1.【pytest官方文档】解读- 开发可pip安装的源码第三方插件
2.一文搞懂PythonUnittest测试方法执行顺序
3.python分多少方向(2023年最新解答)
4.零基础怎么学习软件测试
5.Python 中的 requirements.txt 与 setup.py
6.pythonå°±ä¸å²ä½ï¼
【pytest官方文档】解读- 开发可pip安装的第三方插件
在之前的分享中,我们通过一个本地插件示例开始了插件的源码编写。今日,源码我们将继续依据官方文档来深入探索更多相关知识点。源码
插件本质上包含了一个或多个钩子函数,源码pytest通过这些钩子函数的源码菠菜竞猜 源码组合,实现了配置、源码搜集、源码运行和报告等全方位的源码功能。
pytest插件通常分为以下三类:
第一个类别是源码内置插件,其路径位于/Lib/site-packages/_pytest。源码对此感兴趣的源码读者可以自行查看。
第三个类别是源码conftest.py,这是源码大家都很熟悉的部分,我们之前在编写fixture函数以及本地hooks函数插件时,源码都是在conftest.py中完成的。
第二个类别是外部插件,其中提到的setuptools是什么?实际上,这是pytest的一个特性库,它允许我们的插件代码通过pip安装并发布到PyPI。
本章将介绍如何开发一个可以pip安装的第三方插件。
一、cookiecutter-pytest-plugin
在开发之前,先了解cookiecutter-pytest-plugin这个项目。这是官方文档中强烈推荐的,它能帮助我们快速生成一个规范标准的插件项目。
项目地址:github.com/pytest-dev/c...
按照项目介绍的文档一步步进行即可。
首先安装该项目:
然后,我们可以使用这个工具来创建我们自己的插件项目。
按照出现的指令提示,输入对应的项目信息。
创建的测试插件项目大致如下。
二、开发第三方插件
重新编写一个插件,可以通过命令行输出搜集到的测试用例信息并保存到csv文件中。
我们可以在生成的插件项目模板中编写自己的代码。
最后,有一个重要的文件setup.py,因为插件模板项目已经自动生成,其中包含了插件项目的相关信息和依赖。
1. 插件主体代码
主要任务是将搜集到的case的标题、描述和markers这三种信息写入csv文件。
2. 测试插件代码
插件主体代码编写完成后,我们需要对其进行自测。
可以像之前那样,将插件代码写入本地conftest文件中作为本地代码直接调用测试。
但是,pytest附带一个名为pytester的插件,它可以帮助我们为插件代码编写测试。这个插件默认是禁用的,所以在使用之前需要先启用。
在test目录下的conftest文件中进行声明。
接下来编写插件测试代码,并讲解相关用法:
这里最重要的是pytester提供的方法,例如上面用到的:
实际上,就是在对应的方法中,写下我们的原生代码,只需要用""" """包起来,作为字符串,然后pytest会自动解析我们的代码,在临时目录中创建对应的文件并运行。
不仅如此,还可以创建其他文件,java开源考试系统源码如conftest。这是源码,有兴趣的可以深入查看。
pytester.runpytest("--testplan=testplan.csv")这里可以添加要执行的命令行参数。
运行测试
直接运行测试代码,查看结果。
注意,这里的文件也是生成在临时目录中的,打开控制台输出的路径就可以找到。
打开csv文件验证结果,输出正确。
3. 打包
回到项目根目录,在命令行输入:
完成后会生成dist目录,下面就有对应的包。
4. 上传到PyPI
如果没有账号,需要先注册并登录,记得要去对应填写的邮箱里点击激活认证。
接着安装twine,可以使用这个工具来上传。
安装完成后,执行上传命令:
提示需要输入注册的账号和密码,最后完成上传。
上传完成后,就可以在PyPI中打开自己的插件主页了,现在其他小伙伴也可以安装插件了。
一文搞懂PythonUnittest测试方法执行顺序
Unittest
unittest大家应该都不陌生。它作为一款博主在5-6年前最常用的单元测试框架,现在正被pytest,nose慢慢蚕食。
渐渐地,看到大家更多的讨论的内容从unittest+HTMLTestRunner变为pytest+allure2等后起之秀。
不禁感慨,终究是自己落伍了,跟不上时代的大潮了。
回到主题感慨完了,回到正文。虽然unittest正在慢慢被放弃,但是它仍然是一款很全面的测试框架。
今天在群里看到番茄卷王的一番言论,激起了我的一番回忆。
自己以前是知道unittest的执行顺序并不是按照编写test方法的顺序执行,而是按照字典序执行的。但遗憾的是我都是投机取巧去解决的问题(后面会讲)。
下面我们就来探讨下unittest类的test方法的执行顺序问题。
源码初窥研究一下源码(unittest.TestLoader)可以发现,在加载一个class下面的test方法的时候,原生Loader进行了排序,并且根据functools.cmp_to_key方法对测试方法列表进行了排序。
我们知道,unittest是不需要我们指定对应的方法,说白了,它是从类里面自动获取到咱们的方法,并约定了以test开头的方法都会被视为测试方法。
查询一下self.sortTestMethodsUsing(这个是一个排序的方式)。
可以看到这个比较方法写的很明确了,如果x<y那么返回-1,x=y则返回0,x>y返回1。
其实大家可能不知道Python里面的字符串也是可以比较的,在此必须说明一下字典序。我们来看看这个例子:
a="abc"b="abcd"c="abce"print(a>b)print(b>c)猜猜看执行结果,很显然,ssh开发网站源码字典序的比较,是按A-Z的顺序来比较的,如果前缀一样但长度不一样,那么长度长的那个,字典序靠后。
了解了字典序以后,我们就不难知道,在unittest里面它寻找case的过程可以这样简化:
找到对应类下面以test开头的测试方法
对他们进行字典序排序
依次执行
这样就不难解释为什么我们有时候写的case不按照自己想的顺序来。
回到问题的本质搞清楚为什么用例会乱,那就想到对应的解决方案。由于修改源码是不太合适的,那我们有2个策略去达成目的。
比如我有多个test方法:
classTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_1(self):print("执行第一个")deftest_2(self):print("第二个")deftest_3(self):print("第三个")deftest_(self):print("第四个")deftest_(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:passif__name__=="__main__":unittest.main()执行起来,按照字典序,其实是的顺序。
1.以字典序的方式编写test方法我们可以手动修改test方法的名称,这也是我早前的处理方式。也就是说把想要先执行的case字典序排到前面:
classTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_0_1(self):print("执行第一个")deftest_0_2(self):print("第二个")deftest_0_3(self):print("第三个")deftest_1_0(self):print("第四个")deftest_1_1(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:pass我们可以把数字按位数拆开,个位数就把位补0,这样就能达到效果,如果会写个case,我们就需要补2个0,比如0_0_1,当然一个文件里面也不会有太多case。
如果遇到test_login这种怎么办呢,不是数字结尾的方法。
其实是一样的,可以写成test_数字_业务的模式。番货写了一个装饰器专门解决这样的问题,大家可以去参考下。
2.回归本质,从根本解决问题方案1用了番货的装饰器,好是好,但是改变了方法本身的名称,我们其实可以针对他的排序方式入手,按照我们编写case的顺序排序测试方法,就能达到想要的目的。
说说思路:
手写一个loader继承自TestLoader类,改写里面的排序方法
在unittest运行的时候传入这个新的loader
来看看完整代码,注释里面写的很完善了。
importunittestclassMyTestLoader(unittest.TestLoader):defgetTestCaseNames(self,testcase_class):#调用父类的获取“测试方法”函数test_names=super().getTestCaseNames(testcase_class)#拿到测试方法listtestcase_methods=list(testcase_class.__dict__.keys())#根据list的索引对testcase_methods进行排序test_names.sort(key=testcase_methods.index)#返回测试方法名称returntest_namesclassTestcase(unittest.TestCase):defsetUp(self)->None:passdeftest_1(self):print("执行第一个")deftest_2(self):print("第二个")deftest_3(self):print("第三个")deftest_(self):print("第四个")deftest_(self):print("第五个")deftearDown(self)->None:passif__name__=="__main__":unittest.main(testLoader=MyTestLoader())执行了一下还是不对,是不是哪里出了什么问题呢?
是因为pycharm有一种默认的unittest的调试方法,我们要改成普通的方法去执行。
试试用控制台执行:
作者:米洛
python分多少方向(年最新解答)
导读:今天首席CTO笔记来给各位分享关于python分多少方向的相关内容,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!Python的就业方向有哪些1、人工智能:Python语言是人工智能时代的首选语言,人工智能的时代即将到来,也会带领大家进入一个全新的时代之中。在Python语言中,人工智能是非常主要的发展方向,也是非常具有潜力和发展前景的,薪资待遇也是非常高的,根据市场上的就业情况来说,Python人工智能的就业薪资普遍达到了K以上,即便是初级工程师薪资待遇也可以达到1w左右。
2、大数据:数据已经成为了我们生活中非常重要的一部分,大数据技术已经融入到我们的日常生活之中,虽然还没有完全的自动售货机 源码应用,但是在多个行业都已经开始崭露头角了,Python语言在数据分析上相对于是非常具有优势的,非常的具有效率,虽然学习起来比较难一些,但是可以与Python进行有效的对接。在市场数据分析工程师就业薪资水平也是非常高的,一直都处于不断上升的趋势之中。
3、爬虫工程师:爬虫在我们的生活中一直都是应用非常广泛的,网络爬虫是数据采集的关键,作用是非常明显的。Python因为具有独特的优势所在,可以很快提升对数据抓取程度,目前爬虫工程师的薪资待遇也是非常高的,可以达到k左右。
4、web开发:基于web开发的框架不是很多,比如说Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django应用范围是非常广泛的,开发速度也是非常快速的,学习门槛很低,可以帮助我们提供工作的效率。
5、数据分析:在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
学习Python就业有哪些方向?Python的就业方向主要分为五大块,分别是:
发展方向一:Linux运维
发展方向二:PythonWeb网站工程师
发展方向三:Python自动化测试
发展方向四:数据分析
发展方向五:人工智能
Python具体会涉及到的职业岗位主要有:
0、WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Pythonweb框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
1.桌面软件
Python在图形界面开发上很强大,可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!
2.网络编程
网络编程是Python学习的另一方向,网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3.爬虫开发
在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,ssh电商项目源码从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4.云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言,目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的,如果想要深入学习并进行二次开发,就需要具备Python的技能。
5.人工智能
MASA和Google早期大量使用Python,为Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,尤其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6.自动化运维
Python是一门综合性的语言,能满足绝大部分自动化运维需求,前端和后端都可以做,从事该领域,应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7.金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“DualThrust交易策略”等。
8.科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言,年开始,NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算,随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9.游戏开发
在网络游戏开发中,Python也有很多应用,相比于LuaorC++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好的把网游项目的规模控制在万行代码以内。
学会python可以有哪些就业方向?天津python培训
学会python可以做游戏开发。如需学习python,推荐选择达内教育。
学会python就业方向具体如下:
1、Python爬虫:爬虫被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值。
2、Web应用开发:服务器端编程,具有丰富的Web开发框架,如Django和TurboGears,迅速完成一个网站的开发和Web服务。
3、人工智能:Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到了广泛的支持和应用。
4、数据分析:在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。感兴趣的话点击此处,免费学习一下
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python有哪些就业方向1、Web开发(Python后端)
Python有很多优秀的Web开发框架,如Flask、Django等,依靠这些框架可以快速帮助我们搭建一个网站,当需要新功能时,Python只需要添加几行代码即可。
比如知乎、豆瓣、小米这样的大厂,早期网站也都是用Python所搭建的,国外更多,如YouTube、Quora、Reddit等顶级流量的网站,也都是依靠Python所搭建的。
2、Python爬虫工程师
顾名思义,就是做爬虫的工程师,用Python收集和爬取互联网的信息,也是小伙伴们学习Python的第一动力,比如一些靠人力一星期才能完成的工作,使用Python爬虫可能半天不到就完事了,实用性非常高,学会Python爬虫后,就算不做程序员的工作,也能加分不少。
3、Python数据分析师
现如今数据非常宝贝,比如现在火的公司:今日头条、抖音、快手等,产品也都是建立在用户分析上的,更不用说淘宝、京东这些“定制化推荐”了。
可以说所有的商业公司,都需要这样一名工程师,也导致Python数据分析师成了目前最火的职业之一。
Python是目前数据分析业务中,最常用的语言,学会Python后,基本可以满足数据分析经理的招聘需求。
4、AI工程师
人工智能是目前最火的方向之一,薪资待遇也是非常的高,从招聘网站上就可以看出,当然这些职位的要求也比较高,Python是人工智能时代的第一语言,不管是机器学习还是深度学习,最常用的工具和框架都需要用Python调用,如Numpy、Scipy、Pandas等,因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。
5、自动化运维工程师
运维工程师经常要监控上百台机器的运行,或同时部署的情况,使用Python可以自动化批量管理服务器,自动化运维也是Python的主要应用方向之一,它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
6、自动化测试工程师
测试的工作室枯燥乏味的,在过去,每次产品更新,都要重复测试一遍,效率低而且非常容易出错,Python提供了很多自动化测试的框架,如Selenium、Pytest等,避免了大量的重复工作,Python自动化测试也越来越流行。
7、Python游戏开发
Python游戏开发集中在游戏服务器领域,主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。
结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python分多少方向的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于python分多少方向的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
零基础怎么学习软件测试
零基础学习软件测试无非有两种方式:自学和培训。关于自学,无需多言,如果你自律性强,具备学习能力、有专研问题的好奇心、以及解决问题的能力,那么自学是完全ok的。蜗牛学院这里也给大家整理了一份软件测试的学习路线,希望可以帮助大家少走弯路。
如果你选择培训,那么就分线上课程培训以及线下面授培训。
线上课程可以在网上找,也可以报一些培训班的课,这种学习效率一般会高于纯自学,因为老师会有一些项目演练,不至于让你只学习理论知识。当然,你学完后能不能融会贯通、合理运用又是另一回事了。
线下面授班因为场地、师资、以及各种硬件设施等成本,学习费用一般高于网教课程,面授班最大优势在于有问题可与老师面对面直接解决,学习效率最高,并且有一个技术学习环境。
总结来看,在线课程更适合有行业基础经验的工作者,他们利用自己下班后或周末的碎片时间给自己充充电,以此来提升技术能力。对于零基础转行者而言,还是线下面授班的学习效率更高一些,花最少的时间学更多的知识,但要考虑下自己的经济情况。
Python 中的 requirements.txt 与 setup.py
Python 中的 requirements.txt、setup.py 和 setup.cfg 的用途
对于新手来说,管理 Python 项目中的依赖项非常具有挑战性,这一问题由历史原因引起,并且一直受到吐槽。
本文将探讨如何正确管理 Python 项目的依赖关系。具体来说,将讨论 requirements.txt 文件的用途,以及如何使用 setuptools 来分发自定义的 Python 包,并让其他用户进一步使用和开发它。此外,还将讨论设置文件(即 setup.cfg 和 setup.py)的用途,以及如何将它们与需求文件一起使用,从而使包开发和重新分发的过程变得更容易。
Python 项目的依赖关系是什么
让我们从包依赖开始,介绍它们到底是什么,以及如何正确管理它们,因为这样可以使 Python 项目变得更容易维护。
简单来说,依赖项是我们 Python 项目所依赖的外部其他 Python 包,例如在 AI 方向,最常用的包是 Numpy 和 Pandas。在 Python 中,这些依赖通常可以在 Python 包索引(PyPI)或其他管理工具中找到(例如 Nexus),以下以 PyPI 为例介绍,因为它是最常用且大家都在用的包管理工具。
现在,我们的 Python 项目可能需要引用某个特定版本的第三方包有依赖。这种情况可能会导致依赖冲突的出现,因为我们所有的依赖中(至少)有两个依赖项可能依赖同一个包,但每个依赖项都需要该外部包的特定版本(比如一个需要 1.0,而一个需要 2.0)。在这种情况下,我们需要告诉 pip 如何处理依赖关系,以及我们需要哪些特定版本。
一般情况下,我们需要 requirements.txt 来指定项目的依赖包和版本,因此先看看 requirements.txt 的格式。
requirements.txt 文件
requirements.txt 是一个文件,列出了 Python 项目的所有依赖项。如前所述,它还可能包含依赖项的依赖项。除了列出依赖包名称外,还可以指定特定的版本(使用 ==)、>= 或 <=,甚至两者都指定。
示例 requirements.txt 文件
matplotlib >= 2.2 numpy >= 1..0, < 1..0 pandas pytest == 4.0.1
然后可以使用以下命令通过 pip 安装这些依赖项(通常在虚拟环境中):
pip install -r requirements.txt
在上面的示例中,我们指定了一些依赖项。例如,对于没有关联版本的 pandas 包,pip 将正常安装最新版本,除非其他依赖项之一与它有任何冲突(如果有冲突,pip 将安装满足其余依赖项指定条件的最新 pandas 版本)。对于 pytest,包管理器将安装特定版本(即 4.0.1),而对于 matplotlib,将安装至少大于或等于 2.2 的最新版本(这还取决于是否有其他依赖项具体要求,如果没有则会安装符合条件的最新版)。对于 numpy 包,pip 将尝试安装 1..0(包含)和 1..0(不包含)之间的最新版本。
在安装所有依赖项后,可以通过运行 pip freeze 来查看虚拟环境中安装的每个依赖项的确切版本。此命令将列出所有包及其特定版本(即 ==)。
requirements.txt 非常有用,但它仅针对我们项目的开发和发布(例如线上部署等)。如果我们想将我们的代码发布到 PyPI 供其他人使用,那么需要的不仅仅是这个文件。
Python 中的 setuptools
setuptools 是构建在 distutils 之上的包,它可以帮助开发人员快速发布 Python 包。此外,它还提供了使依赖管理更容易的功能。
当想要发布一个包时,通常需要填写一些元数据,例如包名、版本、依赖项、入口点等。setuptools 就提供了简化这些操作的功能。
项目的元数据等信息需要在 setup.py 文件中定义,例如下面的 demo:
我们所填写的信息都是纯声明性的,因此一个更好的方法是在名为 setup.cfg 的文件中定义这些元数据和信息,然后只需在 setup.py 文件中调用 setup() 即可。setup.cfg 文件如下所示:
这样在我们的 setup.py 文件中只需要保留最少的代码:
上面 install_requires 参数与 requirements.txt 类似,可以使用运算符 <、>、<=、>=、== 或!=,后跟版本标识符。当项目安装时会根据该配置来下载和安装依赖。
我们需要 requirements.txt 和 setup.py/setup.cfg 文件吗?
这就需要分情况对待了。首先,requirements.txt 与 setup.py 之间的通常用于实现不同的需求:
另外,如果同时使用两者,setup.py(setup.cfg)文件应包含抽象依赖项列表,而 requirements.txt 文件必须包含具有每个包版本的特定引脚的具体依赖项(使用 == 指定特定版本)。
以下是 Python 文档中官方的定义:
install_requires(即 setup.py)定义了单个项目的依赖关系,而 requirements.txt 通常用于定义完整的 Python 环境。
尽管 install_requires 要求很少,但 requirements.txt 通常包含详尽的固定版本列表,以实现完整环境的可重复安装。
来自: packaging.python.org/en...
总结
本文讨论了在开发 Python 项目和应用程序时适当的依赖管理的重要性。并且介绍了 requirements.txt 文件的用途以及如何将它与 setuptools 的配置文件(即 setup.py 和 setup.cfg)一起使用,这样可以保证其他开发人员可以安装、运行、开发甚至测试源代码 Python 包的代码。
setuptools 不能完全替代 requirements.txt 文件。在大多数情况下,可能需要这两个文件同时存在,这样才能够正确管理包依赖和进行包的发布。
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pytest系列——fixture之yield关键字实现teardown用例后置操作
pytest之fixture函数使用(pytest测试框架测试固件 文中讲到,fixture函数是通过scope参数来控制setup级别;)
既然有setup函数作为用例之前的操作,测试用例执行完成之后那肯定也有teardown操作。
但是fixture的teardown操作并不是独立的函数,用yield关键字唤醒teardown操作。依然存在于fixture方法中
yield实现teardown后置操作实例1
运行结果:注意:return和yield两个关键字都可以返回值;yield关键字返回值后,后面的代码还会继续运行;由于实例1中fixture函数login需要返回token,而且还需要继续执行teardown后置操作:所以选择yield关键字所以后面代码还会继续运行
return关键字返回值后,后面的代码不会继续运行;
实例2
运行结果:
实例3
运行结果:
yield遇到异常1、如果其中一个用例在执行时出现异常,不影响yield后面的teardown执行,运行结果互不影响,并且全部用例执行完之后,yield唤起teardown操作。
运行结果:
2、但是fixture函数如果在setup执行期间发生异常,那么pytest是不会去执行yield后面的teardown内容。
yield关键字+with上下文管理器的结合使用
yield 关键字 也可以配合 with 上下文管理器 语句使用。使得代码更加精简
示例:
request.addfinalizer()将定义的函数注册为终结函数
除了yield可以实现teardown,我们也可以通过request.addfinalizer() 的方式去注册终结函数来实现 teardown 用例的后置操作。
示例:增加一个函数 fin,并且注册成终结函数。
代码如下:
运行结果:
yield 与 addfinalizer 用法的区别:① addfinalizer 可以注册多个终结函数。当注册多个终结函数时,用例的后置操作同时会执行完所有的终结函数。注意终结函数(用例后置操作函数)的执行顺序与其在fixture函数中注册的顺序相反(即先注册的终结函数后执行,后注册的终结函数先执行)
示例:
运行结果:
②当执行测试用例时setup前置操作函数的代码执行错误或者发生异常时,addfinalizer 注册的终结函数依旧会执行。
③ yield 关键字可以返回setup前置操作函数中生成的测试数据,且 yield 关键字返回测试数据之后后续的代码依然可以运行。且后续执行的代码充当teardown后置操作函数。
④ addfinalizer 函数可以将一个或者多个函数注册为终结函数(一个或多个函数必须在fixture函数中定义),此时的终结函数为teardown后置操作函数;且最后可以使用 return 关键字返回setup前置操作函数生成的测试数据。
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