第3章 pytest入门

3. pytest入门：命名规则、断言机制、运行模式、测试用例编写

好，咱们今天来聊聊pytest。说实话，我刚开始做自动化测试那会儿，用的还是unittest。后来有一次接手一个大型项目，用例数量上千，unittest跑起来那个慢啊……同事推荐我试试pytest，一试就回不去了。pytest给我的感觉就是——简洁、灵活、强大。你想想看，一个框架能同时搞定单元测试和端到端测试，还能跟各种插件无缝集成，这得多省心。

3.1 pytest的命名规则

pytest最方便的一点，就是它的自动发现机制。你不需要手动注册用例，它自己就能找到。但前提是——你得按它的规矩来命名。

核心规则：

测试文件：以 test_ 开头，或以 _test 结尾。比如 test_login.py、login_test.py
测试类：以 Test 开头。注意首字母大写，比如 TestUserLogin
测试方法/函数：以 test_ 开头。比如 test_login_success

我个人习惯把测试文件命名为 test_模块名.py，这样一眼就能看出测的是哪个模块。比如测登录功能，就叫 test_login.py。嗯，这里要注意：测试类里不要写 __init__ 方法，否则pytest会报错。我刚开始就踩过这个坑。

# test_demo.py
class TestCalculator:
    def test_add(self):
        assert 1 + 1 == 2

    def test_subtract(self):
        assert 3 - 1 == 2

3.2 断言机制

pytest的断言，说白了就是用Python原生的 assert 关键字。这一点跟unittest那种 self.assertEqual() 的写法比起来，简直不要太清爽。

为什么会这样？因为pytest在底层对 assert 做了增强。当断言失败时，它会自动输出详细的上下文信息，告诉你实际值和期望值差了多少。我在项目中遇到过好几次，一个断言失败，pytest直接打印出两个列表的差异，省了我大量调试时间。

常用断言写法：

assert a == b —— 判断相等
assert a != b —— 判断不等
assert a in b —— 判断包含
assert a is None —— 判断为空
assert a > 0 —— 判断大小
assert bool(a) is True —— 判断布尔值

def test_list_contains():
    my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    assert 3 in my_list  # 判断元素是否在列表中

def test_string_contains():
    text = "Hello, pytest!"
    assert "pytest" in text  # 判断子串

def test_dictionary():
    user = {"name": "Alice", "age": 30}
    assert user["age"] == 30
    assert "name" in user  # 判断键是否存在

避坑指南：我曾经在断言浮点数相等时吃过亏。两个浮点数明明看起来一样，但断言就是失败。后来才发现是精度问题。建议用 pytest.approx() 来处理浮点数比较。

def test_float():
    assert 0.1 + 0.2 == pytest.approx(0.3)  # 使用approx避免精度问题

3.3 运行模式

pytest的运行模式非常灵活。你可以跑单个文件、单个函数，甚至按标签筛选。我平时最常用的就这几种：

命令	说明	示例
`pytest`	运行当前目录下所有测试	直接执行，自动发现
`pytest 文件名.py`	运行指定文件	`pytest test_login.py`
`pytest -k "关键字"`	按名称匹配运行	`pytest -k "login"`
`pytest -v`	显示详细输出	每个用例名称都会打印
`pytest -s`	显示print输出	调试时特别有用
`pytest --tb=short`	缩短错误回溯	只看关键错误信息

举个例子，你只想跑登录相关的用例，但又不想改代码，直接用 pytest -k "login" -v 就行。我个人习惯在调试时加上 -s 参数，这样能看到print的中间结果，排查问题快很多。

3.4 测试用例编写

写测试用例，说白了就是三步：准备数据、执行操作、验证结果。pytest让这三步变得特别自然。

先看一个最简单的例子：

# test_calculator.py
def test_add():
    # 准备数据
    a, b = 3, 5
    # 执行操作
    result = a + b
    # 验证结果
    assert result == 8

def test_subtract():
    assert 10 - 4 == 6

你可能会问：就这么简单？对，就这么简单。pytest不强制你用类，直接写函数就行。当然，如果用例之间有依赖关系，或者需要共享一些数据，那就用类来组织。

用类组织用例的好处：

相关用例放在一起，结构清晰
可以用 setup_method 做前置准备
方便用 @pytest.mark 打标签

class TestUserAPI:
    def setup_method(self):
        # 每个测试方法执行前都会运行
        self.user_data = {"name": "test_user", "age": 25}

    def test_create_user(self):
        # 模拟创建用户
        user = create_user(self.user_data)
        assert user["name"] == "test_user"
        assert user["age"] == 25

    def test_update_user(self):
        # 模拟更新用户
        updated = update_user(1, {"age": 26})
        assert updated["age"] == 26

我的经验：写测试用例时，尽量做到一个用例只测一个功能点。比如测登录，就分三个用例：成功登录、密码错误、账号不存在。这样哪个环节出问题，一眼就能定位。我曾经见过有人一个用例里写了十几个断言，失败了都不知道是哪个条件没满足……

最后，别忘了pytest的标签功能。你可以给用例打上 @pytest.mark.smoke、@pytest.mark.regression 这样的标签，然后按标签运行：

import pytest

@pytest.mark.smoke
def test_login_success():
    assert login("admin", "123456") == True

@pytest.mark.regression
def test_login_failed():
    assert login("admin", "wrong") == False

运行命令：pytest -m smoke，就只跑冒烟测试的用例。这个在持续集成里特别实用。

好了，pytest入门就聊到这儿。记住：命名规则别搞错，断言用assert，运行模式按需选，用例结构要清晰。下一章咱们聊聊fixture，那才是pytest真正强大的地方。

📚 课程目录

3. pytest入门：命名规则、断言机制、运行模式、测试用例编写

3.1 pytest的命名规则

3.2 断言机制

3.3 运行模式

3.4 测试用例编写