pytest 怎么mock redis

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数据科学探索者 2024-10-13 07:56:00

文章标签 pytest 怎么mock redis pytest 测试工具程序人生自动化测试 文章分类 Redis 数据库

无论什么自动化，部分测试用例均会运用到参数化，参数化可以帮助我们覆盖更多的测试用例，减少重复代码逻辑，然而自动化中也有多种实现参数化的方法，比如UnitTest的DDT模式，Pytest的fixture，以及Pytest的parametrize均可以实现测试用例的参数化。

今天小编介绍新的一种方法，通过hook函数来实现测试用例的参数化，废话不多说，直接进入正文。

pytest_generate_tests

pytest_generate_tests钩子函数是Pytest框架中用来动态生成测试用例参数的钩子函数。通过它，我们可以在运行时动态地生成测试参数，从而避免手动编写重复的测试用例。

在conftest.py文件中编写对应的函数信息：

import pytest
def pytest_generate_tests(metafunc):
    if "data" in metafunc.fixturenames:
        metafunc.parametrize("data",
                             metafunc.module.test_data,
                             scope="function"
                             )

其中代码中data表示测试用例中对应的传参，类似fixture名称传入，metafunc表示当前测试用例的模块对象，scope表示测试用例的作用域，默认为function。

方法一

简单编写两条测试用例，然后通过pytest_generate_tests实现测试用例的参数化：

import requests
url = 'http://apis.juhe.cn/simpleWeather/query'
# 测试数据
test_data = [{
                "data":
                    {
                        "city": "上海",
                        "key": "xxxxxxxx"
                    }
        },
    {
        "data":
            {
                "city": "北京",
                "key": "xxxxxxx"
            }
    }
]
# 测试用例
def test_01(data):
  # 启动**data表示传入参数
    r = requests.post(url, **data)
    print(r.text)

编写完成后，直接运行程序，通过结果发现已经执行成功。

pytest 怎么mock redis_自动化测试

方法二

通过上面的案例，小伙伴们可能懂了pytest_generate_tests如何运行的.

其实该函数主要提供的就是动态方便我们实现测试用例，上述方法很显然不动态，小编在介绍一种使用方法，场景是根据不同的命令行，传入不同的测试数据。

这个时候就想到了pytest的另一个函数pytest_addoption，可以实现自定义命令行参数后，再次动态实现我们的参数化内容。更改conftest.py文件内容，增加pytest_addoption函数内容：

import pytest
def pytest_addoption(parser):
    # 添加自定义参数--anjing
    parser.addoption(
        "--anjing", action="store", default="anjing", help="将'anjing'添加到pytest的配置参数中"
    )

def pytest_generate_tests(metafunc):
    if "data" in metafunc.fixturenames:
        # 获取命令行的参数信息
        result = metafunc.config.getoption("anjing")
        # 判断传参值，通过传参值进行不同传入参数
        if result == 'test':
            metafunc.parametrize("data",
                             metafunc.module.test_shanghai,
                             scope="function"
                             )
        if result == 'qa':
            metafunc.parametrize("data",
                                 metafunc.module.test_beijing,
                                 scope="function"
                                 )

同样根据刚才的测试用例，将测试数据进行分离，参数值为test的访问上海的参数，参数值为qa的我们访问北京的参数：

import requests
# 上海的参数
test_shanghai = [{
                "data":
                    {
                        "city": "上海",
                        "key": "xxxxxxxx"
                    }
        },
]
# 北京的参数
test_beijing = [{
    "data":
        {
            "city": "北京",
            "key": "xxxxxxx"
        }
}]
def test_01(data):
    '''线下数据'''
    url = 'http://apis.juhe.cn/simpleWeather/query'
    r = requests.post(url, **data)
    print(r.text)

编写完成后，我们直接验证命令行传入不同参数，实现了动态参数化的内容。如果没有传入参数的话，系统会出现报错的。

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