Вопрос или проблема
У меня есть старый набор тестов на Python, который использует класс-based подход unittest для тестирования, и я пытаюсь преобразовать его так, чтобы использовать pytest. Пример этого показан ниже, где определяется базовый класс с обобщенными тестами, а затем производные классы устанавливают атрибуты класса, которые используются тестами. Это довольно большие классы с множеством тестов и множеством атрибутов класса, которые управляют тестами производных классов. Мои основные вопросы следующие:
1.) Следует ли вообще использовать классы с pytest?
2.) Существует ли определенный шаблон для этого? т.е. “Когда вы видите базовые/производные тесты, подумайте о таком подходе в pytest”
class Base:
val_1 = None
val_2 = None
val_3 = None
val_4 = 5
val_5 = 0
def test_1(self):
def test_2(self):
class Test1(Base):
val_1 = 1
val_2 = 2
val_3 = 3
class Test2(Base):
val_1 = 2
val_2 = 3
val_3 = 4
class Base2(Base):
val_4 = 0
val_5 = 0
def test_3(self):
def test_4(self):
class Test3(Base2):
val_1 = 1
val_2 = 2
val_3 = 3
Ответ или решение
Конвертация тестов из unittest в pytest может потребовать изменения подхода к их организации. Вопросы, которые вы задаете, важны для понимания best practices при использовании pytest. Давайте рассмотрим их по порядку.
1.) Следует ли использовать классы в pytest?
В pytest использование классов не является обязательным. В большинстве случаев pytest поддерживает функциональный стиль написания тестов, который часто бывает более простым и понятным, чем классический подход. Однако, если ваши тесты организованы в классы и имеют общие параметры или состояния, вы можете продолжать использовать классы. Важно помнить, что pytest автоматически генерирует отчеты и собирает результаты, независимо от того, используют ли вы класс или функции.
2.) Какова лучшая практика для организации базовых и производных тестов в pytest?
Когда вы видите тесты с базовыми и производными классами, можно воспользоваться функцией параметризации в pytest, что позволяет избежать дублирования кода и сохраняет чистоту тестов. В вашем случае вы можете использовать функции и фикстуры для параметризации тестов, что обеспечит более гибкое и читаемое решение.
Ниже приведен пример, который иллюстрирует подход к переписыванию ваших тестов с использованием pytest и параметризации:
import pytest
@pytest.mark.parametrize("val_1, val_2, val_3, val_4, val_5", [
(1, 2, 3, 5, 0), # Test1
(2, 3, 4, 5, 0), # Test2
(1, 2, 3, 0, 0), # Test3 with Base2
])
def test_example(val_1, val_2, val_3, val_4, val_5):
# Здесь вы можете добавить логику теста, например:
assert val_1 + val_2 + val_3 == val_4 + val_5 # Пример тестового условия
# Пример использования дополнительной фикстуры, если требуется:
@pytest.fixture(params=[1, 2])
def setup_val(request):
return request.param
def test_with_fixture(setup_val):
# Логика теста с использованием фикстуры
assert setup_val in [1, 2]Заключение
С переходом на pytest вы можете значительно упростить свой тестовый код, использовании параметризации и функций, что сделает тесты более гибкими. Тем не менее, если у вас есть большая база тестов, переведённых в классы, и она хорошо структурирована, вы можете оставить эту организацию, но учтите, что pytest предлагает больше возможностей для функционального тестирования.
Желаю удачи в перенастройке вашего тестового набора на pytest!