跟我用Python和pytest学单元测试吧！🚀

Python中的单元测试感觉就像魔法一样——一点点准备，你就可以在错误进入代码之前就捕获它们。今天，我们将深入了解pytest，这是一个强大而简单的框架，让测试变得有趣！😃让我们通过例子来学习，并尽量少讲理论。准备好了吗？让我们开始吧！出发！

……

什么是pytest？(pytest是一个用于Python的自动化测试框架)

pytest 是一个 Python 测试框架，如下：

• 简单易用：写简洁的测试，减少冗余代码。
• 功能丰富：处理测试用例、断言、参数化测试等。
• 可扩展：添加插件以增强测试。

以下是安装方法：

    pip install pytest

点击全屏模式。退出全屏模式。

砰！就这样吧。你准备好了，准备好起飞了。🚀

等等

写你的第一个测试用例

这里是最简单的测试，你可以写。

    # 测试样例.py

    # 这是一个测试加法操作的函数
    def test_addition():
        assert 1 + 1 == 2

全屏模式 退出全屏

要运行此测试，请输入以下内容：

运行 pytest 测试 test_sample.py 文件。

    pytest test_sample.py

进入全屏 退出全屏

你会看到这样的结果，

耶！🎉 你过了！

—

断言的威力

pytest的强大之处在于断言。您使用assert语句来测试代码是否符合预期。这里有一些示例：

    # 测试数学功能

    def test_operations():
        assert 2 * 2 == 4
        assert 10 / 2 == 5
        assert 5 - 2 == 3

进入全屏 退出全屏

你会看到如下输出：

如果任何 assert （断言）失败，pytest 会显示出详细的错误信息。 🎉 不再用担心复杂的语法啦！

此处省略部分内容

搭建舞台：准备工作 🎡

Fixture是一种为你的测试设置可复用的环境的方式。假设你在测试一个数据库。你不必在每个测试中都连接数据库，而是可以创建一个Fixture。

比如说：

import pytest

    @pytest.fixture
    def sample_data():
        return {"name": "Alice", "age": 30}

    def test_sample_data(sample_data):
        assert sample_data["name"] == "Alice"
        assert sample_data["age"] == 30

    # 这是一个简单的测试用例，用于测试样本数据是否正确。
    # 样本数据包括一个名字和一个年龄，测试函数会检查这两个值是否与预期相符。

全屏 退出全屏

pytest 自动为测试函数提供 sample_data 固定值。🚀

此处内容省略

参数化测试：用更少，测更多 🔄

如果你想测试多个输入，可以直接使用 @pytest.mark.parametrize。

import pytest

# 这是一个使用pytest库进行测试加法函数的示例。
@pytest.mark.parametrize("x, y, result", [
    (1, 2, 3),
    (5, 5, 10),
    (10, -2, 8),
])
def test_add(x, y, result):
    # 确保x和y的和等于结果
    assert x + y == result

全屏模式/退出全屏

pytest 会针对每种输入组合进行测试！ 🔧

此处省略（……）

整理你的测试文件夹 🗂

把你的测试整理好：

• 测试文件：命名格式为 test_*.py 或 *_test.py。
• 测试函数：以 test_ 开头。

示例的结构：

    项目文件夹/
    |-- app.py
    |-- 测试文件夹/
        |-- test_app.py
        |-- test_utils.py

切换到全屏模式 退出全屏

pytest能自动找到你的测试，酷吧，😉

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pytest 插件：让你的测试更上一层楼 🏆

pytest有很多插件能让你的工作更轻松。这里有一些我特别喜欢的插件：

• pytest-cov ：用于测量代码覆盖率。

pip install pytest-cov
pytest --cov=模块

进入全屏 退出全屏

• pytest-mock ：用于单元测试的模拟对象（pytest-mock是一个用于单元测试的模拟对象库）。

• pytest-django ：用于测试Django应用。

您可以访问此链接 pytest-dev/plugins 了解更多插件。

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处理预料中的错误 ⚠️

要检查一个函数是否会抛出异常，可以使用 pytest.raises。

    import pytest

    def divide(a, b):
        if b == 0:
            raise ValueError("不能除以零.")
        return a / b

    def test_divide_by_zero():
        with pytest.raises(ValueError, match="不能除以零."):
            divide(1, 0)

全屏模式 退出

pytest 会检查错误是否被抛出，以及错误信息是否正确。

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互动测验 🕺

问题: 这个测试会输出什么呢？

def test_example():
    # 测试示例: 2*3==5
    assert 2 * 3 == 5

全屏模式 退出全屏

• A: 测试通过啦 ✅
• B: 测试失败，出错啦 ❌

提示：它失败了！😅 pytest 会类似地输出这样的内容：

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最后的小贴士 🙌

1. 从小处开始：学习时写简单的测试。
2. 尽早写测试：一边编码一边写测试，而不是之后。
3. 注重代码覆盖率：尽量提高代码覆盖率，但要确保测试有意义。

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用 pytest 进行单元测试不仅简单，还很强大，而且超级有趣！🚀从今天开始动手写测试吧，看着你的代码库一天天变得更健壮，更可靠。祝你测试玩得开心！🎮