Unittest与Pytest核心差异解析 | AI生成和翻译

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以下是一份简洁明了的对比，重点关注日常测试中实际发生的变化。

理念与风格

unittest：xUnit 风格（类似 Java/JUnit）。基于类的测试，包含生命周期钩子如 setUp/tearDown，方法名必须以 test_ 开头。
pytest：Python 风格且极简。支持测试函数或类，提供丰富的 fixture，使用普通的 assert 并支持断言重写。

测试发现

unittest：使用 python -m unittest discover（或加载测试套件）。查找 test*.py 文件和 TestCase 的子类。
pytest：使用 pytest 自动发现 test_*.py 和 *_test.py 文件；查找 test_* 函数和 Test* 类中的方法。

断言

unittest：提供多种特定方法（assertEqual、assertTrue、assertRaises 等）。
pytest：使用普通的 assert，并输出详细的差异对比（“左侧 vs 右侧”），支持 pytest.raises。

Fixture 与设置

unittest：使用 setUp()/tearDown()、setUpClass/tearDownClass、setUpModule/tearDownModule。
pytest：提供具有作用域的 fixture（函数/类/模块/会话），支持依赖注入、自动使用和终结器。鼓励使用小型、可重用的设置。

参数化

unittest：无内置支持；需使用循环/subTest 或第三方库。
pytest：@pytest.mark.parametrize 是一等公民（支持输入矩阵和清晰的报告）。

跳过、预期失败与标记

unittest：提供 @skip、@skipIf、@expectedFailure。
pytest：包含相同功能，外加强大的标记（@pytest.mark.slow、xfail、filterwarnings、自定义标记）和命令行选择（-m slow）。

插件与生态系统

unittest：内置功能齐全但精简；依赖外部运行器/工具实现高级功能。
pytest：拥有庞大的插件生态系统（pytest-xdist 用于并行测试、pytest-randomly、pytest-cov、pytest-mock、pytest-asyncio、pytest-django 等）。

Mock

unittest：unittest.mock 是标准库；可在任何地方使用。
pytest：可使用 unittest.mock 或 pytest-mock 的 mocker fixture（更清晰的补丁和自动清理）。

异步测试

unittest：自 3.8 版本起提供 IsolatedAsyncioTestCase（功能尚可但较冗长）。
pytest：通过 pytest-asyncio（或 trio 的插件）提供 @pytest.mark.asyncio 和对事件循环的 fixture 支持。

性能与并行

unittest：无内置并行支持；需使用 unittest-parallel/CI 技巧。
pytest：pytest-xdist -n auto 是首选方案。

IDE/CI/覆盖率

两者均与 IDE 和 CI 集成。通过 coverage.py 实现覆盖率：
- unittest：coverage run -m unittest → coverage report。
- pytest：使用 pytest-cov 时执行 pytest --cov=your_pkg。

如何选择

选择 unittest 如果：
- 你只需要标准库（无外部依赖）。
- 你需要接入遗留/xUnit 代码库或严格的组织政策。
选择 pytest 如果：
- 你希望更快地编写测试、获得更清晰的失败信息和强大的 fixture/参数化功能。
- 你能从其插件生态系统和并行化中受益。

互操作与迁移

你可以在 pytest 下运行 unittest 测试套件（pytest 能发现 unittest.TestCase）。这使你可以逐步迁移：

开始使用 pytest 作为运行器。
在现有测试旁添加 pytest 测试。
在需要的地方引入 fixture/参数化。
后续可选择将旧的 TestCase 重构为函数。

小型对比示例

相同的测试

unittest

import unittest

class TestMath(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.data = [1, 2, 3]

    def test_sum(self):
        self.assertEqual(sum(self.data), 6)

    def test_raises(self):
        with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
            1 / 0

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

pytest

import pytest

@pytest.fixture
def data():
    return [1, 2, 3]

def test_sum(data):
    assert sum(data) == 6

def test_raises():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        1 / 0

参数化

unittest (subTest)

import unittest

class TestParity(unittest.TestCase):
    def test_even(self):
        for n in [0, 2, 4]:
            with self.subTest(n=n):
                self.assertEqual(n % 2, 0)

pytest

import pytest

@pytest.mark.parametrize("n", [0, 2, 4])
def test_even(n):
    assert n % 2 == 0

Mocking

unittest.mock

from unittest.mock import patch

@patch("pkg.api.fetch_user", return_value={"id": 1})
def test_uses_api(mock_fetch):
    from pkg.service import get_user
    assert get_user(1)["id"] == 1
    mock_fetch.assert_called_once_with(1)

pytest-mock

def test_uses_api(mocker):
    mock_fetch = mocker.patch("pkg.api.fetch_user", return_value={"id": 1})
    from pkg.service import get_user
    assert get_user(1)["id"] == 1
    mock_fetch.assert_called_once_with(1)

实用建议

新项目：默认使用 pytest，以获得速度、可读性和生态系统优势。
遗留/仅限标准库的环境：坚持使用 unittest，但考虑通过 pytest 运行以在不重写测试的情况下获得更好的输出和插件支持。
早期添加 pytest-xdist 以加速 CI，添加 pytest-cov 以获取覆盖率。
使用 fixture 替代大型类设置；保持其小型化和可组合性。
使用标记来组织测试套件（slow、integration、db）并在 CI 阶段运行子集。

如果你愿意，告诉我你的项目结构和约束（仅限标准库？需要并行？异步？Django/Flask/FastAPI？），我可以为你设计一个最小化且实用的测试设置方案。

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