🧪 pytest 测试基础
写完代码怎么知道它对不对？靠 print 看输出？那万一改了一处，之前测试过的功能又坏了呢？测试就是用来回答这个问题的——它自动验证代码行为，改完代码跑一下就知道有没有"搞坏什么"。本节用最精简的方式带你上手 pytest。
🎯 本节要点
- 测试就是一个函数，名字以
test_开头 - 用
assert验证结果，pytest 自动报告哪里失败 uv run pytest一行跑所有测试- 参数化测试用
@pytest.mark.parametrize覆盖多组输入 - fixture 用
@pytest.fixture准备测试需要的数据和环境
第一个测试
假设你有一个计算器模块：
Python
# calc.py
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
def divide(a: float, b: float) -> float:
if b == 0:
raise ValueError("除数不能为零")
return a / b
在 tests/ 目录下新建 test_calc.py：
Python
# tests/test_calc.py
import pytest
from calc import add, divide
def test_add():
assert add(2, 3) == 5
assert add(-1, 1) == 0
assert add(0, 0) == 0
def test_divide():
assert divide(10, 2) == 5.0
assert divide(1, 3) == pytest.approx(0.333, abs=0.01)
def test_divide_by_zero():
with pytest.raises(ValueError, match="除数不能为零"):
divide(1, 0)
运行：
Shell
uv run pytest
输出
tests/test_calc.py::test_add PASSED
tests/test_calc.py::test_divide PASSED
tests/test_calc.py::test_divide_by_zero PASSED
========= 3 passed =========
就这？就这。测试就是一个普通函数，名字以 test_ 开头，用 assert 写条件，pytest 自动发现并运行它们。
测试命名规则
pytest 默认发现 test_*.py 文件中 test_ 开头的函数。文件和函数名都必须以 test_ 开头，否则 pytest 不会识别。
assert 断言
assert 是测试的核心——如果条件为假，测试失败：
Python
def test_string():
name = "Python"
assert name.startswith("P") # 通过
assert len(name) == 6 # 通过
assert "thon" in name # 通过
def test_list():
nums = [1, 2, 3]
assert len(nums) == 3
assert nums[0] == 1
assert 4 not in nums
pytest 失败时会显示详细的对比信息：
Shell
uv run pytest tests/test_calc.py::test_add -v
如果 add(2, 3) 返回了 6，你会看到：
输出
> assert add(2, 3) == 5
E assert 6 == 5
不需要自己写 print，pytest 自动展示期望值 vs 实际值。
浮点数比较
浮点数有精度问题，别直接 ==：
Python
import pytest
def test_float():
# ❌ 不可靠
# assert 0.1 + 0.2 == 0.3
# ✅ 用 pytest.approx
assert 0.1 + 0.2 == pytest.approx(0.3)
assert 0.1 + 0.2 == pytest.approx(0.3, abs=1e-9)
异常测试
验证代码抛出了预期的异常：
Python
import pytest
def test_divide_by_zero():
with pytest.raises(ValueError):
divide(1, 0)
def test_error_message():
with pytest.raises(ValueError, match="除数不能为零"):
divide(1, 0)
match 参数支持正则匹配异常消息。
参数化测试
同一个函数用多组输入测试，别写一堆重复函数：
Python
import pytest
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [
(2, 3, 5),
(-1, 1, 0),
(0, 0, 0),
(100, 200, 300),
])
def test_add_param(a, b, expected):
assert add(a, b) == expected
运行时 pytest 会为每组参数生成独立的测试用例：
输出
tests/test_calc.py::test_add_param[2-3-5] PASSED
tests/test_calc.py::test_add_param[-1-1-0] PASSED
tests/test_calc.py::test_add_param[0-0-0] PASSED
tests/test_calc.py::test_add_param[100-200-300] PASSED
任何一组失败都会单独报告，不用一个一个排查。
fixture：准备测试数据
测试经常需要重复准备数据（数据库连接、临时文件、测试客户端等）。pytest 的 fixture 就是解决这个问题的：
Python
# conftest.py（pytest 自动识别此文件中的 fixture）
import pytest
@pytest.fixture
def sample_data():
"""准备一组测试数据"""
return {"name": "Alice", "age": 25, "scores": [85, 92, 78]}
@pytest.fixture
def temp_file(tmp_path):
"""创建临时文件"""
p = tmp_path / "test.txt"
p.write_text("hello")
return p
使用 fixture 只需把函数名作为参数传入：
Python
def test_name(sample_data):
assert sample_data["name"] == "Alice"
def test_average_score(sample_data):
avg = sum(sample_data["scores"]) / len(sample_data["scores"])
assert avg == pytest.approx(85.0)
def test_read_file(temp_file):
content = temp_file.read_text()
assert content == "hello"
pytest 会自动发现 conftest.py 中的 fixture，不需要 import。
fixture 的作用域
默认每个使用该 fixture 的测试函数都会重新执行一次。如果想让 fixture 在整个文件中只执行一次，加 scope="module"：
Python
@pytest.fixture(scope="module")
def db_connection():
conn = create_connection()
yield conn # yield 之后的代码在所有测试结束后执行（清理）
conn.close()
常用 scope：function（默认）→ class → module → session。
常用 pytest 命令
Shell
# 运行所有测试
uv run pytest
# 运行指定文件
uv run pytest tests/test_calc.py
# 运行指定函数
uv run pytest tests/test_calc.py::test_add
# 按关键词过滤
uv run pytest -k "divide"
# 显示详细输出
uv run pytest -v
# 显示最后 N 条失败的详细信息
uv run pytest --tb=short
# 只运行上次失败的测试
uv run pytest --lf
# 失败后立即停止
uv run pytest -x
# 显示 print 输出
uv run pytest -s
实战：给斐波那契函数写测试
Python
# fibonacci.py
def fib(n: int) -> list[int]:
"""返回前 n 项斐波那契数。"""
if n <= 0:
return []
if n == 1:
return [0]
seq = [0, 1]
for _ in range(2, n):
seq.append(seq[-1] + seq[-2])
return seq
Python
# tests/test_fibonacci.py
import pytest
from fibonacci import fib
def test_empty():
assert fib(0) == []
assert fib(-1) == []
def test_single():
assert fib(1) == [0]
def test_basic():
assert fib(5) == [0, 1, 1, 2, 3]
@pytest.mark.parametrize("n, expected", [
(1, [0]),
(2, [0, 1]),
(6, [0, 1, 1, 2, 3, 5]),
(10, [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]),
])
def test_fib_param(n, expected):
assert fib(n) == expected
def test_length():
assert len(fib(10)) == 10