工装工场如何使用工装夹具？

Question

在scikit-learn中，有一个函数parametrize_with_checks()被用作pytest夹具工厂--它返回一个pytest.mark.parametrize夹具，并被称为带有可迭代的估计量的装饰器。

@parameterize_with_checks(list_of_estimators)

我的问题是，我的估算者列表可能会改变(或者我可能有多个列表)，而我在一个固定设置中设置的每个列表。

这里是一个M(N)我们：

import pytest
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.utils.estimator_checks import parametrize_with_checks


@pytest.fixture
def models():
    return (LinearRegression(fit_intercept=flag) for flag in (False, True))


class TestModels:
    @parametrize_with_checks(models)
    def test_1(self, estimator, check):
        check(estimator)
        print("Do other stuff...")

    def test_2(self, models):
        print("Do even more stuff...")

但是，当models传递给parametrize_with_checks时，它仍然是一个函数对象，因此它会抛出一个错误。我怎么才能避开这一切？

Answer 1

parametrize_with_checks()无法处理由固定装置设置的值。它只是作为一个函数来处理models，而不是一个固定设备。您只能从测试函数访问夹具。

因此，您需要将models设置为一个列表，或者调用parametrize_with_checks()中的模型函数。

import pytest
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.utils.estimator_checks import parametrize_with_checks


MODELS = [LinearRegression(fit_intercept=flag) for flag in (False, True)]


@pytest.fixture()
def models():
    return [LinearRegression(fit_intercept=flag) for flag in (False, True)]


class TestModels:
    @parametrize_with_checks(MODELS)
    # OR
    # @parametrize_with_checks(estimators=models())
    def test_1(self, estimator, check):
        check(estimator)
        print("Do other stuff...")

    def test_2(self, models):
        print("Do even more stuff...")