我正在编写使用py.test库的代码的Tornado测试。如何在涉及协同程序和IOLoop的测试中使用Hypothesis?我已经能够使用pytest-tornado @pytest.mark.gen_test
编写没有假设的基于收益率的测试,但当我尝试将其与@given
结合使用时,我收到了以下错误:
FailedHealthCheck:在
@given
下运行的测试应该返回None
,但test_both
会返回<generator object test_both at 0x7fc4464525f0>
。有关详细信息,请参阅http://hypothesis.readthedocs.org/en/latest/healthchecks.html。如果您只想禁用此运行状况检查,请将
HealthCheck.return_value
添加到此测试的suppress_health_check
设置中。
我非常确信这是一个真正的问题而不只是一个禁用健康检查的问题,考虑到Hypothesis docs说
基于产量的测试根本不起作用。
以下代码演示了我的情况:
class MyHandler(RequestHandler):
@gen.coroutine
def get(self, x):
yield gen.moment
self.write(str(int(x) + 1))
self.finish()
@pytest.fixture
def app():
return Application([(r'/([0-9]+)', MyHandler)])
@given(x=strategies.integers(min_value=0))
def test_hypothesis(x):
assert int(str(x)) == x
@pytest.mark.gen_test
def test_tornado(app, http_client, base_url):
x = 123
response = yield http_client.fetch('%s/%i' % (base_url, x))
assert int(response.body) == x + 1
@pytest.mark.gen_test
@given(x=strategies.integers(min_value=0))
def test_both(x, app, http_client, base_url):
response = yield http_client.fetch('%s/%i' % (base_url, x))
assert int(response.body) == x + 1
test_hypothesis
和test_tornado
工作正常,但我收到test_both
的错误,因为我一起使用yield
和假设。
更改装饰器的顺序并没有改变任何东西,可能是因为gen_test
装饰器只是一个属性标记。
我可以编写使用假设的基于Tornado的代码的测试吗?怎么样?
答案 0 :(得分:7)
您可以通过调用pytest-tornado的io_loop
py.test夹具上的run_sync()
来完成此操作。这可以用来代替yield
:
@given(x=strategies.integers(min_value=0))
def test_solution(x, app, http_client, base_url, io_loop):
response = io_loop.run_sync(
lambda: http_client.fetch('%s/%i' % (base_url, x)))
assert int(response.body) == x + 1
或者您可以将测试的正文放在协程中,以便它可以继续使用yield
,并使用run_sync()
调用此协程:
@given(x=strategies.integers(min_value=0))
def test_solution_general(x, app, http_client, base_url, io_loop):
@gen.coroutine
def test_gen():
response = yield http_client.fetch('%s/%i' % (base_url, x))
assert int(response.body) == x + 1
io_loop.run_sync(test_gen)