簡介：

　　fixture區別于unnitest的傳統單元測試（setup/teardown）有顯著改進：

　　1.有獨立的命名，并通過聲明它們從測試函數、模塊、類或整個項目中的使用來激活。

　　2.按模塊化的方式實現，每個fixture都可以互相調用。

　　3.fixture的范圍從簡單的單元測試到復雜的功能測試，可以對fixture配置參數，或者跨函數function，類class，模塊module或整個測試session范圍。

fixture的功能

fixture是pytest特有的功能，用以在測試執行前和執行后進行必要的準備和清理工作。使用pytest.fixture標識，定義在函數前面。在你編寫測試函數的時候，你可以將此函數名稱做為傳入參數，pytest將會以依賴注入方式，將該函數的返回值作為測試函數的傳入參數。
主要的目的是為了提供一種可靠和可重復性的手段去運行那些最基本的測試內容。
從功能上看來，與setup、teardown相似，但是優勢明顯：

命名方式靈活，不局限于setup和teardown這幾個命名
conftest.py 配置里可以實現數據共享，不需要import就能自動找到一些配置
scope="module" 每一個.py文件調用一次
scope="session" 可以實現多個.py跨文件使用一個session來完成多個用例

特點及優勢

1、命令靈活：對于setup.teardown，可以不起這兩個名字

2、數據共享：在conftest.py配置里寫的方法可以實現數據共享，不需要import導入，可以跨文件共享

3、scope的層次及神奇的yield組合相當于各種setup和teardown

4、實現參數化

基本用法

@pytest.fixture()

import pytest
@pytest.fixture()
def login():
    print("完成登錄操作")
def test_search():
    print("搜索功能，此方法不需要完成登錄即可執行")
def test_cart(login):
    print("加入購物車，需要完成登錄才可以")

fixture在自動化中的應用--作用域

@pytest.fixture(scope='module')

import pytest
@pytest.fixture(scope='module')
def login():
    print("完成登錄操作")
def test_search(login):
    print("搜索功能，此方法不需要完成登錄即可執行")
def test_cart(login):
    print("加入購物車，需要完成登錄才可以")

fixture在自動化中的應用-yield關鍵字

場景：你已經可以將測試方法【前要執行的或依賴的】解決了，測試方法后銷毀清除數據的要如何進行呢？

解決：通過在fixture函數中加入yield關鍵字，yield是調用第一次返回結果，第二次執行他下面的語句返回。

步驟：在@pytest.fixture(scope=module)，在登錄的方法中加yield，之后加銷毀清楚的步驟。

import pytest
@pytest.fixture(scope='module')
def login():
    # setup操作
    print("完成登錄操作")
    token = 1
    yield token  # 相當于return的操作
    # teardown操作
    print("完成登出操作")
 
def test_search(login):
    # print("搜索功能，此方法不需要完成登錄即可執行")
    print(f"token = {login}")
 
def test_cart(login):
    # print("加入購物車，需要完成登錄才可以")
    print(f"token = {login}")

fixture在自動化中的應用--數據共享

場景：與其他測試工程師合作一起開發時，公共的模塊要在不同的文件中，要在大家都能訪問到的地方

解決：使用conftest.py這個文件進行數據共享，并且他可以放在不同位置騎著不同的范圍共享作用

前提：

conftest文件名是不能換的

放在項目下是全局的數據共享的地方

執行：

系統執行到參數login時，先從本模塊中查找是否有這個名字的變量

之后在conftest.py中找是否有

步驟：

將登錄模塊帶@pytest.fixture寫在conftest.py中

fixture在自動化中的應用-自動應用

場景：不想原測試方法有任何改動，或全部都自動實現自動應用，沒特例，也都不需要返回值時可以選擇自動應用

解決：使用fixture中參數autouse=True實現

步驟：在方法上面加@pytest.fixture(autouse=True)

fixture在自動化中的應用-參數化

場景：測試離不開數據，為了數據靈活，一般數據都是用過參數傳的

解決：fixture通過固定參數requests傳遞

步驟：在fixture中增加@pytest.fixture(params=[1,2,3,'tom'])

在方法參數寫request,方法體里面使用request.param接收參數

import pytest
@pytest.fixture(params=[1, 2, 3, "測試"])
def login(request):
    print(f"數據名稱為：{request.param}")
    return request.param
def test_search(login):
    print(f"{login}")