Question

在py.test docs中，它描述了将工厂方法声明为固定装置，例如：

@pytest.fixture
def make_foo():
    def __make_foo(name):
        foo = Foo()
        foo.name = name
        return foo
    return __make_foo

与仅定义make_foo函数并使用它相比，这样做有什么好处/缺点？我不明白为什么它是固定装置。

Answer 1

实际上，最重要的优点是能够使用其他固定装置，并为您提供pytest的依赖项注入。另一个优点是允许您将参数传递给工厂，而这些参数在普通灯具中必须是静态的。

看这个例子：

<script>
Y.on('domready', function () {
Y.all(".Blog-meta-item.Blog-meta-item--date").each(function(){
  var postDate = Y.one("time").getAttribute("datetime");

  var postYear = postDate.substring(0,4);
  var postMonth = postDate.substring(5,7)-1;
  var postDay = postDate.substring(8,10);

  var transDate = new Date(postYear, postMonth, postDay);
  var options = { weekday: 'long', year: 'numeric', month: 'long', day: 'numeric' };
  var dateString = transDate.toLocaleDateString('es-ES', options);

  Y.one("time").setHTML(dateString);
  });
}); 
</script>

您现在可以编写一个获取@pytest.fixture def mocked_server(): with mock.patch('something'): yield MyServer() @pytest.fixture def connected_client(mocked_server): client = Client() client.connect_to(mocked_server, local_port=123) # local_port must be static return client的测试，但是您不能更改端口。如果您需要与多个客户进行测试该怎么办？你也不能。

如果您现在写：

connected_client

您现在可以编写一个接收@pytest.fixture def connect_client(mocked_server): def __connect(local_port): client = Client() client.connect_to(mocked_server, local_port) return client return __connect工厂的测试，并调用它以获取初始化的客户端（在任何端口上以及需要多少次！）！

Answer 2

一个示例可能是会话级设备，例如：

@pytest.fixture(scope="session")
def make_foo():
    def __make_foo(name):
        foo = Foo()
        foo.name = name
        return foo
    return __make_foo

这样，Pytest将确保在测试期间仅存在一个工厂实例。特别是这个示例可能不会从中获得很多好处，但是如果外部函数进行了大量处理（例如从文件读取或初始化数据结构），那么总体上可以节省大量时间。

Answer 3

如果您有许多简单的工厂，则可以使用装饰器简化它们的创建：

def factory_fixture(factory):
    @pytest.fixture(scope='session')
    def maker():
        return factory

    maker.__name__ = factory.__name__
    return maker


@factory_fixture
def make_stuff(foo, bar):
    return 'foo' + str(foo + bar)

这等同于

@pytest.fixture(score='session')
def make_stuff():
    def make(foo, bar):
        return 'foo' + str(foo + bar)
    return

Answer 4

请参见下面的代码，这可以回答您的问题。

df <- type.convert(df)

输出如下所示：

import pytest
@pytest.fixture
def make_foo():
    def __make_foo(name):
        print(name)
    return __make_foo

def test_a(make_foo):
    make_foo('abc')

def test_b(make_foo):
    make_foo('def')

基本上，您可以在工厂固定装置中传递参数，并可以根据需要使用。

为什么要在工厂功能上使用pytest工厂作为固定装置？

4 个答案: