如何使用Pytest进行测试

朱雀 2024-05-23 18:46 30阅读 0赞

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[2024软件测试面试刷题，这个小程序（永久刷题），靠它快速找到工作了！（刷题APP的天花板）\_软件测试刷题小程序-CSDN博客文章浏览阅读3.4k次，点赞86次，收藏15次。你知不知道有这么一个软件测试面试的刷题小程序。里面包含了面试常问的软件测试基础题，web自动化测试、app自动化测试、接口测试、性能测试、自动化测试、安全测试及一些常问到的人力资源题目。最主要的是他还收集了像阿里、华为这样的大厂面试真题，还有互动交流板块……\_软件测试刷题小程序编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502![icon-default.png?t=N7T8][icon-default.png_t_N7T8]https://blog.csdn.net/AI\_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502][2024_APP_-CSDN_3.4k_86_15_web_app_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502_icon-default.png_t_N7T8_icon-default.png_t_N7T8_https_blog.csdn.net_AI_Green_article_details_134931243_spm_1001.2014.3001.5502]

开始使用 Python 进行测试可能十分困难。Python 的标准库确实提供了一些用于编写测试的实用程序和帮助程序，但也有一些缺点可能会导致编写比较困难。

Pytest 是最常用的 Python 测试工具和框架之一。尽管 Pytest 可以帮助实现高度复杂的测试方案，但在创建测试时，它不会强制使用其功能。你可以编写简单的测试，但仍受益于快速且功能齐全的测试运行程序以及有用的报告。

Pytest 的一个关键点在于利用它可以更轻松地编写测试。可以编写一个没有依赖项或配置的测试函数并立即运行测试。

我们在此介绍 Pytest 入门所需的一些基础知识，以便你可以将自己的测试套件提升到新的水平。

### **要学习的知识** ###

完成本模块后，能够使用 Pytest 编写测试，解释其丰富的故障报告，并利用其功能齐全的测试运行程序。应该可以轻松使用测试函数和类，并且能够确定何时使用哪一个。

有了这些知识后，你可以：

*  使用 Pytest 的现有测试或扩展现有的测试套件。
 *  使用 Pytest 的错误报告准确确定故障。
 *  使用 Pytest 作为库和命令行工具。

### **主要目标是什么？** ###

你应该可以轻松使用 Pytest 和编写 Pytest 测试，在我们的帮助下编写更多更好的测试，成为更高效的工程师。

## **0****1** **Pytest基础知识** ##

让我们开始使用 Pytest 进行测试。如上面所述，Pytest 高度可配置，可处理复杂的测试套件。但是，开始编写测试时不需要用到太多。事实上，编写测试的框架越简单越好。

在本部分结束时，应拥有开始编写第一个测试并使用 Pytest 运行它们所需的一切内容。

### **约定** ###

在深入了解编写测试之前，我们必须了解 Pytest 所依赖的一些测试约定。

在 Python 中没有关于测试文件、测试目录或常规测试布局的硬性规则。你可以通过了解这些规则使用自动测试发现和执行，而无需进行任何其他配置。

#### **测试目录和测试文件** ####

测试的主目录是 tests 目录。可以将此目录置于项目的根级别，但有人也经常把它与代码模块放在一起。

**备注**

在本模块中，我们默认使用项目根目录中的 tests。

让我们看看名为 jformat 的小型 Python 项目的根目录是怎样的：

.
    ├── README.md
    ├── jformat
    │   ├── __init__.py
    │   └── main.py
    ├── setup.py
    └── tests
        └── test_main.py

tests 目录位于具有一个测试文件的项目的根目录中。在这种情况下，此测试文件称为 test\_main.py。此示例演示了两个关键约定：

*  使用 tests 目录来放置测试文件和嵌套的测试目录。
 *  测试文件的前缀为 test。此前缀指示文件包含测试代码。

**注意**

避免将 test（单一形式）用作目录名称。test 名称是一个 Python 模块，因此创建一个与之同名的目录将会替代它。请始终改用复数形式的 tests。

#### **测试函数** ####

使用 Pytest 的一个有力论据是，它允许编写测试函数。与测试文件类似，测试函数必须带有 test\_ 前缀。test\_ 前缀可确保 Pytest 收集并执行测试。

一个简单的测试函数如下所示：

def test_main():
        assert "a string value" == "a string value"

**备注**

如果你熟悉使用 unittest，则在测试函数中使用 assert 可能会令人惊喜。稍后我们会更详细地介绍普通断言，但使用 Pytest，你将通过普通断言获得丰富的失败报告。

#### **测试类和测试方法** ####

与文件和函数的约定类似，测试类和测试方法使用以下约定：

*  测试类的前缀为 Test
 *  测试方法的前缀为 test\_

与 Python 的 unittest 库的核心区别在于无需继承。

以下示例对类和方法使用这些前缀和其他 Python 命名约定。它演示了一个小型测试类，该类在检查应用程序中的用户名。

class TestUser:
    
    
        def test_username(self):
            assert default() == "default username"

### **运行测试** ###

Pytest 既是测试框架，也是测试运行程序。测试运行程序是命令行中的可执行文件，在高级别可以：

*  通过查找测试运行的所有测试文件、测试类和测试函数来执行测试集合。
 *  通过执行所有测试来启动测试运行。
 *  跟踪测试失败、测试错误和测试通过的信息。
 *  在测试运行结束时提供丰富的报告。

**备注**

由于 Pytest 是外部库，因此必须安装后才能使用。

鉴于 test\_main.py 文件中的这些内容，我们可以看到 Pytest 运行测试时的行为：

# contents of test_main.py file
    
    
    def test_main():
        assert True

在命令行中，在 test\_main.py 文件所在的同一路径中，可以运行 pytest 可执行文件：

$ pytest
    =========================== test session starts ============================
    platform -- Python 3.10.1, pytest-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
    rootdir: /private/tmp/project
    collected 1 item
    
    
    test_main.py .                                                       [100%]
    
    
    ============================ 1 passed in 0.00s =============================

在后台，Pytest 可收集测试文件中的示例测试，而无需进行任何配置。

#### **强大的断言语句** ####

到目前为止，测试示例全部使用普通的 assert 调用。在 Python 中，assert 语句不用于测试，因为它在断言失败时缺少正确的报告。但是，Pytest 没有此限制。在后台，Pytest 使语句能够执行丰富的比较，而无需强制用户编写更多代码或配置任何内容。

通过使用普通的 assert 语句，可以使用 Python 的运算符。例如：>、<、!=、>= 或 <=。所有 Python 运算符都是有效的。此功能可能是 Pytest 最关键的功能：你不需要了解用于编写断言的新语法。

让我们看看在处理与 Python 对象的常见比较时它是如何转换的。在本例中，我们在比较长字符串时完成失败报告：

================================= FAILURES =================================
    ____________________________ test_long_strings _____________________________
    
    
        def test_long_strings():
            left = "this is a very long strings to be compared with another long string"
            right = "This is a very long string to be compared with another long string"
    >       assert left == right
    E       AssertionError: assert 'this is a ve...r long string' == 'This is a ve...r long string'
    E         - This is a very long string to be compared with another long string
    E         ? ^
    E         + this is a very long strings to be compared with another long string
    E         ? ^                         +
    
    
    test_main.py:4: AssertionError

Pytest 显示有关失败的有用上下文。字符串开头的大小写不正确，单词中包含一个额外字符。但除字符串外，Pytest 还可以帮助其他对象和数据结构。例如，以下是它处理列表的方式：

________________________________ test_lists ________________________________
    
    
        def test_lists():
            left = ["sugar", "wheat", "coffee", "salt", "water", "milk"]
            right = ["sugar", "coffee", "wheat", "salt", "water", "milk"]
    >       assert left == right
    E       AssertionError: assert ['sugar', 'wh...ater', 'milk'] == ['sugar', 'co...ater', 'milk']
    E         At index 1 diff: 'wheat' != 'coffee'
    E         Full diff:
    E         - ['sugar', 'coffee', 'wheat', 'salt', 'water', 'milk']
    E         ?                     ---------
    E         + ['sugar', 'wheat', 'coffee', 'salt', 'water', 'milk']
    E         ?           +++++++++
    
    
    test_main.py:9: AssertionError

此报告标识索引 1（列表中的第二项）有所不同。它不仅标识索引号，还提供失败的表示形式。除了提供项比较之外，它还可以报告项是否缺失，并提供信息，使你准确得知可能是哪一项。在以下情况中，此项为 "milk"：

________________________________ test_lists ________________________________
    
    
        def test_lists():
            left = ["sugar", "wheat", "coffee", "salt", "water", "milk"]
            right = ["sugar", "wheat", "salt", "water", "milk"]
    >       assert left == right
    E       AssertionError: assert ['sugar', 'wh...ater', 'milk'] == ['sugar', 'wh...ater', 'milk']
    E         At index 2 diff: 'coffee' != 'salt'
    E         Left contains one more item: 'milk'
    E         Full diff:
    E         - ['sugar', 'wheat', 'salt', 'water', 'milk']
    E         + ['sugar', 'wheat', 'coffee', 'salt', 'water', 'milk']
    E         ?                    ++++++++++
    
    
    test_main.py:9: AssertionError

最后，让我们看看它如何处理字典。如果存在失败，则比较两个大字典可能会让人难以应对，但 Pytest 在提供上下文并查明失败时会执行未完成的工作：

在此测试中，字典中有两个失败。一个是 "street" 值不同，另一个是 "number" 不匹配。

Pytest 可以准确地检测到这些差异（即使它是单个测试中的一个失败）。由于字典包含许多项，Pytest 省略相同的部分，且只显示相关内容。如果我们使用建议的 -vv 标记来使输出内容更加详细，让我们看看会发生什么情况：

____________________________ test_dictionaries _____________________________
    
    
        def test_dictionaries():
            left = {"street": "Ferry Ln.", "number": 39, "state": "Nevada", "zipcode": 30877, "county": "Frett"}
            right = {"street": "Ferry Lane", "number": 38, "state": "Nevada", "zipcode": 30877, "county": "Frett"}
    >       assert left == right
    E       AssertionError: assert {'county': 'Frett',\n 'number': 39,\n 'state': 'Nevada',\n 'street': 'Ferry Ln.',\n 'zipcode': 30877} == {'county': 'Frett',\n 'number': 38,\n 'state': 'Nevada',\n 'street': 'Ferry Lane',\n 'zipcode': 30877}
    E         Common items:
    E         {'county': 'Frett', 'state': 'Nevada', 'zipcode': 30877}
    E         Differing items:
    E         {'number': 39} != {'number': 38}
    E         {'street': 'Ferry Ln.'} != {'street': 'Ferry Lane'}
    E         Full diff:
    E           {
    E            'county': 'Frett',
    E         -  'number': 38,
    E         ?             ^
    E         +  'number': 39,
    E         ?             ^
    E            'state': 'Nevada',
    E         -  'street': 'Ferry Lane',
    E         ?                    - ^
    E         +  'street': 'Ferry Ln.',
    E         ?                     ^
    E            'zipcode': 30877,
    E           }

通过运行 pytest -vv，报告会增加详细信息量，并提供精细比较。此报告不仅会检测并显示失败，还支持快速进行更改以修正问题。

## **0****2 测试类和方法** ##

使用 Pytest 除了能编写测试函数外，还能使用类。正如我们已经提到的，不需要继承，测试类只遵循一些简单的规则。使用类可以提高灵活性和可重用性。正如你接下来会看到的，Pytest 不会妨碍你，并会避免强制你以某种方式编写测试。

与函数一样，仍然可以使用 assert 语句编写断言。

### **生成测试类** ###

让我们使用一个实际场景来了解测试类如何提供帮助。以下函数检查给定文件在其内容中是否包含“yes”。如果包含，则返回 True。如果文件不存在，或在其内容中包含“no”，则返回 False。这种情况在使用文件系统指示完成情况的异步任务中很常见。

该函数如下所示：

import os
    
    
    def is_done(path):
        if not os.path.exists(path):
            return False
        with open(path) as _f:
            contents = _f.read()
        if "yes" in contents.lower():
            return True
        elif "no" in contents.lower():
            return False

下面是名为 test\_files.py 的文件中的具有两个测试（每个条件一个测试）的类：

class TestIsDone:
    
    
        def test_yes(self):
            with open("/tmp/test_file", "w") as _f:
                _f.write("yes")
            assert is_done("/tmp/test_file") is True
    
    
        def test_no(self):
            with open("/tmp/test_file", "w") as _f:
                _f.write("no")
            assert is_done("/tmp/test_file") is False

**注意**

测试方法对临时测试文件使用 /tmp 路径，因为它更容易用于示例。但是，如果需要使用临时文件，请考虑使用 tempfile 之类的库，它可安全地创建（和删除）这些文件。并非所有系统都有 /tmp 目录，并且该位置可能不是临时的，具体取决于操作系统。

若使用 -v 标志运行测试以增加详细程度，可显示测试通过：

pytest -v test_files.py
    ============================= test session starts ==============================
    Python 3.9.6, pytest-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0 
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: /private/
    collected 2 items
    
    
    test_files.py::TestIsDone::test_yes PASSED                               [ 50%]
    test_files.py::TestIsDone::test_no PASSED                                [100%]
    
    
    ============================== 2 passed in 0.00s ===============================

虽然通过了测试，但它们看起来存在重复，并且在测试完成后还会留下文件。让我们先在下一部分中了解帮助程序方法，然后再了解如何改进测试。

### **帮助器方法** ###

在测试类中，可以使用几种方法来设置和拆解测试执行。如果定义了测试，Pytest 会自动执行。若要使用这些方法，应知道它们具有特定的顺序和行为。

*  setup：在类中的每个测试之前执行一次
 *  teardown：在类中的每个测试之后执行一次
 *  setup\_class：在类中的所有测试之前执行一次
 *  teardown\_class：在类中的所有测试之后执行一次

如果测试需要类似的（或相同的）资源才能正常工作时，编写设置方法会很有用。理想情况下，测试完成后不应留下资源，因此在这些情况下，拆解方法可以帮助进行测试清理。

#### **清理** ####

现在来看一个更新的测试类，它会在每次测试后清理文件：

class TestIsDone:
    
    
        def teardown(self):
            if os.path.exists("/tmp/test_file"):
                os.remove("/tmp/test_file")
    
    
        def test_yes(self):
            with open("/tmp/test_file", "w") as _f:
                _f.write("yes")
            assert is_done("/tmp/test_file") is True
    
    
        def test_no(self):
            with open("/tmp/test_file", "w") as _f:
                _f.write("no")
            assert is_done("/tmp/test_file") is False

由于使用了 teardown() 方法，所以此测试类不再遗留 /tmp/test\_file。

#### **设置** ####

我们可以对此类执行的另一个改进是添加指向文件的变量。由于该文件现已在六个位置声明，因此对路径的任何更改都意味着在所有这些位置更改它。此示例展示添加了声明路径变量的 setup() 方法后该类是什么样子：

class TestIsDone:
    
    
        def setup(self):
            self.tmp_file = "/tmp/test_file"
    
    
        def teardown(self):
            if os.path.exists(self.tmp_file):
                os.remove(self.tmp_file)
    
    
        def test_yes(self):
            with open(self.tmp_file, "w") as _f:
                _f.write("yes")
            assert is_done(self.tmp_file) is True
    
    
        def test_no(self):
            with open(self.tmp_file, "w") as _f:
                _f.write("no")
            assert is_done(self.tmp_file) is False

#### **自定义帮助程序方法** ####

可以在类中创建自定义帮助程序方法。这些方法不得以名称 test 为前缀，并且不能命名为安装程序或清理方法。在 TestIsDone 类中，我们可以在自定义帮助程序中自动创建临时文件。该自定义帮助程序方法可能如以下示例所示：

def write_tmp_file(self, content):
            with open(self.tmp_file, "w") as _f:
                _f.write(content)

Pytest 不会自动执行 write\_tmp\_file() 方法，其他方法可以直接调用该方法以保存重复的任务，例如写入文件。

将测试方法更新为使用自定义帮助程序后，整个类如下例所示：

class TestIsDone:
    
    
        def setup(self):
            self.tmp_file = "/tmp/test_file"
    
    
        def teardown(self):
            if os.path.exists(self.tmp_file):
                os.remove(self.tmp_file)
    
    
        def write_tmp_file(self, content):
            with open(self.tmp_file, "w") as _f:
                _f.write(content)
    
    
        def test_yes(self):
            self.write_tmp_file("yes")
            assert is_done(self.tmp_file) is True
    
    
        def test_no(self):
            self.write_tmp_file("no")
            assert is_done(self.tmp_file) is False

### **何时使用类而不是函数** ###

关于何时使用类而不是函数没有任何严格的规则。一个好的做法是持续遵循项目和团队中一直使用的惯例做法。可通过下面这些常用问题来帮助确定何时使用类：

*  测试是否需要类似的设置或清理帮助程序代码？
 *  将测试组合在一起是否有逻辑上的意义？
 *  测试套件中是否至少有一些测试？
 *  测试能否受益于常用的帮助程序函数？

## **03** **练习** ##

在本练习中，使用 Pytest 测试函数。然后发现并修复函数当中导致测试失败的一些潜在问题。查看失败结果和使用 Pytest 丰富的错误报告功能对于发现和修复生产代码中存在问题的测试或 bug 至关重要。

在本练习中，我们使用称为 admin\_command() 的函数，该函数接受系统命令作为输入，并可以使用 sudo 工具为其添加前缀（可选操作）。该函数有一个 bug，你将通过编写测试来发现该 bug。

**步骤 1 - 为本练习添加测试文件**

1.使用测试文件的 Python 文件名约定创建一个新的测试文件。将测试文件命名为 test\_exercise.py 并添加以下代码：

def admin_command(command, sudo=True):
        """
        Prefix a command with `sudo` unless it is explicitly not needed. Expects
        `command` to be a list.
        """
        if sudo:
            ["sudo"] + command
        return command

函数 admin\_command() 使用 command 参数接受列表作为输入，并且可以使用 sudo 为列表添加前缀（可选操作）。如果 sudo 关键字参数设置为 False，则该参数会返回输入的命令。

2.在同一个文件中，追加对 admin\_command() 函数的测试。测试使用返回示例命令的帮助程序方法：

class TestAdminCommand:
    
    
    def command(self):
        return ["ps", "aux"]
    
    
    def test_no_sudo(self):
        result = admin_command(self.command(), sudo=False)
        assert result == self.command()
    
    
    def test_sudo(self):
        result = admin_command(self.command(), sudo=True)
        expected = ["sudo"] + self.command()
        assert result == expected

**备注**

在与实际代码相同的文件中进行测试并不常见。为简单起见，本练习中的示例将具有同一文件中的实际代码。在实际 Python 项目中，文件和目录通常会将测试与正在测试的代码分开。

**步骤 2 - 运行测试并确定失败**

由于测试文件有一个要测试的函数和几个要验证其行为的测试，现在是时候运行测试和处理失败了。

*  使用 Python 执行文件：

$ pytest test_exercise.py

运行应以一项测试通过和一项失败完成，失败输出应类似于以下输出：

=================================== FAILURES ===================================
    __________________________ TestAdminCommand.test_sudo __________________________
    
    
    self = <test_exercise.TestAdminCommand object at 0x10634c2e0>
    
    
        def test_sudo(self):
            result = admin_command(self.command(), sudo=True)
            expected = ["sudo"] + self.command()
    >       assert result == expected
    E       AssertionError: assert ['ps', 'aux'] == ['sudo', 'ps', 'aux']
    E         At index 0 diff: 'ps' != 'sudo'
    E         Right contains one more item: 'aux'
    E         Use -v to get the full diff
    
    
    test_exercise.py:24: AssertionError
    =========================== short test summary info ============================
    FAILED test_exercise.py::TestAdminCommand::test_sudo - AssertionError: assert...
    ========================= 1 failed, 1 passed in 0.04s ==========================

输出在 test\_sudo() 测试中失败。Pytest 正在提供有关正在比较的两个列表的详细信息。在这种情况下，变量 result 中没有 sudo 命令，这是测试预期的结果。

**步骤 3 - 修复 bug 并使测试通过**

在进行任何更改之前，首先必须了解为什么会发生故障。虽然可以看到没有达到预期（结果中没有 sudo），但必须找出原因。

满足 sudo=True 条件时，请查看 admin\_command() 函数中的以下代码行：

if sudo:
            ["sudo"] + command

列表的操作不用于返回该值。由于未返回该值，因此该函数最终返回不含 sudo 的命令。

1.更新 admin\_command() 函数以返回列表操作，以便在请求 sudo 命令时使用修改的结果。更新后的函数应如下所示：

def admin_command(command, sudo=True):
        """
        Prefix a command with `sudo` unless it is explicitly not needed. Expects
        `command` to be a list.
        """
        if sudo:
            return ["sudo"] + command
        return command

2.使用 Pytest 重新运行测试。尝试在 Pytest 中使用 -v 标志来提高输出的详细程度：

$ pytest -v test_exercise.py

3.现在，请验证输出。它现在应显示两个通过的测试：

============================= test session starts ==============================
    Python 3.9.6, pytest-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0 
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: /private
    collected 2 items
    
    
    test_exercise.py::TestAdminCommand::test_no_sudo PASSED                  [ 50%]
    test_exercise.py::TestAdminCommand::test_sudo PASSED                     [100%]
    
    
    ============================== 2 passed in 0.00s ===============================

**备注**

由于该函数能够处理更多不同大小写的值，因此应添加更多测试以涵盖这些变化。这可防止将来对函数的更改导致不同的（意外）行为。

**步骤 4 - 通过测试添加新代码**

在前面的步骤中添加测试后，你应该能够轻松地对函数进行更多更改，并用测试来验证它们。即使现有测试未涵盖这些更改，你仍可以确信你不会打破任何以前的假设。

在这种情况下，函数 admin\_command() 会盲目信任 command 参数始终是列表。让我们通过确保引发包含有用错误消息的异常来改进这一点。

1.首先，创建捕获行为的测试。虽然函数尚未更新，但可以尝试测试优先法（也称为测试驱动开发或 TDD）。

*  更新 test\_exercise.py 文件，使其在顶入 pytest。此测试使用 pytest 框架中的内部帮助程序：

import pytest

*  现在，将新的测试追加到类以检查异常。当传递给函数的值不是列表时，此测试应预计函数返回 TypeError：

def test_non_list_commands(self):
            with pytest.raises(TypeError):
                admin_command("some command", sudo=True)

2.使用 Pytest 再次运行测试，它们应全部通过：

============================= test session starts ==============================
    Python 3.9.6, pytest-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
    rootdir: /private/
    collected 3 items
    
    
    test_exercise.py ...                                                     [100%]
    
    
    ============================== 3 passed in 0.00s ===============================

测试足以检查 TypeError，但最好添加包含有用错误消息的代码。

3.更新函数以显式引发包含有用错误消息的 TypeError：

def admin_command(command, sudo=True):
        """
        Prefix a command with `sudo` unless it is explicitly not needed. Expects
        `command` to be a list.
        """
        if not isinstance(command, list):
            raise TypeError(f"was expecting command to be a list, but got a {type(command)}")
        if sudo:
            return ["sudo"] + command
        return command

4.最后，更新 test\_non\_list\_commands() 方法以检查错误消息：

def test_non_list_commands(self):
        with pytest.raises(TypeError) as error:
            admin_command("some command", sudo=True)
        assert error.value.args[0] == "was expecting command to be a list, but got a <class 'str'>"

更新的测试使用 error 作为保存所有异常信息的变量。使用 error.value.args 可以查看异常的参数。在这种情况下，第一个参数包含测试可以检查的错误字符串。

### 检查工作 ###

此时，应有一个名为 test\_exercise.py 的 Python 测试文件，其中包含：

*  接受参数和关键字参数的 admin\_command() 函数。
 *  admin\_command() 函数中包含有用错误消息的 TypeError 异常。
 *  具有 command() 帮助程序方法和三个检查 admin\_command() 函数的测试方法的 TestAdminCommand() 测试类。

在终端中运行测试时，所有测试均应通过，无任何错误。

## **04** **知识检查，来复习一下** ##

**1. 为什么对 Pytest 测试使用纯 assert 语句很有用？**

A.它可加快测试执行速度。

B.通过它可使用 Python 运算符进行任何比较。

C.通过它可并行执行测试。

**2. 对测试类中的测试进行分组的原因之一是什么？**

A.这样该测试可以从常用设置或清理中受益。

B.这样测试便可以利用纯断言语句。

C.这样该测试可以随机化，以获得更好的覆盖范围。

**3. Pytest 可否用作用于测试的 Python 库？**

A.否，Pytest 没有其他用作库的模块和帮助程序。

B.否，Pytest 仅允许通过插件实现扩展性。

C.是的，Pytest 具有可在测试中导入的模块和帮助程序。

## 总结 ##

在本文中，我们介绍了使用 Pytest 的基础知识，Pytest 是 Python 最受欢迎的测试框架之一。首先，我们介绍了一些有关为 Pytest 编写测试的基础知识，然后介绍了运行 Pytest 命令行工具的示例。然后，你阅读了测试类和方法，这些类和方法提供了与测试函数不同的灵活性。

最后，你尝试了为有问题的函数生成测试。通过测试可以找出问题，并进行一些修复。

现在，你应该能够轻松查看为 Pytest 编写的测试。使用测试函数或类，你应该能够为 Pytest 编写新测试或扩展现有测试套件。

行动吧，在路上总比一直观望的要好，未来的你肯定会感谢现在拼搏的自己！如果想学习提升找不到资料，没人答疑解惑时，**请及时加入群： 759968159**，里面有各种测试开发资料和技术可以一起交流哦。

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