当前位置: 首页 > news >正文

pytest二次开发:生成用例参数

@pytest.fixture是一个装饰器,用于声明一个fixture。Fixture是pytest中的一个核心概念,它提供了一种将测试前的准备代码(如设置测试环境、准备测试数据等)和测试后的清理代码(如恢复测试环境、删除临时文件等)与测试用例分离的方法。通过这种方式,测试用例可以更加专注于测试逻辑本身,而不是测试环境的准备和清理。

pytest使用fixture,实现接受一个函数作为输入,函数内部可以包含条件表达式、循环等复杂逻辑,并返回一个参数列表


import pytest# 直接传入数组
@pytest.fixture(params=[1,2,3])
def param_complex(request):print('--------fixture\t')print(request)print(request.param)return request.param
def test_generatePara(param_complex):print('---------param_complex------- test\t')print(param_complex)assert Truedef generate_param(a, b):params = []ouShu = []jiShu = []for i in range(a,b):if i % 2 == 0:ouShu.append(i)else:jiShu.append(i)params.append(ouShu)params.append(jiShu)return params#  01 函数执行:generate_param(2,6)在pytest解析fixture声明时执行,生成一个包含多个pytest.param对象的列表
#  02 参数化:测试用例使用param_complex_gene fixture ,pytest将pytest.param对象的列表作为params的值,并为列表中的每个pytest.param对象执行一次测试用例
#  03 fixture函数:对于列表中的每个pytest.param对象,pytest都会调用param_complex_gene fixture函数一次,并将当前的pytest.param对象作为request.param传递给这个函数。然后,param_complex_gene函数返回request.param,即当前的测试参数。
@pytest.fixture(params=generate_param(2,6))
def param_complex_gene(request):print('--------fixture param_complex_gene \t')print(request)print(request.param)return request.paramdef test_generatePara1(param_complex_gene):print('---------param_complex_gene------- test\t')print(param_complex_gene)assert True

--------fixture    
<SubRequest 'param_complex' for <Function test_generatePara[1]>>
1
PASSED                        [ 20%]---------param_complex------- test    
1
--------fixture    
<SubRequest 'param_complex' for <Function test_generatePara[2]>>
2
PASSED                        [ 40%]---------param_complex------- test    
2
--------fixture    
<SubRequest 'param_complex' for <Function test_generatePara[3]>>
3
PASSED                        [ 60%]---------param_complex------- test    
3
--------fixture param_complex_gene     
<SubRequest 'param_complex_gene' for <Function test_generatePara1[param_complex_gene0]>>
[2, 4]
PASSED     [ 80%]---------param_complex_gene------- test    
[2, 4]
--------fixture param_complex_gene     
<SubRequest 'param_complex_gene' for <Function test_generatePara1[param_complex_gene1]>>
[3, 5]
PASSED     [100%]---------param_complex_gene------- test    
[3, 5]

======= Global cleanup =======
 

相关文章:

pytest二次开发:生成用例参数

pytest.fixture是一个装饰器&#xff0c;用于声明一个fixture。Fixture是pytest中的一个核心概念&#xff0c;它提供了一种将测试前的准备代码&#xff08;如设置测试环境、准备测试数据等&#xff09;和测试后的清理代码&#xff08;如恢复测试环境、删除临时文件等&#xff0…...

想抹黑华为的 请换一种方式

文&#xff5c;琥珀食酒社 作者 | 积溪 咱能不能有点创意&#xff1f; 能不能换个方式&#xff1f; 之前我说预测过 我说华为的三折叠手机 MateXT非凡大师发布 会引来一大波华为黑 还真是被我说中了 华为MateXT刚曝光 就被黄牛炒到10多万 有人说华为要割韭菜 是电子…...

学习学习学习

​ 1. 面试算法 算法题空间限制64MB 2x 10^7 int codetop.cc 数字中文读 &#x1f517; kmp 奶牛生小牛问题 丑数LCR 168. 丑数 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 166. 分数到小数 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 小数循环节 深入解析力扣166题&#xff…...

requestAnimationFrame原理和使用

requestAnimationFrame 是一个用于在浏览器中实现高效动画的方法。它告诉浏览器你希望执行一个动画&#xff0c;并在下一次重绘之前调用指定的回调函数来更新动画。浏览器会自动优化动画的刷新频率&#xff0c;以确保动画的流畅性和性能。 原理 帧刷新&#xff1a;浏览器通常…...

线程的状态(java)

“苦&#xff1f; 何止是苦~~~~~” 本期内容来分享一下线程状态相关的知识哦&#xff01;&#xff01;&#xff01; 对于进程来说&#xff0c;进程是有两种状态的。 一种是就绪状态&#xff1a;正在CPU上执行&#xff0c;或者随时可以去CPU上执行的。 另一种是阻塞状态&…...

Linux IO模型:IO多路复用

● 应用程序中同时处理多路输入输出流&#xff0c;若采用阻塞模式&#xff0c;得不到预期的目的&#xff1b; ● 若采用非阻塞模式&#xff0c;对多个输入进行轮询&#xff0c;但又太浪费CPU时间&#xff1b; ● 若设置多个进程/线程&#xff0c;分别处理一条数据通路&#xff…...

[数据集][目标检测]电梯内广告牌电动车检测数据集VOC+YOLO格式2787张4类别

数据集格式&#xff1a;Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件&#xff0c;仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)&#xff1a;2787 标注数量(xml文件个数)&#xff1a;2787 标注数量(txt文件个数)&#xff1a;2787 标注…...

MATLAB下载详细教程及下载链接

欢迎大家进评论区交流经验 1. 准备工作 下载MATLAB安装包&#xff1a;首先&#xff0c;从MathWorks官方网站&#xff08;http://www.mathworks.com&#xff09;下载适合您操作系统的MATLAB安装包。确保选择与您的操作系统&#xff08;如Windows、macOS或Linux&#xff09;兼容的…...

利用发电量和气象数据分析来判断光伏仿真系统的准确性

随着光伏产业的迅速发展&#xff0c;光伏仿真系统通过集成气象数据分析、发电量分析、投融资分析及损耗估算等功能&#xff0c;为光伏项目的全生命周期管理提供了科学依据。 光伏仿真系统集成了气象数据分析、发电量预测、投融资分析、损耗估算及光伏设计等功能。其中&#xf…...

Model-based RL动态规划(基于价值、基于策略,泛化迭代)

白盒环境和黑盒环境 白盒环境&#xff1a;知道环境的状态转移函数P(s’|s)或P(s’|s,a)和奖励函数R(s)或R(s,a)&#xff1a;   白盒环境下的学习相当于直接给出了有监督学习的数据分布&#xff08;就是有了目标靶子&#xff09;&#xff0c;不需要采样了&#xff0c;直接最小…...

外接串口板,通过串口打开adb模式

一、依赖库 import subprocess import serial from serial.tools import list_ports import logging import time 二、代码 import subprocessimport serial from serial.tools import list_ports import logging import timedef openAdb(com):# com []# for i in list_por…...

ssm微信小程序校园失物招领论文源码调试讲解

第二章 开发技术与环境配置 以Java语言为开发工具&#xff0c;利用了当前先进的SSM框架&#xff0c;以MyEclipse10为系统开发工具&#xff0c;MySQL为后台数据库&#xff0c;开发的一个微信小程序校园失物招领。 2.1 Java语言简介 Java是由SUN公司推出&#xff0c;该公司于20…...

iOS 15推出后利用邮件打开率的7种方法

自从苹果在2021年底推出iOS 15以来&#xff0c;邮件打开率就一直是一个让人头疼的指标。 Klaviyo市场情报主管Mindy Regnell表示&#xff1a;“对于启用了Apple邮件隐私保护&#xff08;MPP&#xff09;的用户来说&#xff0c;苹果会打开这些邮件并预先下载内容到他们的服务器…...

以太网--TCP/IP协议(一)

概述 以太网是局域网的一种&#xff0c;其他的比如还有令牌环、FDDI。和局域网对应的就是广域网&#xff0c;如Internet&#xff0c;城域网等。 从网络层次看&#xff0c;局域网协议主要偏重于低层&#xff08;业内一般把物理层、数据链路层归为低层&#xff09;。以太网协议…...

LeetCode刷题:找到第K大的元素

本题其实就是考察排序算法&#xff0c;为了减低时间复杂度&#xff0c;所以采用堆排序 import java.security.Key; import java.util.Scanner;public class FindKtopElements {public static void main(String[] args) {Scanner scanner new Scanner(System.in);String lin…...

HTML页面配置高德地图,获取位置

HTML页面配置高德地图&#xff0c;获取位置 一、使用情况 1、之前项目用的前后端分离框架&#xff0c;所以用Vue接入的高德地图&#xff0c;自动搜索补全&#xff0c;是请求的后台返回的数据。 2、现在用单体项目&#xff0c;前端是Bootstrap&#xff0c;需要接高德地图&…...

HTTrack

--不破不立 HTTrack 是一个免费开源的网站离线浏览器。通过它可以将整个网站下载到本地的某个目录&#xff0c;包括 html、图片和脚本以及样式文件&#xff0c;并对其中的链接进行重构以便于在本地进行浏览。 1.官网下载地址&#xff1a;https://www.httrack.com/page/2/en/in…...

干货分享|分享一款微软出品的工作效率神器 PowerToys

工具介绍&#xff1a;Microsoft PowerToys 是一组实用工具&#xff0c;可帮助高级用户调整和简化其 Windows 体验&#xff0c;从而提高工作效率。 安装步骤&#xff1a;直接打开微软商店安装即可&#xff0c;并且可以保证下载到最新版本。 功能介绍&#xff1a; 高级粘贴 高级…...

神经网络的线性部分和非线性部分

神经网络的线性部分和非线性部分是其构成中的两个核心元素&#xff0c;它们共同决定了模型的能力和行为。让我们分别看一下这两部分&#xff1a; 1. 线性部分 线性部分通常是指神经网络中的加权和操作。这部分可以用以下形式表示&#xff1a; [ z W \cdot x b ] W 是权重…...

微信支付开发避坑指南

1 微信支付的坑 1.1 不能用前端传递过来的金额 订单的商品金额要从数据库获取&#xff0c;前端只传商品 id。 1.2 交易类型trade type字段不要传错 v2版API&#xff0c;不同交易类型&#xff0c;要调用的支付方式也不同。 1.3 二次签名 下单时&#xff0c;在拿到预支付交…...

从零到实战:用QCustomPlot在QT中绘制动态曲线图(含OpenGL加速配置)

从零到实战&#xff1a;用QCustomPlot在QT中绘制动态曲线图&#xff08;含OpenGL加速配置&#xff09; 第一次接触QT绘图功能时&#xff0c;我被它的灵活性震撼到了——直到尝试绘制实时动态数据&#xff0c;才意识到性能优化的重要性。QCustomPlot这个轻量级库完美平衡了易用性…...

SDXL 1.0工坊应用场景:短视频团队低成本制作分镜概念图

SDXL 1.0工坊应用场景&#xff1a;短视频团队低成本制作分镜概念图 1. 引言&#xff1a;短视频创作的痛点与新解法 对于短视频团队来说&#xff0c;创意是灵魂&#xff0c;但将创意快速、低成本地可视化&#xff0c;却常常是个难题。尤其是在前期策划阶段&#xff0c;制作分镜…...

Pixel Aurora Engine 辅助UI/UX设计:自动生成界面原型与素材

Pixel Aurora Engine 辅助UI/UX设计&#xff1a;自动生成界面原型与素材 1. 设计效率的革命性提升 想象一下这样的场景&#xff1a;产品经理刚描述完"我们需要一个社交App的登录页&#xff0c;要简洁现代感&#xff0c;带点科技风"&#xff0c;几分钟后&#xff0c…...

Phi-4-mini-reasoning在LSTM时间序列预测中的应用与优化

Phi-4-mini-reasoning在LSTM时间序列预测中的应用与优化 1. 当传统预测遇上智能推理 时间序列预测一直是数据分析领域的经典难题。无论是股票价格波动还是商品销量变化&#xff0c;传统的LSTM模型虽然能捕捉时间依赖关系&#xff0c;但面对突发新闻事件或政策变化时&#xff…...

FPU 检测技术:从 8086 到 286 的演进与挑战跨越

【导语&#xff1a;本文围绕 FPU 检测技术展开&#xff0c;从 8086 到 286 及后续 CPU 的 FPU 检测工作原理进行深入探讨&#xff0c;揭示了技术演进中的变化、难点及实际应用情况&#xff0c;对理解早期计算机浮点运算相关技术有重要意义。】8086 时代 FPU 检测的独特设计在 8…...

Intv_AI_MK11跨平台开发体验:在Windows WSL2中无缝使用GPU进行模型调试

Intv_AI_MK11跨平台开发体验&#xff1a;在Windows WSL2中无缝使用GPU进行模型调试 1. 为什么选择WSL2进行AI开发 对于习惯Windows系统的开发者来说&#xff0c;直接使用Linux环境进行AI模型开发往往面临诸多不便。WSL2&#xff08;Windows Subsystem for Linux 2&#xff09…...

电子设计竞赛必备:RC、运放、TTL信号处理电路实战指南(附避坑技巧)

电子设计竞赛信号处理电路实战&#xff1a;从RC滤波到TTL脉冲的进阶技巧 第一次参加电子设计竞赛时&#xff0c;我在信号处理环节浪费了整整两天时间——原本清晰的方波经过电路后变得面目全非&#xff0c;放大后的信号带着令人头疼的振荡&#xff0c;而评委要求的脉冲宽度总是…...

热点 | Harness 架构深度解析:AI智能体编排框架的核心原理

热点 | Harness 架构深度解析:AI智能体编排框架的核心原理 声明: 📝 作者:甜城瑞庄的核桃(ZMJ) 原创学习笔记,欢迎分享,但请保留作者信息及原文链接哦~ 本文深度解析 Claude Code 背后的核心架构 Harness,揭示为何"Harness 比模型更重要"成为 2026 年 AI …...

AI时代:重塑核心竞争力

一、企业的核心竞争力重塑未来企业的护城河是AI构建的流程&#xff0c;而不是的数据。 过去我们说数据是石油&#xff0c;但在 LLM 时代&#xff0c;通用数据的价值在被快速拉平。而公司内部独特的、经过千锤百炼的工作流程、决策逻辑、操作手册&#xff0c;这些才是无法被轻易…...

还在用老方法显示数据?手把手教你用MFC的CListCtrl打造一个带图标的学生信息查询系统

实战MFC&#xff1a;用CListCtrl构建可视化学生管理系统 在桌面应用开发领域&#xff0c;数据展示一直是用户体验的核心环节。传统的表格控件虽然能完成基本功能&#xff0c;但缺乏视觉层次和交互灵活性。MFC中的CListCtrl控件提供了四种视图模式&#xff0c;特别适合需要同时呈…...