Python配置与测试利器：Hydra + pytest的完美结合

简介：Hydra 和 pytest 可以一起使用，基于 Hydra + Pytest 的应用可以轻松地管理复杂配置，并编写参数化的单元测试，使得Python开发和测试将变得更为高效。

安装：

pip install hydra-core pytest

案例源码：my_app.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# time: 2023/06/29 18:01
# file: my_app.py
# 
import hydra
from omegaconf import DictConfig@hydra.main(config_path="conf", config_name="config", version_base="1.1")
def my_app(cfg: DictConfig) -> int:return multiply(cfg.x, cfg.y)def multiply(x: int, y: int) -> int:return x * yif __name__ == "__main__":my_app()

测试用例：test_hy.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# time: 2023/6/29 18:08
# file: test_hy.py
# import pytest
from my_app import multiply@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [(5, 3, 15), (2, 4, 8)])
def test_multiply(x, y, expected):assert multiply(x, y) == expected

同级目录下：新建conf目录，新建文件 config.yaml

# conf/config.yaml
x: 5
y: 3

运行结果：

(pytf-cpu) C:\Users\>pytest test_hy.py
====================================================================== test session starts ========
platform win32 -- Python 3.8.13, pytest-7.3.1, pluggy-1.0.0
rootdir: C:\Users\
plugins: hydra-core-1.3.2
collected 2 itemstest_hy.py ..                                                                                [100%]======================================================================= 2 passed in 0.04s =========

注意事项：Hydra 在 pytest 环境中的行为可能与在常规 Python 环境中的行为略有不同，因为 pytest 可能会干扰 Hydra 的工作方式。如果在测试中遇到任何问题，建议查阅 Hydra 和 pytest 的官方文档，或在相关社区寻求帮助。

实际上，可以利用 Hydra 的强大功能和 pytest 的灵活性，创建更复杂的测试和应用。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：