：与其他测试工程师合作一起开发时，公共的模块要在不同的文件中，要在大家都能访问到的地方
解决：使用conftest.py这个文件进行数据共享，并且他可以放在不同位置骑着不同的范围共享作用
前提：
conftest文件名是不能换的
放在项目下是全局的数据共享的地方
执行：
系统执行到参数login时，先从本模块中查找是否有这个名字的变量
之后在conftest.py中找是否有
步骤：
将登录模块带@pytest.fixture写在conftest.py中
fixture在自动化中的应用-自动应用
场景：不想原测试方法有任何改动，或全部都自动实现自动应用，没特例，也都不需要返回值时可以选择自动应用
解决：使用fixture中参数autouse=True实现
步骤：在方法上面加@pytest.fixture(autouse=True)
fixture在自动化中的应用-参数化
场景：测试离不开数据，为了数据灵活，一般数据都是用过参数传的
解决：fixture通过固定参数requests传递
步骤：在fixture中增加@pytest.fixture(params=[1,2,3,'tom'])
在方法参数写request,方法体里面使用request.param接收参数
import pytest
@pytest.fixture(params=[1, 2, 3, "测试"])
def login(request):
print(f"数据名称为：{request.param}")
return request.param
def test_search(login):
print(f"{login}")
到此这篇关于pytest中的fixture基本用法的文章就介绍到这了,更多相关pytest fixture用法内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
