Pytest 是 Python 生态中最流行的 测试框架，用于编写、运行和组织单元测试、功能测试甚至复杂的集成测试。它以简洁的语法、强大的插件系统和高度可扩展性著称，广泛应用于 Python 项目的自动化测试中。以下是其核心特性和使用详解：

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Pytest 的核心特点

1. 极简语法

   • 无需继承类，使用普通函数和 assert 语句即可编写测试。
   • 示例：

     def test_add():
         assert 1 + 1 == 2  # 直接使用 assert，无需复杂断言方法
     

2. 自动发现测试

   • 自动识别以 test_ 开头的函数或 Test 开头的类中的测试方法。

3. 丰富的断言

   • 直接使用 Python 原生 assert，失败时输出详细上下文（如变量值）。
   • 对比 JUnit 的 assertEquals(expected, actual)，Pytest 更直观：

     assert user.name == "Alice"  # 失败时会显示 user.name 的实际值
     

4. Fixture 机制

   • 通过 @pytest.fixture 定义测试依赖（如数据库连接、临时文件），实现复用和依赖注入。

     @pytest.fixture
     def database():
         conn = create_db_connection()
         yield conn  # 测试结束后自动清理
         conn.close()
     
     def test_query(database):  # 自动注入 fixture
         result = database.execute("SELECT 1")
         assert result == 1
     

5. 参数化测试

   • 用 @pytest.mark.parametrize 轻松测试多组输入。

     @pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [(1, 2, 3), (0, 0, 0)])
     def test_add(a, b, expected):
         assert a + b == expected
     

6. 插件生态

   • 支持 1000+ 插件扩展功能，例如：
     • pytest-cov：生成代码覆盖率报告。
     • pytest-xdist：并行运行测试。
     • pytest-mock：集成 Mock 功能。

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Pytest 的适用场景

• 单元测试：验证函数或类的逻辑。
• API 测试：结合 requests 库测试 HTTP 接口。
• UI 自动化：与 Selenium 或 Playwright 搭配使用。
• 数据库测试：通过 Fixture 管理测试数据。

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Pytest vs. Unittest（Python 标准库）

特性	Pytest	Unittest
语法	简洁（assert）	冗长（self.assertEqual()）
Fixture	支持（@pytest.fixture）	需手动实现 setUp()/tearDown()
参数化	原生支持（@parametrize）	需依赖 subTest 或第三方库
插件生态	丰富	有限
报告输出	彩色输出，详细信息	基础格式

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快速开始

1. 安装 Pytest：

   pip install pytest
   

2. 编写测试文件（如 test_sample.py）：

   def func(x):
       return x + 1
   
   def test_answer():
       assert func(3) == 4  # 测试通过
       assert func(5) == 6  # 测试通过
   

3. 运行测试：

   pytest test_sample.py  # 运行指定文件
   pytest               # 自动发现并运行所有测试
   

   输出示例：

   ================ test session starts =================
   collected 2 items
   test_sample.py ..                                [100%]
   ================ 2 passed in 0.01s ==================
   

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高级功能示例

1. Mock 对象测试

from unittest.mock import Mock

def test_mock():
    mock = Mock(return_value=42)
    assert mock() == 42  # 模拟函数调用

2. 跳过测试

@pytest.mark.skip(reason="尚未实现")
def test_skip():
    assert False

3. 异常断言

def test_exception():
    with pytest.raises(ValueError):
        int("invalid")  # 预期抛出 ValueError

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为什么选择 Pytest？

• 减少样板代码：更少的代码，更多的测试。
• 调试友好：失败时自动输出局部变量和调用栈。
• 社区支持：广泛用于开源项目（如 Django、NumPy）。
• 与 CI/CD 集成：无缝对接 GitHub Actions、Jenkins。

总结：Pytest 是 Python 测试的“瑞士军刀”，适合从简单单元测试到复杂系统验证的所有场景。若项目已使用 unittest，也可通过 pytest 直接运行旧测试，逐步迁移。