为什么要在工厂函数上使用 pytest 工厂作为夹具？

Question

在py.test 文档中，它描述了将工厂方法声明为固定装置，如下所示：

@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/权衡？ 我不明白为什么它是固定装置。

Answer 1

实际上，最重要的优势是能够使用其他fixtures，并使pytest的依赖注入为您工作。 另一个优点是允许您将参数传递给工厂，这在普通夹具中必须是静态的。

看这个例子：

@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

您现在可以编写一个获取connected_client的测试，但您无法更改端口。 如果您需要对多个客户端进行测试怎么办？ 你也不能。

如果你现在写：

@pytest.fixture
def connect_client(mocked_server):
    def __connect(local_port):
        client = Client()
        client.connect_to(mocked_server, local_port)
        return client
    return __connect

您可以编写接收connect_client工厂的测试，并调用它以在任何端口获取初始化的客户端，以及您想要的次数！

Answer 2

如果您有许多简单的工厂，那么您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)

这相当于

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

Answer 3

一个示例可能是会话级装置，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 将确保在您的测试期间只存在一个工厂实例。 特别是这个例子可能不会从中获得太多，但是如果外部函数做了很多处理，例如从文件中读取或初始化数据结构，那么这可以为您节省大量时间。

Answer 4

请参阅下面的代码，这可以回答您的问题..

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')

输出如下所示::

tmp3.py::test_a abc
PASSED
tmp3.py::test_b def
PASSED

基本上您可以在工厂夹具中传递参数，并可以根据您的要求使用。