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,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࿰…...
想抹黑华为的 请换一种方式
文|琥珀食酒社 作者 | 积溪 咱能不能有点创意? 能不能换个方式? 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 🔗 kmp 奶牛生小牛问题 丑数LCR 168. 丑数 - 力扣(LeetCode) 166. 分数到小数 - 力扣(LeetCode) 小数循环节 深入解析力扣166题ÿ…...
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,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,以确保动画的流畅性和性能。 原理 帧刷新:浏览器通常…...
线程的状态(java)
“苦? 何止是苦~~~~~” 本期内容来分享一下线程状态相关的知识哦!!! 对于进程来说,进程是有两种状态的。 一种是就绪状态:正在CPU上执行,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,若采用阻塞模式,得不到预期的目的; ● 若采用非阻塞模式,对多个输入进行轮询,但又太浪费CPU时间; ● 若设置多个进程/线程,分别处理一条数据通路ÿ…...
[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:Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,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):2787 标注数量(xml文件个数):2787 标注数量(txt文件个数):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:首先,从MathWorks官方网站(http://www.mathworks.com)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(如Windows、macOS或Linux)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,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,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…...
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: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): 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(就是有了目标靶子),不需要采样了,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,利用了当前先进的SSM框架,以MyEclipse10为系统开发工具,MySQL为后台数据库,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,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,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:“对于启用了Apple邮件隐私保护(MPP)的用户来说,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,其他的比如还有令牌环、FDDI。和局域网对应的就是广域网,如Internet,城域网等。 从网络层次看,局域网协议主要偏重于低层(业内一般把物理层、数据链路层归为低层)。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,为了减低时间复杂度,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,获取位置 一、使用情况 1、之前项目用的前后端分离框架,所以用Vue接入的高德地图,自动搜索补全,是请求的后台返回的数据。 2、现在用单体项目,前端是Bootstrap,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,包括 html、图片和脚本以及样式文件,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: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:Microsoft PowerToys 是一组实用工具,可帮助高级用户调整和简化其 Windows 体验,从而提高工作效率。 安装步骤:直接打开微软商店安装即可,并且可以保证下载到最新版本。 功能介绍: 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,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: 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: [ 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,前端只传商品 id。 1.2 交易类型trade type字段不要传错 v2版API,不同交易类型,要调用的支付方式也不同。 1.3 二次签名 下单时,在拿到预支付交…...
<6>-MySQL表的增删查改
目录 一,create(创建表) 二,retrieve(查询表) 1,select列 2,where条件 三,update(更新表) 四,delete(删除表…...
JVM垃圾回收机制全解析
Java虚拟机(JVM)中的垃圾收集器(Garbage Collector,简称GC)是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象,从而释放内存空间,避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...
家政维修平台实战20:权限设计
目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系,主要是分成几个表,用户表我们是记录用户的基础信息,包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题,不同的角色…...
Python实现prophet 理论及参数优化
文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候,写过一篇简单实现,后期随着对该模型的深入研究,本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优,从公式可以更直观…...
Java多线程实现之Callable接口深度解析
Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...
GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)
📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...
12.找到字符串中所有字母异位词
🧠 题目解析 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义: 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同,顺序无所谓,则互为…...
rnn判断string中第一次出现a的下标
# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...
CSS设置元素的宽度根据其内容自动调整
width: fit-content 是 CSS 中的一个属性值,用于设置元素的宽度根据其内容自动调整,确保宽度刚好容纳内容而不会超出。 效果对比 默认情况(width: auto): 块级元素(如 <div>)会占满父容器…...
