python中pytest有那些装饰器

### Python 中 pytest 支持的装饰器及其功能 #### 装饰器 `@pytest.mark.parametrize` 此装饰器用于参数化测试案例，允许开发者在一个测试函数中运行多个输入组合并验证其行为。它简化了重复测试逻辑的需求，使代码更加简洁和可维护[^1]。 ```python import pytest @pytest.mark.parametrize("input, expected_output", [ (1, 2), (2, 3), (3, 4) ]) def test_add_one(input, expected_output): assert input + 1 == expected_output ``` --- #### 装饰器 `@pytest.fixture` `@pytest.fixture` 是 pytest 的核心装饰器之一，主要用于创建测试固件（test fixtures），这些固件可以在测试前后执行特定的操作，比如初始化资源或清理环境。它可以替代传统的 setup 和 teardown 方法[^2]。 ```python import pytest @pytest.fixture def sample_fixture(): print("\nSetup executed") yield "Fixture Value" print("\nTeardown executed") def test_sample(sample_fixture): assert sample_fixture == "Fixture Value" ``` --- #### 装饰器 `@pytest.mark.skip` 该装饰器用于跳过某些不需要运行的测试用例。通常适用于那些依赖于外部条件或者暂时不可用的情况。 ```python import pytest @pytest.mark.skip(reason="Skipping this test due to external dependency issues.") def test_skip_example(): pass ``` --- #### 装饰器 `@pytest.mark.xfail` 当预期某个测试会失败时，可以使用这个装饰器标记测试为“期望失败”。即使测试实际通过了，也不会影响整体测试结果的状态报告。 ```python import pytest @pytest.mark.xfail(reason="Known issue with the function under test.") def test_xfail_example(): assert False ``` --- #### 装饰器 `@pytest.mark.usefixtures` 如果需要在不显式传递的情况下使用 fixture，则可以通过此装饰器间接调用它们[^3]。 ```python import pytest @pytest.fixture def prepare_environment(): print("\nPreparing environment...") yield print("\nCleaning up...") @pytest.mark.usefixtures("prepare_environment") def test_with_usefixtures(): pass ``` --- #### 装饰器 `@pytest.mark.timeout` 设置超时时间来限制单个测试的最大执行周期。一旦超过指定的时间范围，测试会被强制终止。 ```python import pytest from time import sleep @pytest.mark.timeout(2) def test_timeout_example(): sleep(3) # This will cause a failure as it exceeds timeout limit. ``` --- #### 其他常用装饰器 除了上述提到的主要装饰器外，还有其他一些辅助性的装饰器可供扩展用途： - **`@pytest.hookimpl`**: 定义自定义插件钩子实现。 - **`@pytest.yield_fixture`** *(已废弃)*: 替代旧版本中的 `yield` 风格 fixtures。 --- ### 总结 以上列举了一些常见的 pytest 装饰器以及它们的应用场景。每种装饰器都有独特的功能定位，在不同的开发需求下发挥重要作用。合理运用这些工具能够显著提升单元测试的质量与效率。