何を返したかで型が決まります。, この場合 txt() -> txt_and_list() の順にフィクスチャが実行され、その結果が test_load_numbers_sorted() に渡されます。, pytest には安全にテンポラリを作成するための tmpdir というフィクスチャがあらかじめ用意されています。先に見た例ではファイルがローカルに作られるため、大量のファイルが作られるとディレクトリが汚れてしまいますが tmpdir を使うと /tmp 配下にファイルを作成するため、ファイル管理がスマートになります。, この場合、フィクスチャ txt() は各テスト関数を実行するたびに毎回呼び出されます。場合によってはこれが非効率で冗長になることもあります。このような場合はフィクスチャが呼び出されるタイミングを次のようにして変更することができます。, ただフィクスチャのスコープはむやみに広げないほうが良いです。フィクスチャの設定をテスト間で共有すると依存関係が生まれてしまい、不意にテストが成功してしまうケースがあるからです。テスト関数ごとにフィクスチャを実行しても問題ない場合はそのようにすべきです。, 複数のファイルをまたいで共通のフィクスチャを使用したいこともあると思います。そのような時はフィクスチャを conftest.py というファイルに定義しましょう。conftest.py 内のフィクスチャは pytest によって自動的にインポートされ、conftest.py があるディレクトリ配下で暗黙的に参照できるようになります。, 標準出力にメッセージを出力する関数をテストしたい時には標準出力をキャプチャして出力されたメッセージを確認することができます。例えば次のようなフィボナッチ数列を出力する関数を考えます。, と出力されます。本当にこのように出力されるかどうかをテストしたい時には次のように書きます。, モックとは関数やクラスが相互に依存して動作する時に、依存する関数やクラスが正しく使われているかどうかをテストする時に使われるオブジェクトのことです。例えば次のコードを見てみましょう。, いま関数 send() は引数で受け取った文字列を receive() にそのまま渡さなければならないという仕様があったとします。このとき、 send() が仕様どおりに実装されているかどうかをテストするためには, のように仕様に沿っていない実装を間違った実装として検出できるようになります。モックを使うとこのような確認がテストできるようになります。, モックを使うには pytest-mock という pytest のプラグインを使用します。インストールは pipenv で次のようにできます。, send() が正しい形式で receive() を呼び出しているかどうかを確認するためには receive() が受け取った引数と呼び出し回数を記憶する仕組みが必要になります。それを実現するために receive() を偽の実装にすり替えて、引数や呼び出し回数を保存できるオブジェクト（すなわちモック）にするというアプローチを取ります（これをモンキーパッチといいます）。pytest-mock をインストールすると mocker というフィクスチャが使用できるようになります。この mocker を使って次のように receive() をモックにすることができます。, mocker.patch() は引数で受け取った文字列の関数をモック化して返す関数です。mocker.patch() を呼び出した後では send() が呼び出す receive() は interaction.py で定義された receive() の代わりにモック化された偽の receive() が呼び出されるようになります。, ここで呼び出した send() は内部で receive() を呼んでいますがその receive() は mocker.patch() が作成したモック化された receive になります。そしてこの receive は引数で受け取った値や呼び出し回数を記録したオブジェクトになっています。, これは receive() が 'Hello World!' import pytest from Car import Car speed_data = {45, 50, 55, 100} @pytest.mark.parametrize("speed_brake", speed_data) def test_car_brake(speed PyCharm は新しく作成されたパラメーターを検出し、補完リストに追加します。 For example, when running a single test function named test_foo from foo_module.py, PYTEST_CURRENT_TEST will be set to: built-in object を拡張する禁断の果実を齧ろう. You can vote up the ones you like or vote down the ones you don't like, and go to the original project class SampleTest < Minitest::Test def test_train assert_equal 2, 1 + 1 end end assert_equalは検証メソッドです。以下のような使い方となります。 assert_equal 期待値、テスト式 ここで期待値とテスト式の結果が同じであればテスト pytestの使い方について解説します。pytestの基本的な使い方から、fixtureなどの応用編までを徹底解説！「pytestを使ったテストの実行方法」や「効率的なテストの作り方」なども解説していま … ・pytest の setup / testdown の書き方を学んだ。 ・pytest のバージョンが古いとエラーが発生することもあると学んだ。 ・setup_class / teardown_class を使えば、もっと便利だと学んだ。 pytest is a test framework for Python used to write, organize, and run test cases. It is mainly used to write API test cases. Use Case Migration from unittest-style tests with setUp methods to pytest fixtures can be laborious, because users have to specify fixtures parameters in each test method in class. 環境 python 3.6.6 pytest 4.5.0 背景 pytestでテストコードを書いています。フォルダ構成は以下の通りです。 tests/ - test_api.py - utils_for_test.py utils_for_test.pyにはテストコードはありません。以下のクラスが存在します。 class ご存知の方も多いと思いますが、単体テストにおいて なぜモックを使用するのか？ということについて一旦まとめておきます。 単体テストは確かにそれ自体で対象の動作をテストするために重要です。 ですが、それだけにとどまらずリグレッション（回帰テスト）のためにも 非常に重要になってきます。 ある修正を加えた時に、 修正の影響のないところはこれまでと同じ動作となるか？ もしくは 修正した内容が反映されているか？このあたりを確認する必要があるからです。 リグレッションテストの手法と … pytest.fixture()装饰的函数必须作为参数传递给用例吗？ 1）、将class中的smtp_ini都删除，class中的用例执行失败，def用例执行成功； 2）、将class中test_send_text的smtp_ini保留，其余2个删除，class中的用例都执行成功？这 . Define a pytest test class 'TestingInventoryCreation' which tests the behavior of the '__init__' method with the following tests: Define a pytest test method 'test_creating_empty_inventory', which creates an empty inventory and checks if its 'balance_inventory' is an empty dict. Test categorization in particular is a subtly powerful tool. pythonのテストフレームワークであるpytestの主だった使い方をまとめてみました, 今回の記事で利用したバージョンは以下です, ファイルはtestから始まるファイルが対象になります, メソッドはtestから始まる関数が対象になります, 複数のテストをまとめたいときはclassを使いグルーピングしたいテストをそのクラスのメソッドとして記述します, assert キワードのあとに bool 値を返す式を書きます, 特定の例外を送出することを確認するのにはpytest.raisesを使います, markを使ってテストにメタデータを付与することができます, テストをスキップ(ペンディング)したい場合は @pytest.mark.skip を使います, 複数のパターンのパラメーターをテストする場合には @pytest.mark.parametrizeが使えます。第1引数にテスト関数で使うための変数名をカンマ区切りで指定し、第2引数に配列でパラメーターを指定します, テストに必要なオブジェクトを提供するのにfixtureは使えます, @pytest.fixtureでデコレートした関数の関数名と同じ名前の引数をテスト関数に設定して使います, fixtureをつかってテストの前後に処理を挿入することもできます, 複数のテストにまとめてfixtureを設定したい場合はクラスに @pytest.mark.usefixturesを設定します, グローバルで使える共通のfixtureを作成した場合は conftest.pyに記述します, conftest.pyは置かれたディレクトリ以下のすべてのテストで有効になります, またautouseをTrueに設定することで、引数やデコレーターで指定をしなくても自動で実行されるfixtureを作ることができます, autouseがTrueのfixtureをconftest.pyに書くことによって、conftest.pyが有効な範囲のテストに前後処理を追加することできます, 下記はscopeにfunctionを設定しすべてのテスト実行前に処理を追加している例です, monkeypatch fixture を使えば既存の関数をモックすることができます, ※ ただし datetime.datetime.now などCで書かれている組み込み型はこの方法ではモックできません。, monkeypatch fixtureを使っても datetime.datetime.now をMockして時間を操作することはできませんが、 freezegunを使うことで時間を操作してテストを行えます, 標準のunittestよりも簡潔にかけるので、これからpythonでテストを書くときは積極的に使っていきたいと思います.