pytest 将全局变量参数化为参数答案

【问题标题】：pytest parametrize global variable as argumentpytest 将全局变量参数化为参数
【发布时间】：2022-11-04 02:35:15
【问题描述】：

我正在尝试使用@pytest.mark.parametrize 对一系列参数运行相同的测试。测试数据必须动态计算，我尝试如下：

data = [("1", "2")]

@pytest.fixture(scope="class")
def make_data():
    global data

    data.append(("3", "4"))

@pytest.mark.usefixtures("make_data")
class Tester:

    @pytest.mark.parametrize("arg0, arg1", data)
    def test_data(self, arg0, arg1):
        print(arg0, arg1)
        print(data)
        assert 0

我在类范围夹具中创建数据，然后将其用作test_data 的参数集。我希望test_data 运行两次，参数分别为1, 2 和3, 4。但是，我得到的是带有参数1, 2 和以下标准输出的单个测试：

1 2
[('1', '2'), ('3', '4')]

data 的值显然是[('1', '2'), ('3', '4')]，这意味着类作用域夹具按照我的意愿对其进行了初始化。但不知何故，参数化似乎在此之前就已经发生了。

有没有更清洁的方法来实现我想要的？我可以简单地在test_data 方法中运行一个循环，但我觉得这违背了参数化的目的。

有没有办法在make_data 夹具中返回data 并使用@pytest.mark.parametrize 中的夹具？使用@pytest.mark.parametrize("arg0, arg1", make_data) 时，我得到TypeError: 'function' object is not iterable。 make_data 必须是一个夹具，因为在真实的测试用例中它依赖于其他夹具。

我是 pytest 的新手，如果有任何提示，我将不胜感激。谢谢你。

【问题讨论】：

在 unittest 中引入全局变量并不是一个好主意。您应该使用“setup_method 函数”设置您测试的设置，并使用“teardown_method 函数”进行清理。当测试函数中有更复杂的参数时（例如带有状态的类），您应该使用 pytest.fixture。但绝不是全局变量
这段代码有几个问题，@PicxyB 指出其中之一。你能提供更多关于你在这个测试中想要达到的目标的信息吗？并展开数据的来源是什么（例如可以有两个函数，一个生成("1", "2")，另一个生成("3", "4")）？

标签： pytest parametrized-testing

【解决方案1】：

直接的方法是使用 pytest 全局变量：

您可以在conftest.py 中分配它们：

def pytest_configure(config):
    pytest.data = foo()

并且在测试用例中

@pytest.mark.parametrize("data", pytest.data)
def test_000():
    ...

但我同意之前的评论，这不是最佳做法

【讨论】：