Pytest:使用mark.paramatrize vs fixture(params=[])参数化测试数据

Question

我正在尝试自学Pytest，并试图理解使用@pytest.fixture(params=[])和@pytest.mark.parametrization()参数化测试数据之间的区别。我已经设置了下面的代码，看看它们是如何工作的，它们都返回相同的结果。但是，我不确定是否存在其中一种方法优于另一种方法的用例。使用一种方法比使用另一种方法有好处吗？

import pytest

@pytest.fixture(params=["first parameter", "second parameter", "third parameter"])
def param_fixture(request):
    return request.param

def parametrize_list():
    return ["first parameter", "second parameter", "third parameter"]

def test_using_fixture_params(param_fixture):
    """Tests parametrization with fixture(params=[])"""
    assert "parameter" in param_fixture

@pytest.mark.parametrize("param", parametrize_list())
def test_using_mark_parametrize(param):
    """Tests parametrization with mark.parametrize()"""
    assert "parameter" in param

上面的代码有以下结果。

test_parametrization.py::test_using_fixture_params[first parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_fixture_params[second parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_fixture_params[third parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_mark_parametrize[first parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_mark_parametrize[second parameter] PASSED
test_parametrization.py::test_using_mark_parametrize[third parameter] PASSED

Answer 1

Fixture通常用于将数据结构加载到测试中，并传递给测试函数。@pytest.mark.parametrize是测试具有不同输入的大量迭代的首选方法(如上所述)。

在启动时，这是一个很方便的资源：https://realpython.com/pytest-python-testing/

from data_module import Data

class TestData:
    """
    Load and Test data
"""
    @pytest.fixture(autouse=True)
    def data(test):
        return Data()


    def test_fixture(data):
        result = do_test(data)
        assert result

    @pytest.mark.parametrize('options', ['option1', 'option2', 'option3'])
    def test_with_parameterisation(data, options)
        result_with_paramaterisation(data, options)
        assert result_with_paramaterisation

``