Pytest Fixture 是什么？

Fixture 是什么？

Fixture 是 Pytest 测试框架的核心功能之一，用于为测试函数提供所需的依赖资源或环境。它的核心目标是：
✅ 提供测试数据（如模拟对象、数据库记录）
✅ 初始化系统状态（如配置、临时文件）
✅ 管理资源生命周期（自动清理，避免内存泄漏）

你可以把它想象成一个 “测试后勤管家” —— 在测试前准备好所需的一切，测试后自动打扫战场。

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1. Fixture 的核心特点

特性	说明
依赖注入	测试函数通过参数声明需要的 Fixture，Pytest 自动注入
作用域控制	可限定 Fixture 的生命周期（如每次测试/每个模块/整个测试会话只运行一次）
资源自动清理	通过 yield 或 addfinalizer 确保资源释放（如关闭文件、断开数据库）
复用性	多个测试可共享同一个 Fixture，减少重复代码

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2. 为什么需要 Fixture？

传统测试的痛点（无 Fixture）

def test_database_query():# 手动初始化资源conn = connect_db()  cursor = conn.cursor()# 测试逻辑cursor.execute("SELECT * FROM users")result = cursor.fetchall()assert len(result) > 0# 手动清理资源cursor.close()conn.close()  # 如果断言失败，可能跳过清理！

问题：

• 重复代码多（每个测试都要写初始化/清理逻辑）
• 资源泄漏风险（测试失败时可能跳过清理）

使用 Fixture 的解决方案

@pytest.fixture
def db_connection():conn = connect_db()  # 初始化yield conn           # 返回资源conn.close()        # 无论测试成败，都会执行清理def test_query(db_connection):  # 自动注入result = db_connection.execute("SELECT * FROM users")assert len(result) > 0

优势：

• 代码复用：多个测试共享同一个 db_connection
• 可靠清理：yield 确保资源一定被释放
• 声明式依赖：测试函数只需声明需要什么，无需关心如何创建

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3. Fixture 的常见用途

场景	示例
数据库连接	初始化数据库，测试后回滚事务
临时文件/目录	创建测试用的文件，测试后自动删除
模拟对象（Mock）	替换真实服务（如 API、第三方库）
用户登录状态	模拟已登录用户，避免每个测试重复登录逻辑
配置初始化	加载测试专用的配置文件

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4. Fixture 的工作原理

1. 定义阶段：用 @pytest.fixture 标记一个函数（如 db_connection）。
2. 请求阶段：当测试函数声明需要 Fixture（如 def test_query(db_connection)），Pytest 会：
   • 根据 Fixture 的 scope 决定是否重新运行或复用已有实例。
   • 执行 Fixture 函数到 yield 处（或 return），将结果注入测试函数。
3. 清理阶段：测试完成后，执行 yield 之后的代码（或 addfinalizer 注册的函数）。

@pytest.fixture
def example_fixture():print("\nSetup")    # 测试前执行yield "resource"    # 注入测试函数print("\nTeardown") # 测试后执行def test_example(example_fixture):print(f"Testing with {example_fixture}")assert True

输出：

Setup
Testing with resource
Teardown

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5. 与传统 Setup/Teardown 的对比

	Fixture	xUnit 风格（setup/teardown）
灵活性	可动态选择依赖，支持嵌套	固定作用于整个类/模块
复用性	跨模块/类共享	仅限当前类或模块
可读性	声明式依赖（参数化）	隐式依赖（需查看父类或 setup 代码）
资源清理	通过 yield 确保执行	需手动处理异常情况

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6. 总结

• Fixture 是 Pytest 的依赖注入系统，用于管理测试资源。
• 核心价值：减少重复代码、确保资源清理、提升测试可维护性。
• 关键功能：作用域控制、参数化、自动清理、嵌套依赖。

简单来说：Fixture 让你专注于测试逻辑本身，而不是繁琐的准备工作！ 🛠️