前言

fixture是在测试函数运行前后，由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在，类似unittest中setup/teardown，但是比它们要强大、灵活很多，它的优势是可以跨文件共享。

一、Pytest fixture

1.pytest fixture几个关键特性

• 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
• 按模块化的方式实现，每个fixture都可以互相调用
• fixture可以实现unittest不能实现的功能，比如unittest中的测试用例和测试用例之间是无法传递参数和数据的，但是fixture却可以解决这个问题
• fixture的范围从简单的单元扩展到复杂的功能测试，允许根据配置和组件选项对fixture和测试用例进行参数化

2.Pytest fixture定义

• 定义fixture跟定义普通函数差不多，唯一区别就是在函数上加个装饰器@pytest.fixture()，fixture命名不要用test_开头，跟用例区分开。用例才是test_开头的命名；
• fixture装饰器里的scope有四个级别的参数：function（不写默认这个）、class、module、session；
• fixture可以有返回值，如果没有return，默认会是None；用例调用fixture的返回值，就是直接把fixture的函数名称作为参数传入；
• fixture可以返回一个元组、列表或字典；
• 测试用例可传单个、多个fixture参数；
• fixture与fixture间可相互调用；

3.Pytest fixture用法

1）用法一：作为参数使用

fixture的名字直接作为测试用例的参数，用例调用fixture的返回值，直接将fixture的函数名称当做变量名称；如果用例需要用到多个fixture的返回数据，fixture也可以返回一个元祖，list或字典，然后从里面取出对应数据。

① 将fixture函数作为参数传递给测试

@pytest.fixture()
def login():
    print("this is login fixture")
    user = "chen"
    pwd = 123456
    return user, pwd

def test_login(login):
    """将fixture修饰的login函数作为参数传递给本用例"""
    print(login)
    assert login[0] == "chen"
    assert login[1] == 123456
    assert "chen" in str(login)

② 同一个用例中传入多个fixture函数

@pytest.fixture()
def user():
    user = "cris"
    return user

@pytest.fixture()
def pwd():
    pwd = "123456"
    return pwd

def test_trans_fixture(user, pwd):
    """同一条用例中传入多个fixture函数"""
    print(user, pwd)
    assert "cris" in str(user)
    assert pwd == "123456"

③ fixture函数之间的相互传递

@pytest.fixture()
def user2():
    user = "cris"
    return user

@pytest.fixture()
def login_info(user2):
    """fixture与fixture函数之间的相互传递"""
    pwd = "e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e"
    return user2, pwd

def test_assert_login_info(login_info):
    print(login_info)
    print(type(login_info))
    assert login_info[0] == "cris"
    assert login_info[1] == "e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e"

现在我也找了很多测试的朋友，做了一个分享技术的交流群，共享了很多我们收集的技术文档和视频教程。
如果你不想再体验自学时找不到资源，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受
可以加入我们一起交流。而且还有很多在自动化，性能，安全，测试开发等等方面有一定建树的技术大牛
分享他们的经验，还会分享很多直播讲座和技术沙龙
可以免费学习！划重点！开源的！！！
qq群号：691998057【暗号：csdn999】

2）用法二：提供灵活的类似setup和teardown功能

Pytest的fixture另一个强大的功能就是在函数执行前后增加操作，类似setup和teardown操作，但是比setup和teardown的操作更加灵活；具体使用方式是同样定义一个函数，然后用装饰器标记为fixture，然后在此函数中使用一个yield语句，yield语句之前的就会在测试用例之前使用，yield之后的语句就会在测试用例执行完成之后再执行。

@pytest.fixture()
def run_function():
    print("run before function...")
    yield
    print("run after function...")

def test_run_1(run_function):
    print("case 1")

def test_run_2():
    print("case 2")

def test_run_3(run_function):
    print("case 3")

运行结果如下：

常见的应用场景：@pytest.fixture可以用在selenium中测试用例执行前后打开、关闭浏览器的操作：

@pytest.fixture()
def fixture_driver():
    driver = webdriver.Chrome()
    yield driver
    driver.quit()

def test_baidu(fixture_driver):
    driver = fixture_driver
    driver.get("http://www.baidu.com")
    driver.find_element_by_id('kw').send_keys("python fixture")
    driver.find_element_by_id('su').click()

3）用法三：利用pytest.mark.usefixtures叠加调用多个fixture

如果一个方法或者一个class用例想要同时调用多个fixture，可以使用@pytest.mark.usefixtures()进行叠加。注意叠加顺序，先执行的放底层，后执行的放上层。需注意：

① 与直接传入fixture不同的是，@pytest.mark.usefixtures无法获取到被fixture装饰的函数的返回值；

② @pytest.mark.usefixtures的使用场景是：被测试函数需要多个fixture做前后置工作时使用；

@pytest.fixture
def func_1():
    print("用例前置操作---1")
    yield
    print("用例后置操作---1")

@pytest.fixture
def func_2():
    print("用例前置操作---2")
    yield
    print("用例后置操作---2")

@pytest.fixture
def func_3():
    print("用例前置操作---3")
    yield
    print("用例后置操作---3")

@pytest.mark.usefixtures("func_3")  # 最后执行func_3
@pytest.mark.usefixtures("func_2")  # 再执行func_1
@pytest.mark.usefixtures("func_1")  # 先执行func_1
def test_func():
    print("这是测试用例")

执行结果：

4）用法四：fixture自动使用autouse=True

当用例很多的时候，每次都传这个参数，会很麻烦。fixture里面有个参数autouse，默认是False没开启的，可以设置为True开启自动使用fixture功能，这样用例就不用每次都去传参了，autouse设置为True，自动调用fixture功能。所有用例都会生效，包括类中的测试用例和类以外的测试用例。

@pytest.fixture(autouse=True, scope="function")
def func_auto():
    """autouse为True时，会作用于每一条用例"""
    print("\n---用例前置操作---")
    yield
    print("---用例后置操作---")

# func_auto函数的autouse=True时，无论是否使用usefixtures引用func_auto，都会执行func_auto
@pytest.mark.usefixtures("func_auto")
def test_01():
    print("case 1")

def test_02():
    print("case 2")

class Test:
    def test_03(self):
        print("case 3")

执行结果：

4.Pytest fixture四种作用域

fixture(scope='function'，params=None，autouse=False，ids=None，name=None)

fixture里面有个scope参数可以控制fixture的作用范围：

• function：每一个函数或方法都会调用
• class：每一个类调用一次，一个类中可以有多个方法
• module：每一个.py文件调用一次，该文件内又有多个function和class
• session：多个文件调用一次，可以跨.py文件调用（通常这个级别会结合conftest.py文件使用）

1）function级别

function默认模式为@pytest.fixture() 函数级别，即scope="function"，scope可以不写。每一个函数或方法都会调用，每个测试用例执行前都会执行一次function级别的fixture。

# @pytest.fixture(scope="function")等价于@pytest.fixture()
@pytest.fixture(scope="function")
def func_auto():
    """用例级别fixture，作用域单个用例"""
    print("\n---function级别的用例前置操作---")
    yield
    print("---function级别的用例后置操作---")

# test_01会引用func_auto函数，test_02没有用修饰器修饰，故不会引用
def test_func_auto_fixture_1(func_auto):
    print("func 1 print")

def test_func_auto_fixture_2():
    print("func 2 print")

2）class级别

fixture的scope值还可以是class，此时则fixture定义的动作就会在测试类class的所有用例之前和之后运行，需注意：测试类中只要有一个测试用例的参数中使用了class级别的fixture，则在整个测试类的所有测试用例都会调用fixture函数

① 用例类中的测试用例调用fixture

执行fixture定义的动作，以及此测试类的所有用例结束后同样要运行fixture指定的动作

@pytest.fixture(scope="class")
def class_auto():
    """类级别fixture，作用域整个类"""
    print("\n---class级别的用例前置操作---")
    yield
    print("---class级别的用例后置操作---")

class TestClassAutoFixture:
    # class级别的fixture任意一个用例引用即可
    def test_class_auto_fixture_1(self, class_auto):
        print("class 1 print")

    def test_class_auto_fixture_2(self):
        print("class 1 print")

测试类中的第1条测试用例引用了fixture修饰的函数，则整个测试类的所有测试用例都会执行fixture函数的前置操作，在所有用例执行完成后，都会执行fixture函数的后置操作。

② 用例类外的测试用例调用fixture

如果在类外的函数中去使用class级别的fixture，则此时在测试类外每个测试用例中，fixture跟function级别的fixture作用是一致的，即在类外的函数中引用了class级别的fixture，则在此函数之前和之后同样去执行fixture定义的对应的操作。

def test_class_auto_fixture(class_auto):
    print("class 1 print")

如下图所示，测试类外的函数引用了class级别的fixture，则它的作用会等同于function级别的fixture，运行结果如下：

3）module级别

在Python中module即.py文件，当fixture定义为module时，则此fixture将在当前文件中起作用。这里需要特别说明的是，当fixture的scope定义为module时，只要当前文件中有一个测试用例使用了fixture，不管这个用例是在类外，还是在类中，都会在当前文件（模块）的所有测试用例执行之前去执行fixture定义的行为以及当前文件的所有用例结束之后同样去执行fixture定义的对应操作。

@pytest.fixture(scope="module")
def module_auto():
    """作用于整个py文件"""
    print("\n---module级别的用例前置操作---")
    yield
    print("---module级别的用例后置操作---")
    
# 测试类外和测试类内的函数方法都调用了module级别的fixture，但整个py文件只会生效一次fixture。
def test_module_scope_out_class(module_auto):
    print("case scope 01")
    
class TestScope1:
    def test_scope_01(self):
        print("case scope 01")

    def test_scope_02(self, module_auto):
        print("case scope 02")

    def test_scope_03(self):
        print("case scope 03")

若类中的方法分别调用了class级别的fixture和module级别的fixture，则会两个fixture都生效：

# 顺序在前面fixture会先执行
def test_scope_01(self, module_auto, class_auto): 
    print("case scope 01")

若类中的方法同时调用了function级别、class级别、module级别的fixture，则3种fixture会同时生效：

# 顺序在前面fixture会先执行
def test_scope_02(self, module_auto, class_auto, func_auto):  
    print("case scope 02")

4）session级别(使用conftest.py共享fixture)

当fixture的scope定义为session时，是指在当前目录下的所有用例之前和之后执行fixture对应的操作

fixture为session级别是可以跨.py模块调用的，也就是当我们有多个.py文件的用例的时候，如果多个用例只需调用一次fixture，那就可以设置为scope="session"，并且写到conftest.py文件里

使用方式：

① 定义测试用例文件

② 在指定目录下创建conftest.py（固定命名，不可修改）文件，然后在conftest.py文件中定义fixture方法，将scope指定为session，此时在当前目录下只要有一个用例使用了此fixture，则就会在当前目录下所有用例之前和之后会执行fixture定义的对应的操作。

@pytest.fixture(scope="session", )
def session_auto():
    """session级别的fixture,针对该目录下的所有用例都生效"""
    print("\n---session级别的用例前置操作---")
    yield
    print("---session级别的用例后置操作---")

定义了session级别的fixture，存放于该用例文件的同一个目录下的conftest.py文件中，该目录下的任一用例文件中的任一测试用例，引用了这个session级别的fixture，则这个session级别的fixture会针对这整个用例文件会生效。若存放在根目录下，则针对整个工程的所有用例都会生效。

class TestSessionAutoFixture:
    # session级别的fixture任意一个用例引用即可
    def test_session_auto_fixture_1(self, session_auto):
        print("session 1 print")

    def test_session_auto_fixture_2(self):
        print("session 1 print")


def test_session_auto_fixture():
    print("session 1 print")

运行结果如下：

5.Pytest fixture其他参数用法

1）ids参数-修改用例结果名称

@pytest.mark.parametrize() 还提供了第三个 ids 参数来自定义显示结果。

stars = ["刘德华", "张学友", "黎明", "郭富城"]
# 利用列表生成式生成一个用例名称的列表
ids = [f"test-case-{d}" for d in range(len(stars))]

@pytest.mark.parametrize("name", stars, ids=ids)
def test_multi_param(name):
    print(f"my name is {name}")

注：ids生成的用例名称数量一定要和用例数量一致，否则会报错，执行结果如下：

2）name参数-重命名fixture函数名称

@pytest.fixture(name="rename_get_user_info")
def get_user_info():
    user_name = "周润发"
    print(user_name)

# 此处需传入重命名后的fixture函数名
@pytest.mark.usefixtures("rename_get_user_info")
def test_parametrize_by_use_fixtures():
    """通过usefixtures装饰器传入fixture"""
    print(f"test parametrize use fixtures")
    
def test_parametrize_by_fixture_name(rename_get_user_info):
    """将fixture函数名作为形参传入"""
    print(f"test parametrize use fixtures")

3）params参数-提供返回值供测试函数调用

示例一

@pytest.fixture(params=[{"name": "周润发"}, {"age": 61}, {"height": 183}])
def fix_func(request):  # request为内建fixture
    # 使用request.param作为返回值供测试函数调用，params的参数列表中包含了做少元素，该fixture就会被调用几次，分别作用在每个测试函数上
    return request.param  # request.param为固定写法

def test_fix_func(fix_func):
    print(f"fixture函数fix_func的返回值为：{fix_func}")
    
    """打印结果如下：
    fixture函数fix_func的返回值为：{'name': '周润发'}
    fixture函数fix_func的返回值为：{'age': 61}
    fixture函数fix_func的返回值为：{'height': 183}
    """

示例二

params = [
    {"case_id": 1, "case_title": "验证正常添加车辆", "car_name": "苏C99688", "car_type": 1, "origin": 1, "expected": "200"},
    {"case_id": 2, "case_title": "验证添加重复车辆", "car_name": "苏C99688", "car_type": 1, "origin": 1, "expected": "500"},
    {"case_id": 3, "case_title": "验证车牌号为空", "car_name": "", "car_type": 2, "origin": 1, "expected": "500"}]

@pytest.fixture(params=params)
def add_car_params(request):
    return request.param

def test_add_car(add_car_params):
    print(f"{add_car_params['case_id']}-{add_car_params['case_title']}-{add_car_params['car_name']}")
    
    """
    运行结果如下：
    1-验证正常添加车辆-苏C99688
    2-验证添加重复车辆-苏C99688
    3-验证车牌号为空-
    """

6.内置fixture

1）tmpdir和tmpdir_factory

内置的tmpdir和tmpdir_factory负责在测试开始运行前创建临时文件目录，并在测试结束后删除。如果测试代码要对文件进行读/写操作，那么可以使用tmpdir或tmpdir_factory来创建文件或目录。单个测试使用tmpdir，多个测试使用tmpdir_factory。tmpdir的作用范围是函数级别，tmpdir_factory的作用范围是会话级别。

def test_tmpdir(tmpdir):
    # tmpdir already has a path name associated with it
    # join() extends the path to include a filename
    # the file is created when it's written to
    a_file = tmpdir.join('something.txt')

    # you can create directories
    a_sub_dir = tmpdir.mkdir('anything')

    # you can create files in directories (created when written)
    another_file = a_sub_dir.join('something_else.txt')

    # this write creates 'something.txt'
    a_file.write('contents may settle during shipping')

    # this write creates 'anything/something_else.txt'
    another_file.write('something different')

    # you can read the files as well
    assert a_file.read() == 'contents may settle during shipping'
    assert another_file.read() == 'something different'


def test_tmpdir_factory(tmpdir_factory):
    # you should start with making a directory
    # a_dir acts like the object returned from the tmpdir fixture
    a_dir = tmpdir_factory.mktemp('mydir')

    # base_temp will be the parent dir of 'mydir'
    # you don't have to use getbasetemp()
    # using it here just to show that it's available
    base_temp = tmpdir_factory.getbasetemp()
    print('base:', base_temp)

    # the rest of this test looks the same as the 'test_tmpdir()'
    # example except I'm using a_dir instead of tmpdir

    a_file = a_dir.join('something.txt')
    a_sub_dir = a_dir.mkdir('anything')
    another_file = a_sub_dir.join('something_else.txt')

    a_file.write('contents may settle during shipping')
    another_file.write('something different')

    assert a_file.read() == 'contents may settle during shipping'
    assert another_file.read() == 'something different'

2）pytestconfig

内置的pytestconfig可以通过命令行参数、选项、配置文件、插件、运行目录等方式来控制pytest。pytestconfig是request.config的快捷方式，它在pytest文档里有时候被称为“pytest配置对象”。

要理解pytestconfig如何工作，可以添加一个自定义的命令行选项，然后在测试中读取该选项。

def pytest_addoption(parser):
    """"添加一个命令行选项"""
    parser.addoption(
        "--env", default="test", choices=["dev", "test", "pre"], help="enviroment parameter")

以pytest_addoption添加的命令行选项必须通过插件来实现，或者在项目顶层目录的conftest.py文件中完成。它所在的conftest.py不能处于测试子目录下。

上述是一个传入测试环境的命令行选项，接下来可以在测试用例中使用这些选项。

def test_option(pytestconfig):
    print('the current environment is:', pytestconfig.getoption('env'))
# 运行测试
pytest -s -q test_config.py::test_option

由于前面的pytest_addoption中定义的env的默认参数是test，所以通过pytestconfig.getoption获取到的env的值就是test：

3）其他内置fixture

• cache：作用是存储一段测试会话的信息，在下一段测试会话中使用；
• capsys：capsys 有两个功能：允许使用代码读取 stdout 和 stderr；可以临时禁制抓取日志输出；
• monkeypatch：可以在运行期间对类或模块进行动态修改。在测试中，monkey patch 常用于替换被测试代码的部分运行环境，或者将输入依赖或输出依赖替换成更容易测试的对象或函数；
• doctest_namespace：doctest 模块是 Python 标准库的一部分，借助它，可以在函数的文档字符串中放入示例代码，并通过测试确保有效。你可以使用 --doctest-modules 标识搜寻并运行 doctest 测试用例；
• recwarn：可以用来检查待测代码产生的警告信息；recwarn 的值就像是一个警告信息列表，列表里的每个警告信息都有4个属性 category、message、filename、lineno。警告信息在测试开始后收集，如果你在意的警告信息出现在测试尾部，则可以在信息收集前使用 recwarn.clear() 清除不需要的内容。除了 recwarn，pytest 还可以使用 pytest.warns() 来检查警告信息。

二、Pytest conftest全局作用文件详解

Pytest支持在测试的目录中，创建conftest.py文件，进行全局配置。

conftest.py文件须知：

1. 可以跨.py文件调用，有多个.py文件调用时，可让conftest.py只调用了一次fixture，或调用多次fixture；
2. conftest.py与运行的用例要在同一个pakage下，并且有__init__.py文件；
3. 不需要import导入conftest.py，pytest用例会自动识别该文件，放到项目的根目录下就可以全局目录调用了，如果放到某个package下，那就在package内有效，可有多个conftest.py；
4. conftest.py配置脚本名称是固定的，不能改名称；
5. conftest.py文件不能被其他文件导入；
6. 所有同目录测试文件运行前都会执行conftest.py文件；

各位朋友如果有关软件测试的任何问题，欢迎文章后留言，谢谢。