如何对具有多个参数的函数使用 pytest mark parametrize

Question

如何在 pytest 中使用导入的 CSV 中的值？ 这些函数采用多个参数（关键字和位置的混合）。 我查看了@pytest.mark.parametrize，但我不明白如何使用多个参数。

我正在使用 np.genfromtxt 导入，但这是一个包含列名的 MRE：

import pytest
import numpy.lib.recfunctions as rf 

def squared(x, *, y):
    return (x + y) ** 2


def cubed(x, *, y):
    return (x + y) ** 3


mycsv = np.array(([1, 2, 3], [5, 5, 5], [36, 49, 64], [216, 343, 512]))
dtypes = [("a", "f8"), ("b", "f8"), ("f_squared", "f8"), ("f_cubed", "f8")]
mycsv = rf.unstructured_to_structured(mycsv, dtype=np.dtype(dtypes))

## do this for all rows in mycsv
def test_squared():
    # how do extract 'a' and 'b' from mycsv["a"] and mycsv["b"]
    # expected is in 'f_squared' how to get this from mycsv["f_squared"]
    computed = squared(x=a, y=b)
    msg = f"""Failed for x {a} at y {b},
        Expected {expected},  computed {computed}."""
    np.testing.assert_allclose(expected, computed, rtol=2e-2, err_msg=msg)

Answer 1

我认为这是您正在寻找的语法：

@pytest.mark.parametrize("a, b, expected, _f3", mycsv)
def test_squared(a, b, expected, _f3):
    ...

这应该生成 3 个通过测试：

$ python -m pytest
...
test_x.py::test_squared[1.0-5.0-36.0-216.0] PASSED   [ 33%]
test_x.py::test_squared[2.0-5.0-49.0-343.0] PASSED   [ 66%]
test_x.py::test_squared[3.0-5.0-64.0-512.0] PASSED   [100%]

请注意，我需要转置您的示例数组才能使其正常工作，否则形状与数据类型不匹配。