Pytest框架相关面试题
时间: 2025-06-27 07:15:15 浏览: 10
### Pytest 框架常见面试题及其解答
#### 什么是 pytest?
Pytest 是一种用于编写简单和可扩展测试的强大工具。它允许开发者通过简单的断言来验证 Python 应用程序的行为[^1]。
```python
def test_example():
assert True
```
#### 如何安装 pytest?
可以通过 pip 安装 pytest:
```bash
pip install pytest
```
此命令会下载并安装最新版本的 pytest 及其依赖项[^2]。
#### 解释 `@pytest.fixture` 的作用是什么?
`@pytest.fixture` 装饰器用来定义可以在多个测试之间共享的状态或设置。这有助于减少重复代码,并使测试更加模块化和易于维护[^3]。
```python
import pytest
@pytest.fixture
def sample_data():
return {"key": "value"}
def test_with_fixture(sample_data):
assert sample_data["key"] == "value"
```
#### 描述如何运行特定标记的测试?
可以使用 `-m` 参数加上自定义标签名称来执行带有指定 marker 的测试案例。例如,如果某些测试被标记为 `slow`,则可以用如下方式仅运行这些慢速测试:
```bash
pytest -v -m slow
```
同样地,也可以排除具有某个 marker 的测试不被执行[^4]。
#### 说明参数化测试的概念以及实现方法?
参数化意味着同一个函数能够接受不同的输入数据集来进行多次迭代式的检验工作。在 pytest 中,可通过装饰器 `@pytest.mark.parametrize()` 来轻松完成这一目标[^5]。
```python
import pytest
@pytest.mark.parametrize(
("n", "expected"),
[
(1, 2),
(2, 3),
(3, 4),
],
)
def test_increment(n, expected):
from mymodule import increment_by_one
result = increment_by_one(n)
assert result == expected
```
#### 怎样收集覆盖率报告?
为了获取关于哪些部分代码未经过充分覆盖的信息,通常会选择集成 coverage.py 工具到 pytest 测试套件里去。只需安装插件包 `pytest-cov` 并按照下面的方式调用即可获得详细的 HTML 或 XML 形式的统计报表[^6]。
```bash
pip install pytest-cov
pytest --cov=myproject tests/
```
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