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使用pytest
进行回归测试主要涉及以下几个步骤:
首先,确保你已经安装了pytest
。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
pip install pytest
回归测试的核心是编写测试用例,这些测试用例应该覆盖你的应用程序的所有关键功能和边界条件。
假设我们有一个简单的加法函数:
# math_functions.py
def add(a, b):
return a + b
我们可以为这个函数编写一个测试用例:
# test_math_functions.py
from math_functions import add
def test_add():
assert add(2, 3) == 5
assert add(-1, 1) == 0
assert add(0, 0) == 0
使用pytest
命令运行测试:
pytest test_math_functions.py
pytest
会自动发现并运行所有以test_
开头的函数。
你可以使用pytest
的标记功能来对测试用例进行分类,例如区分单元测试和回归测试:
# test_math_functions.py
import pytest
def add(a, b):
return a + b
@pytest.mark.unit
def test_add_unit():
assert add(2, 3) == 5
@pytest.mark.regression
def test_add_regression():
assert add(-1, 1) == 0
assert add(0, 0) == 0
然后,你可以选择性地运行特定类别的测试:
pytest -m regression
pytest
的fixture功能可以帮助你设置和清理测试环境。例如,你可以创建一个fixture来初始化数据库连接:
# conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope="module")
def db_connection():
# 初始化数据库连接
connection = ...
yield connection
# 清理数据库连接
connection.close()
然后在测试函数中使用这个fixture:
# test_db_operations.py
from conftest import db_connection
def test_insert_data(db_connection):
# 使用db_connection进行数据库操作
...
pytest
支持参数化测试,这可以帮助你用不同的输入数据运行同一个测试函数:
# test_math_functions.py
import pytest
def add(a, b):
return a + b
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [
(2, 3, 5),
(-1, 1, 0),
(0, 0, 0),
])
def test_add_parametrized(a, b, expected):
assert add(a, b) == expected
pytest
有许多插件可以增强其功能,例如pytest-cov
用于代码覆盖率,pytest-django
用于Django项目的测试等。
将你的测试集成到持续集成(CI)系统中,例如Jenkins、Travis CI或GitHub Actions,以确保每次代码提交都能自动运行测试。
通过以上步骤,你可以有效地使用pytest
进行回归测试,确保你的应用程序在每次更改后仍然按预期工作。
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