3、pytest中文文档--编写断言

1. 使用assert编写断言
2. 编写触发期望异常的断言
3. 特殊数据结构比较时的优化
4. 为失败断言添加自定义的说明
5. 关于断言自省的细节
- 5.1. 复写缓存文件
- 5.2. 去使能断言自省

1. 使用`assert`编写断言

pytest允许你使用python标准的assert表达式写断言；

例如，你可以这样做：

# src/chapter-3/test_sample.py

def func(x):

    return x + 1

def test_sample():

    assert func(3) == 5

如果这个断言失败，你会看到func(3)实际的返回值+ where 4 = func(3)：

$ pipenv run pytest -q src/chapter-3/test_sample.py

F                                                                 [100%]

=============================== FAILURES ================================

______________________________ test_sample ______________________________

    def test_sample():

>       assert func(3) == 5

E       assert 4 == 5

E        +  where 4 = func(3)

src/chapter-3/test_sample.py:28: AssertionError

1 failed in 0.05s

pytest支持显示常见的python子表达式的值，包括：调用、属性、比较、二进制和一元运算符等（可以参考这个例子）;

这允许你在没有模版代码参考的情况下，可以使用的python的数据结构，而无须担心自省丢失的问题；

同时，你也可以为断言指定了一条说明信息，用于失败时的情况说明：

assert a % 2 == 0, "value was odd, should be even"

2. 编写触发期望异常的断言

你可以使用pytest.raises()作为上下文管理器，来编写一个触发期望异常的断言：

import pytest

def myfunc():

    raise ValueError("Exception 123 raised")

def test_match():

    with pytest.raises(ValueError):

        myfunc()

当用例没有返回ValueError或者没有异常返回时，断言判断失败；

如果你希望同时访问异常的属性，可以这样：

import pytest

def myfunc():

    raise ValueError("Exception 123 raised")

def test_match():

    with pytest.raises(ValueError) as excinfo:

        myfunc()

    assert '123' in str(excinfo.value)

其中，excinfo是ExceptionInfo的一个实例，它封装了异常的信息；常用的属性包括：.type、.value和.traceback；

注意：

在上下文管理器的作用域中，raises代码必须是最后一行，否则，其后面的代码将不会执行；所以，如果上述例子改成：
def test_match():

  with pytest.raises(ValueError) as excinfo:

      myfunc()

      assert '456' in str(excinfo.value)
则测试将永远成功，因为assert '456' in str(excinfo.value)并不会执行；

你也可以给pytest.raises()传递一个关键字参数match，来测试异常的字符串表示str(excinfo.value)是否符合给定的正则表达式（和unittest中的TestCase.assertRaisesRegexp方法类似）：

import pytest

def myfunc():

    raise ValueError("Exception 123 raised")

def test_match():

    with pytest.raises((ValueError, RuntimeError), match=r'.* 123 .*'):

        myfunc()

pytest实际调用的是re.search()方法来做上述检查；并且，pytest.raises()也支持检查多个期望异常（以元组的形式传递参数），我们只需要触发其中任意一个；

pytest.raises还有另外的一种使用形式：

首先，我们来看一下它在源码中的定义：

# _pytest/python_api.py

def raises(  # noqa: F811

    expected_exception: Union["Type[_E]", Tuple["Type[_E]", ...]],

    *args: Any,

    match: Optional[Union[str, "Pattern"]] = None,

    **kwargs: Any

) -> Union["RaisesContext[_E]", Optional[_pytest._code.ExceptionInfo[_E]]]:

它接收一个位置参数expected_exception，一组可变参数args，一个关键字参数match和一组关键字参数kwargs；

接着看方法的具体内容：

# _pytest/python_api.py

    if not args:

        if kwargs:

            msg = "Unexpected keyword arguments passed to pytest.raises: "

            msg += ", ".join(sorted(kwargs))

            msg += "\nUse context-manager form instead?"

            raise TypeError(msg)

        return RaisesContext(expected_exception, message, match)

    else:

        func = args[0]

        if not callable(func):

            raise TypeError(

                "{!r} object (type: {}) must be callable".format(func, type(func))

            )

        try:

            func(*args[1:], **kwargs)

        except expected_exception as e:

            # We just caught the exception - there is a traceback.

            assert e.__traceback__ is not None

            return _pytest._code.ExceptionInfo.from_exc_info(

                (type(e), e, e.__traceback__)

            )

    fail(message)

其中，args如果存在，那么它的第一个参数必须是一个可调用的对象，否则会报TypeError异常；

同时，它会把剩余的args参数和所有kwargs参数传递给这个可调用对象，然后检查这个对象执行之后是否触发指定异常；

所以我们有了一种新的写法：
```
pytest.raises(ZeroDivisionError, lambda x: 1/x, 0)

# 或者

pytest.raises(ZeroDivisionError, lambda x: 1/x, x=0)
```
这个时候如果你再传递match参数，是不生效的，因为它只有在if not args:的时候生效；

pytest.mark.xfail()也可以接收一个raises参数，来判断用例是否因为一个具体的异常而导致失败：

@pytest.mark.xfail(raises=IndexError)

def test_f():

    f()

如果f()触发一个IndexError异常，则用例标记为xfailed；如果没有，则正常执行f()；

注意：

如果f()测试成功，用例的结果是xpassed，而不是passed；

pytest.raises适用于检查由代码故意引发的异常；而@pytest.mark.xfail()更适合用于记录一些未修复的Bug；

3. 特殊数据结构比较时的优化

# src/chapter-3/test_special_compare.py

def test_set_comparison():

    set1 = set('1308')

    set2 = set('8035')

    assert set1 == set2

def test_long_str_comparison():

    str1 = 'show me codes'

    str2 = 'show me money'

    assert str1 == str2

def test_dict_comparison():

    dict1 = {

        'x': 1,

        'y': 2,

    }

    dict2 = {

        'x': 1,

        'y': 1,

    }

    assert dict1 == dict2

上面，我们检查了三种数据结构的比较：集合、字符串和字典；

$ pipenv run pytest -q src/chapter-3/test_special_compare.py

FFF                                                               [100%]

=============================== FAILURES ================================

__________________________ test_set_comparison __________________________

    def test_set_comparison():

        set1 = set('1308')

        set2 = set('8035')

>       assert set1 == set2

E       AssertionError: assert {'0', '1', '3', '8'} == {'0', '3', '5', '8'}

E         Extra items in the left set:

E         '1'

E         Extra items in the right set:

E         '5'

E         Full diff:

E         - {'8', '0', '1', '3'}

E         + {'8', '3', '5', '0'}

src/chapter-3/test_special_compare.py:26: AssertionError

_______________________ test_long_str_comparison ________________________

    def test_long_str_comparison():

        str1 = 'show me codes'

        str2 = 'show me money'

>       assert str1 == str2

E       AssertionError: assert 'show me codes' == 'show me money'

E         - show me codes

E         ?         ^ ^ ^

E         + show me money

E         ?         ^ ^ ^

src/chapter-3/test_special_compare.py:32: AssertionError

_________________________ test_dict_comparison __________________________

    def test_dict_comparison():

        dict1 = {

            'x': 1,

            'y': 2,

        }

        dict2 = {

            'x': 1,

            'y': 1,

        }

>       assert dict1 == dict2

E       AssertionError: assert {'x': 1, 'y': 2} == {'x': 1, 'y': 1}

E         Omitting 1 identical items, use -vv to show

E         Differing items:

E         {'y': 2} != {'y': 1}

E         Full diff:

E         - {'x': 1, 'y': 2}

E         ?               ^

E         + {'x': 1, 'y': 1}...

E

E         ...Full output truncated (2 lines hidden), use '-vv' to show

src/chapter-3/test_special_compare.py:44: AssertionError

3 failed in 0.08s

针对一些特殊的数据结构间的比较，pytest对结果的显示做了一些优化：

集合、列表等：标记出第一个不同的元素；
字符串：标记出不同的部分；
字典：标记出不同的条目；

4. 为失败断言添加自定义的说明

# src/chapter-3/test_foo_compare.py

class Foo:

    def __init__(self, val):

        self.val = val

    def __eq__(self, other):

        return self.val == other.val

def test_foo_compare():

    f1 = Foo(1)

    f2 = Foo(2)

    assert f1 == f2

我们定义了一个Foo对象，也复写了它的__eq__()方法，但当我们执行这个用例时：

$ pipenv run pytest -q src/chapter-3/test_foo_compare.py

F                                                                 [100%]

=============================== FAILURES ================================

___________________________ test_foo_compare ____________________________

    def test_foo_compare():

        f1 = Foo(1)

        f2 = Foo(2)

>       assert f1 == f2

E       assert <test_foo_compare.Foo object at 0x10ecae860> == <test_foo_compare.Foo object at 0x10ecae748>

src/chapter-3/test_foo_compare.py:34: AssertionError

1 failed in 0.05s

并不能直观的从中看出来失败的原因assert <test_foo_compare.Foo object at 0x10ecae860> == <test_foo_compare.Foo object at 0x10ecae748>；

在这种情况下，我们有两种方法来解决：

复写Foo的__repr__()方法：

def __repr__(self):

    return str(self.val)

我们再执行用例：

$ pipenv run pytest -q src/chapter-3/test_foo_compare.py

F                                                                 [100%]

=============================== FAILURES ================================

___________________________ test_foo_compare ____________________________

    def test_foo_compare():

        f1 = Foo(1)

        f2 = Foo(2)

>       assert f1 == f2

E       assert 1 == 2

src/chapter-3/test_foo_compare.py:37: AssertionError

1 failed in 0.05s

这时，我们能看到失败的原因是因为1 == 2不成立；

至于__str__()和__repr__()的区别，可以参考StackFlow上的这个问题中的回答：https://stackoverflow.com/questions/1436703/difference-between-str-and-repr

使用pytest_assertrepr_compare这个钩子方法添加自定义的失败说明

# src/chapter-3/test_foo_compare.py

from .test_foo_compare import Foo

def pytest_assertrepr_compare(op, left, right):

    if isinstance(left, Foo) and isinstance(right, Foo) and op == "==":

        return [

            "比较两个Foo实例:",  # 顶头写概要

            "   值: {} != {}".format(left.val, right.val),  # 除了第一个行，其余都可以缩进

        ]

再次执行：

$ pytest -q src/chapter-3/test_foo_compare.py

F                                                                 [100%]

=============================== FAILURES ================================

___________________________ test_foo_compare ____________________________

    def test_foo_compare():

        f1 = Foo(1)

        f2 = Foo(2)

>       assert f1 == f2

E       assert 比较两个Foo实例:

E            值: 1 != 2

src/chapter-3/test_foo_compare.py:37: AssertionError

1 failed in 0.03s

我们会看到一个更友好的失败说明；

5. 关于断言自省的细节

当断言失败时，pytest为我们提供了非常人性化的失败说明，中间往往夹杂着相应变量的自省信息，这个我们称为断言的自省；

那么，pytest是如何做到这样的：

pytest发现测试模块，并引入他们，与此同时，pytest会复写断言语句，添加自省信息；但是，不是测试模块的断言语句并不会被复写；

5.1. 复写缓存文件

pytest会把被复写的模块存储到本地作为缓存使用，你可以通过在测试用例的根文件夹中的conftest.py里添加如下配置来禁止这种行为；：

import sys

sys.dont_write_bytecode = True

但是，它并不会妨碍你享受断言自省的好处，只是不会在本地存储.pyc文件了。

5.2. 去使能断言自省

你可以通过一下两种方法：

在需要去使能模块的docstring中添加PYTEST_DONT_REWRITE字符串；
执行pytest时，添加--assert=plain选项；

我们来看一下去使能后的效果：

$ pipenv run pytest -q --assert=plain src/chapter-3/test_foo_compare.py

F                                                                 [100%]

=============================== FAILURES ================================

___________________________ test_foo_compare ____________________________

    def test_foo_compare():

        f1 = Foo(1)

        f2 = Foo(2)

>       assert f1 == f2

E       AssertionError

src/chapter-3/test_foo_compare.py:37: AssertionError

1 failed in 0.03s

断言失败时的信息就非常的不完整了，我们几乎看不出任何有用的调试信息；

GitHub仓库地址：https://github.com/luizyao/pytest-chinese-doc