测试框架有哪些？
unittest + mock: python3 自带lib 库
Nose and nose2: 第三方库，based on unittest，提供部分插件 ， 600+ stars，几十个贡献者
Pytest: 第三方库， 7.7K stars，几百个贡献者 官网：
www.tutorialspoint.com/pytest/inde…
Why pytest
1、支持用简单的assert语句实现丰富的断言，无需复杂的self.assert*函数
2、自动识别测试模块和测试函数
3、兼容unittest和nose测试集
4、支持Python3和PyPy3
5、丰富的插件生态
What is pytest
一个unittest 框架
也是一个命令行工具
Pytest 提供一些测试常用的函数、一个Mark对象、一类Fixture规范以及一些自定义plugin、fixture的hook 函数。
Pytest 生态，插件较为丰富（当前908个），包含测试所需的常见的的web 服务器、数据库插件，以及一些特殊场景所需插件；
Pytest 以及相关插件安装均可使用pip
Mark
Mark用来向测试case中传递信息，比如标记和filter测试case、跳过某个case以及向case中传递参数；
parametrize 编写参数化测试
import pytest
from string_utils import string_Upper
@pytest.mark.parametrize(
's, expected',
[
('foo', 'Foo'),
('',''),
('foo BAR', 'FOO BAR'),
],
)
def test_string_upper(s, expected):
assert string_upper(s) == expected
Fixture(测试固件)
在编写单元测试时，我们常常需要重复用到一些东西。比如，当你测试一个图片操作模块时，可能需要在每个测试用例开始时，重复创建一张临时图片用于测试。
这类被许多单元测试依赖、需要重复使用的对象，常被称为fixfure。 1、在pytest框架下，可以非常方便地用@pytest.fixture装饰器创建fixture对象。
import pytest
import string
import random
@pytest.fixture
def random_token() ->str:
"""生成随机token"""
token_l = []
char_pool = string.ascii_lowercase + string.digits
for _ in range(32):
token_l.append(random.choice(char_pool))
return ''.join(token_l)
使用的话，只要在测试函数的参数列表，增加random_token参数即可：
def test_foo(random_token):
print(random_token)
2、fixture增加清理逻辑
@pytest.fixture
def db_connection():
"""创建并返回一个数据库连接"""
conn = create_db_conn()
yield conn
conn.close()
yield前的代码在创建fixture前被调用 yield后的代码在销毁fixture前被调用
3、fixture 自动执行
@pytest.fixture(autouse=True)
def prepare_data():
"""在测试开始前，创建两个用户"""
user.object.create(...)
user.object.create(...)
yield
# 在测试结束时，销毁所有用户
User.objects.all().delete()
无论测试函数的参数列表里是否添加了prepare_data,prepare_data fixture里的数据准备与销毁逻辑，都会在每个测试方法的开始与结束阶段自动执行。
4、fixture作用域scope
在pytest执行测试时，每当测试用例第一次引用某个fixture，pytest就会执行fixture函数，将结果提供给测试用例使用，同时将结果缓存起来。之后，根据scope的不同，这个被缓存的fixture结果会在不同的时机被销毁。而再次引用fixture会重新执行fixture函数而获得新的结果。
pytest里的fixture可以使用五种作用域，它们的区别如下。
- function：默认作用域。结果会在每个测试函数结束后销毁。
- class： 结果会在执行完类里的所有测试方法后销毁。
- module：结果会在执行完整个模块的所有测试后销毁。
- package：结果会在执行完整个包的所有测试后销毁。
- session： 结果会在测试会话（一次完整的pytest执行过程）结束后销毁。
Plugins
常用到的插件有 pytest-mock、pytest-cov，
monkey_patch: 对属性、dict或者环境变量的修改
mock: 对对象、模块、函数等返回值的修改，支持return或者raise
常用执行命令
1、pytest -s --capture=no --log-cli-level=DEBUG test_demo.py
conftest.py
The conftest.py file serves as a means of providing fixtures for an entire directory.
