Question

我有一种方法可以根据正则表达式对数据进行一些过滤。我有多个函数，每个函数都返回一个正则表达式列表，我将它组合成一个正则表达式字符串。然后迭代我的数据列表，如果任何数据与组合字符串匹配，我从我的数据列表中删除该项。

我想测试当函数针对一组数据运行时，过滤后的项目将被删除，并且未删除未过滤的项目。我想测试这个数据，以匹配来自上述函数的每组正则表达式。

我考虑过创建一个可以传递给参数化的元组列表。每个元组都包括原始列表，已删除项目列表以及剩余项目列表。而不是为参数化创建这个元组列表作为全局变量，为此使用夹具会更好吗？

另外，编写单独的函数来检查不同的行为是否更好？如：

test that the function removes matched items
test that the function does not remove unmatched items

或者编写一个函数并在同一函数中测试这两个函数是否更好？

Answer 1

就个人而言，我是每个测试用例的测试功能的粉丝。如果您正在测试不同的东西，我倾向于将它们分开。那是因为当测试失败时，我想知道什么功能破坏而不仅仅是一个大的测试功能失败了。这通常会加快周期时间，使事情恢复正常。

如果有及时的设置，这可能变得很麻烦，但我认为这更多地表明单元测试应该有更好的隔离，例如使用内存数据库或操作类文件对象而不是文件等等。

至于全局或不是问题的一部分，我通常只是匿名列出它们而不是制作任何变量。但是，底部的链接使用变量。

这里的参考是一个创建9个测试的例子，使用函数的参数化和灯具的参数参数：

@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
def number(request):
    return request.param

@pytest.mark.parametrize('letter', ['a', 'b', 'c'])
def test_combinations(number, letter):
    pass  # test assertions, etc.

如果您认为它看起来更整洁，那么就去做吧！毕竟，它只是测试模块...

有一些官方的例子： https://docs.pytest.org/en/latest/fixture.html#fixture-parametrize

至于应该是什么，这是一个很难被广泛争论的难题。我建议对不同的选项进行原型设计并进行比较。

我应该何时创建多个测试函数，是否应该将pytest fixture用于全局变量？

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