理解Pytest Fixture的用法

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什么是 `@pytest.fixture`？

@pytest.fixture 是一个装饰器，用于将函数标记为fixture——一种为测试提供测试数据、设置或清理功能的特殊函数。Fixture 是 pytest 最强大的功能之一，也是许多开发者偏爱 pytest 而非 Python 内置 unittest 模块的关键原因。

Fixture 的工作原理

Fixture 遵循一个简单但强大的模式：

设置：yield 语句之前的代码在测试前运行
测试执行：测试在到达 yield 语句时运行
清理：yield 语句之后的代码在测试完成后运行

基础 Fixture 示例

import pytest

@pytest.fixture
def sample_data():
    # 设置代码
    data = {"name": "John", "age": 30}
    yield data  # 测试在此处运行
    # 清理代码（测试后运行）
    print("Cleaning up sample data")

为什么需要 Fixture

Fixture 解决了几个常见的测试问题：

测试隔离：确保每个测试都使用新鲜、可预测的数据运行
代码复用：避免在多个测试中重复设置/清理代码
资源管理：正确处理数据库连接、文件或网络连接等资源
测试清晰度：让测试函数专注于测试内容，而不是设置工作
依赖注入：为每个测试提供其所需的内容

Fixture 的主要特性

1. 依赖注入

Fixture 可以依赖于其他 fixture，创建依赖关系图：

@pytest.fixture
def database_connection():
    # 设置数据库连接
    conn = create_connection()
    yield conn
    conn.close()

@pytest.fixture
def user_table(database_connection):
    # 使用 database_connection fixture
    create_table(database_connection, "users")
    yield
    drop_table(database_connection, "users")

2. 作用域控制

Fixture 可以有不同的生命周期：

@pytest.fixture(scope="function")  # 默认 - 每个测试运行一次
def per_test_fixture():
    pass

@pytest.fixture(scope="module")  # 每个模块运行一次
def per_module_fixture():
    pass

@pytest.fixture(scope="session")  # 每个测试会话运行一次
def per_session_fixture():
    pass

3. 自动使用 Fixture

Fixture 可以自动运行而无需显式请求：

@pytest.fixture(autouse=True)
def always_run_this():
    # 这会在模块中的每个测试前运行
    yield
    # 这会在每个测试后运行

4. 参数化 Fixture

Fixture 可以生成多组数据：

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
def number(request):
    return request.param  # 将使用 1、2 和 3 运行测试

API 测试的实用示例

以下展示 fixture 如何帮助您的金融头测试场景：

import pytest
import requests

@pytest.fixture
def financial_header():
    # 设置 - 创建头信息
    headers = create_financial_header()  # 您的创建逻辑
    yield headers  # 测试使用这些头信息运行

    # 清理 - 删除头信息
    delete_financial_header(headers)  # 您的清理逻辑

def test_submit_transaction(financial_header):
    # fixture 自动提供头信息
    response = requests.post(
        "https://api.example.com/transactions",
        headers=financial_header,
        json={"amount": 100}
    )
    assert response.status_code == 201

def test_validate_header(financial_header):
    # 相同的 fixture 在另一个测试中使用
    response = requests.get(
        "https://api.example.com/validate",
        headers=financial_header
    )
    assert response.json()["valid"] is True

与 unittest 的对比

特性	pytest Fixtures	unittest setUp/tearDown
依赖注入	✅ 支持	❌ 不支持
作用域控制	✅ 函数、类、模块、会话级别	❌ 仅方法和类级别
简洁语法	✅ 简单的装饰器	❌ 需要继承
测试隔离	✅ 每个测试获得新的 fixture	❌ 共享状态可能导致问题
参数化	✅ 内置支持	❌ 需要手动实现

何时使用 Fixture

在以下情况下使用 fixture：

设置测试数据或对象
管理外部资源（数据库连接、文件等）
在测试后执行清理
共享常见的测试依赖
创建不同的测试环境
实现复杂的设置/清理逻辑

在 API 测试中（如您的金融头测试案例），fixture 特别有价值，因为它们有助于以清晰和可预测的方式管理测试资源的生命周期。

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