Параметризованные тесты в Pytest: обзор с примерами
Привет, Хабр!
Хотите сделать процесс тестирования более эффективным и покрыть больше случаев с меньшим количеством кода? Тогда параметризованные тесты в Pytest — именно то, что вам нужно. В этой статье мы разберёмся, как с помощью параметризации можно существенно ускорить и упростить тестирование вашего приложения.
Сначала установим Pytest:
pip install pytestСинтаксис
Прежде чем перейти к параметризации, рассмотрим основные фичи Pytest:
Автоматическое обнаружение тестовых файлов и функций: Pytest автоматически находит файлы, начинающиеся с
test_или заканчивающиеся на_test.py, и функции внутри них.Мощные фикстуры: Фикстуры позволяют управлять подготовкой и очисткой тестовой среды.
Поддержка асинхронных тестов: Pytest отлично работает с асинхронным кодом через библиотеки вроде
pytest-asyncio.Гибкие возможности параметризации: Позволяют запускать тесты с различными наборами данных.
Декоратор @pytest.mark.parametrize — сердце параметризации в Pytest. Он позволяет запустить один и тот же тест с разными наборами входных данных. Синтаксис довольно прост.
Синтаксис декоратора:
@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)
def test_function(argnames):
# Тело тестаargnames: имя или список имён параметров, которые будут использоваться в тестовой функции.argvalues: список значений или кортежей значений, соответствующих параметрам.
Пример с одним параметром:
import pytest
@pytest.mark.parametrize("number", [1, 2, 3, 4, 5])
def test_is_positive(number):
assert number > 0Тест test_is_positive будет запущен 5 раз с разными значениями number.
Pytest позволяет параметризовать тесты с несколькими аргументами, что хорошо при тестировании функций с несколькими входными параметрами.
Синтаксис для нескольких аргументов:
@pytest.mark.parametrize("arg1, arg2, arg3", [
(val1_1, val2_1, val3_1),
(val1_2, val2_2, val3_2),
# ...
])
def test_function(arg1, arg2, arg3):
# Тело тестаПример тестирования функции сложения:
import pytest
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected_sum", [
(1, 2, 3),
(5, 5, 10),
(-1, 1, 0),
(0, 0, 0),
])
def test_addition(a, b, expected_sum):
assert a + b == expected_sumТест test_addition будет запущен 4 раза с различными комбинациями a, b и expected_sum.
Можно передавать более сложные структуры данных в качестве параметров, такие как списки или словари.
Пример с использованием словарей:
import pytest
test_data = [
{"input": [1, 2, 3], "expected": 6},
{"input": [0, 0, 0], "expected": 0},
{"input": [-1, -2, -3], "expected": -6},
]
@pytest.mark.parametrize("data", test_data)
def test_sum_list(data):
assert sum(data["input"]) == data["expected"]Здесь передаем словарь data в тестовую функцию.
Также можно комбинировать параметризацию с фикстурами для более сложных сценариев тестирования.
Пример:
import pytest
@pytest.mark.parametrize("username, password", [
("user1", "pass1"),
("user2", "pass2"),
("admin", "adminpass"),
], ids=["User One", "User Two", "Administrator"])
def test_login(username, password):
# Тест логина с заданными учетными данными
passЗдесь фикстура base_number предоставляет базовое число, а параметризация обеспечивает различные значения для increment и expected.
Чтобы сделать выводы тестов более читаемыми, можно использовать параметр ids в декораторе @pytest.mark.parametrize.
Пример:
import pytest
test_values = [1, 2, 3]
@pytest.mark.parametrize("number", test_values)
class TestNumberOperations:
def test_is_positive(self, number):
assert number > 0
def test_is_integer(self, number):
assert isinstance(number, int)Теперь при запуске тестов в выводе будут отображаться понятные идентификаторы тестовых случаев.
Можно параметризовать не только отдельные функции, но и целые классы или модули с тестами.
Параметризация класса:
import pytest
@pytest.fixture(params=[("user1", "pass1"), ("user2", "pass2")])
def user_credentials(request):
return request.param
def test_login(user_credentials):
username, password = user_credentials
# Логика теста с использованием username и password
passВ этом случае каждый тестовый метод внутри класса TestNumberOperations будет выполнен для каждого значения number.
Иногда может потребоваться параметризовать фикстуру. Pytest позволяет это сделать с помощью декоратора @pytest.fixture с параметром params.
Пример:
import pytest
@pytest.fixture
def user_profile(username):
# Фикстура, которая создает профиль пользователя на основе имени
return {"username": username, "active": True}
@pytest.mark.parametrize("username", ["alice", "bob"], indirect=True)
def test_user_profile(user_profile):
assert user_profile["active"] is TrueЕсли хочется передать параметр в фикстуру, можно использовать параметр indirect.
Пример:
import pytest
@pytest.fixture
def user_profile(username):
# Фикстура, которая создает профиль пользователя на основе имени
return {"username": username, "active": True}
@pytest.mark.parametrize("username", ["alice", "bob"], indirect=True)
def test_user_profile(user_profile):
assert user_profile["active"] is TrueПараметр username передаётся в фикстуру user_profile.
Примеры параметризованных тестов в Pytest
Параметризация тестов с простыми типами данных
Начнем с самого базового примера — параметризация с использованием простых типов данных, таких как числа и строки.
import pytest
@pytest.mark.parametrize("input_value, expected_output", [
(1, True),
(0, False),
(-1, False),
(100, True),
])
def test_is_positive(input_value, expected_output):
assert (input_value > 0) == expected_output
Проверяем функцию, которая определяет, является ли число положительным.
С помощью декоратора @pytest.mark.parametrize передаем список кортежей, каждый из которых содержит input_value и expected_output.
Списки и словари в параметризации
Иногда входные данные и ожидаемые результаты лучше представлять в виде более сложных структур, например, списков или словарей.
import pytest
@pytest.mark.parametrize("user_data", [
{"username": "artem", "password": "wonderland", "status": 200},
{"username": "ivan", "password": "builder", "status": 200},
{"username": "nikita", "password": "", "status": 400},
])
def test_user_login(user_data):
response = simulate_login(user_data["username"], user_data["password"])
assert response.status_code == user_data["status"]
def simulate_login(username, password):
# упрощенная функция для имитации логина
if username and password:
return MockResponse(200)
else:
return MockResponse(400)
class MockResponse:
def __init__(self, status_code):
self.status_code = status_codeестируем функцию логина с различными наборами данных. Передаем в тестовую функцию словарь user_data, содержащий параметры для теста.
Параметризация с фикстурами
Фикстуры в Pytest — это способ подготовки и очистки тестовой среды. Их можно параметризовать.
import pytest
@pytest.fixture(params=[
{"db_name": "test_db_1", "user": "user1"},
{"db_name": "test_db_2", "user": "user2"},
])
def db_connection(request):
db = connect_to_database(request.param["db_name"], request.param["user"])
yield db
db.disconnect()
def connect_to_database(db_name, user):
# функция подключения к базе данных
return MockDatabaseConnection(db_name, user)
class MockDatabaseConnection:
def __init__(self, db_name, user):
self.db_name = db_name
self.user = user
def disconnect(self):
pass
def test_database_query(db_connection):
result = db_connection.query("SELECT * FROM test_table;")
assert result is not NoneТестируем выполнение запроса к базе данных с различными параметрами подключения.
Фикстура db_connection параметризована и создает соединение с БД с разными настройками.
Загрузка тестовых данных из внешних источников
Когда тестовых данных много или они часто меняются, имеет смысл хранить их во внешних файлах.
Пример с файла CSV:
import pytest
import csv
def get_test_data_from_csv():
with open('test_data.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
return [row for row in reader]
@pytest.mark.parametrize("username, password, expected_status", get_test_data_from_csv())
def test_external_data(username, password, expected_status):
response = simulate_login(username, password)
assert response.status_code == int(expected_status)
# Содержание файла test_data.csv:
# username,password,expected_status
# artem,wonderland,200
# ivan,builder,200
# nikita,hack,403
# повторно используемая функция simulate_login и класс MockResponse из предыдущих примеров
def simulate_login(username, password):
# функция для имитации логина
if username == "nikita":
return MockResponse(403)
elif username and password:
return MockResponse(200)
else:
return MockResponse(400)
class MockResponse:
def __init__(self, status_code):
self.status_code = status_code
Загружаем тестовые данные из файла test_data.csv и используем их для параметризации теста.
Функция get_test_data_from_csv считывает данные из CSV-файла и возвращает список кортежей для параметризации.
Подробнее с возможностями библиотеки Pytest вы можете ознакомиться по официальной документации.
25 сентября в рамках курса «Python Developer. Professional» пройдет открытый урок на тему «Django Class Based Views». После участия в уроке вы сможете легко и быстро создавать свои представления на основе классов в Django за несколько строчек кода. Если интересно, записывайтесь по ссылке.
Habrahabr.ru прочитано 1187 раз
