Python测试治具简介
示例
有时，更复杂的测试需要在运行要测试的代码之前进行一些设置。可以在测试功能本身中执行此操作，但是最终您将不得不执行大型测试功能，以至于很难分辨设置在何处停止并开始测试。您还可以在各种测试功能之间获得大量重复的设置代码。
我们的代码文件：
#projectroot/模块/stuff.py
class Stuff(object):
def prep(self):
self.foo= 1
self.bar= 2我们的测试文件：
#projectroot/tests/test_stuff.py
import pytest
from module import stuff
def test_foo_updates():
my_stuff = stuff.Stuff()
my_stuff.prep()
assert 1 == my_stuff.foo
my_stuff.foo = 30000
assert my_stuff.foo == 30000
def test_bar_updates():
my_stuff = stuff.Stuff()
my_stuff.prep()
assert 2 == my_stuff.bar
my_stuff.bar = 42
assert 42 == my_stuff.bar这些是非常简单的示例，但是如果我们的Stuff对象需要更多的设置，它将变得笨拙。我们看到测试用例之间存在一些重复的代码，因此让我们首先将其重构为一个单独的函数。
#projectroot/tests/test_stuff.py
import pytest
from module import stuff
def get_prepped_stuff():
my_stuff = stuff.Stuff()
my_stuff.prep()
return my_stuff
def test_foo_updates():
my_stuff = get_prepped_stuff()
assert 1 == my_stuff.foo
my_stuff.foo = 30000
assert my_stuff.foo == 30000
def test_bar_updates():
my_stuff = get_prepped_stuff()
assert 2 == my_stuff.bar
my_stuff.bar = 42
assert 42 == my_stuff.bar这看起来更好，但是我们的调用仍然使测试功能混乱。my_stuff=get_prepped_stuff()
py.test装置可以解救！
夹具是测试设置功能的更强大，更灵活的版本。他们可以做的事情比我们在这里要利用的要多得多，但是我们一次只能迈出一步。
首先，我们将其更改get_prepped_stuff为prepped_stuff。您想用名词而不是动词来命名设备，因为这些设备最终将如何在以后的测试功能中使用。在@pytest.fixture表明这个特定功能应该作为夹具，而不是常规的函数来处理。
@pytest.fixture
def prepped_stuff():
my_stuff = stuff.Stuff()
my_stuff.prep()
return my_stuff现在我们应该更新测试功能，以便它们使用夹具。这是通过在其定义中添加一个与灯具名称完全匹配的参数来完成的。当py.test执行时，它将会运行在运行测试之前夹具，再通过固定的返回值将通过参数测试功能。（请注意，固定装置不需要返回值；它们可以执行其他设置操作，例如调用外部资源，在文件系统上进行设置，将值放入数据库中，无论设置需要进行何种测试）
def test_foo_updates(prepped_stuff):
my_stuff = prepped_stuff
assert 1 == my_stuff.foo
my_stuff.foo = 30000
assert my_stuff.foo == 30000
def test_bar_updates(prepped_stuff):
my_stuff = prepped_stuff
assert 2 == my_stuff.bar
my_stuff.bar = 42
assert 42 == my_stuff.bar现在您可以看到为什么我们使用名词来命名它了。但是该my_stuff=prepped_stuff行几乎没有用，所以让我们prepped_stuff直接使用它即可。
def test_foo_updates(prepped_stuff):
assert 1 == prepped_stuff.foo
prepped_stuff.foo = 30000
assert prepped_stuff.foo == 30000
def test_bar_updates(prepped_stuff):
assert 2 == prepped_stuff.bar
prepped_stuff.bar = 42
assert 42 == prepped_stuff.bar现在我们正在使用灯具！我们可以通过更改灯具的范围来进行进一步操作（因此，它仅在每个测试模块或测试套件执行会话中运行一次，而不是每个测试功能一次），构建使用其他灯具的灯具，对灯具进行参数化（以便灯具和所有灯具使用该灯具的测试会运行多次，对于给灯具的每个参数一次），灯具会从调用它们的模块中读取值……如前所述，灯具比普通的设置功能具有更大的功能和灵活性。
测试完成后进行清理。
假设我们的代码已经增长，我们的Stuff对象现在需要进行特殊清理。
#projectroot/模块/stuff.py class Stuff(object): def prep(self): self.foo= 1 self.bar= 2 def finish(self): self.foo= 0 self.bar= 0
我们可以在每个测试功能的底部添加一些代码来调用清除操作，但是固定装置提供了一种更好的方法来执行此操作。如果您向灯具添加一个功能并将其注册为终结器，则在使用灯具进行测试之后，将调用终结器函数中的代码。如果fixture的范围大于单个功能（例如模块或会话），则完成器将在范围内的所有测试完成后执行，因此在模块运行完毕后或在整个测试运行会话结束时将执行终结器。
@pytest.fixture
def prepped_stuff(request): #我们需要传递使用终结器的请求
my_stuff = stuff.Stuff()
my_stuff.prep()
def fin(): #终结函数
#在这里进行所有清理
my_stuff.finish()
request.addfinalizer(fin) #将fin()注册为终结器
#如果您确实想在这里进行更多设置
return my_stuff乍一看，在函数内部使用finalizer函数可能有点难以理解，尤其是当您拥有更复杂的灯具时。您可以改为使用yield固定装置，以更易于理解的执行流程来执行相同的操作。唯一真正的区别是，在设置完成的固定装置部分return使用而不是使用ayield，并且控件应转到测试功能，然后在之后添加所有清除代码yield。我们还将其装饰为，yield_fixture以便py.test知道如何处理它。
@pytest.yield_fixture
def prepped_stuff(): #现在不需要请求！
#做设置
my_stuff = stuff.Stuff()
my_stuff.prep()
#设置完成，将控制权传递给测试功能
yield my_stuff
#做清理
my_stuff.finish()到此为止，测试夹具简介！
有关更多信息，请参见官方py.test夹具文档和官方产量夹具文档。