pytest 和 unittest 是 Python 中常用的两个测试框架。以下是对 pytest 和 unittest 的详细对比和说明：
 

目录

1. 简洁性和易用性

2. 灵活性和特性

3. 断言机制

4. 插件和扩展

5. 参数化测试

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1. 简洁性和易用性

unittest

• 风格：unittest 是基于 xUnit 风格的测试框架，类似于 Java 的 JUnit 和其他一些编程语言中的测试框架。

• 类和方法：unittest 强制要求你使用类和方法来定义测试，这可能在编写简单测试时显得繁琐。

• 测试结构：典型的 unittest 测试用例如下：

  import unittestclass TestMath(unittest.TestCase):def test_addition(self):self.assertEqual(1 + 1, 2)def test_subtraction(self):self.assertEqual(2 - 1, 1)if __name__ == '__main__':unittest.main()

pytest

• 简洁性：pytest 允许你编写更加简洁和直观的测试用例，无需继承任何类。

• 函数级别测试：你可以直接用函数来编写测试用例，不需要使用类。

• 测试结构：典型的 pytest 测试用例如下：

  def test_addition():assert 1 + 1 == 2def test_subtraction():assert 2 - 1 == 1if __name__ == '__main__':pytest.main()

2. 灵活性和特性

unittest

• 标准库：unittest 是 Python 标准库的一部分，无需额外安装，可以直接使用。

• 继承机制：可通过继承 unittest.TestCase 进行测试复用。

• 测试发现：支持通过命令行进行测试发现和运行（python -m unitttes discover
  ）。

pytest

• 丰富的插件系统：pytest 有丰富的插件生态系统，可以通过插件扩展功能。

• 参数化测试：非常容易进行参数化测试，这在数据驱动测试中尤其有用。

• 更好的断言信息：pytest 提供更详细和友好的断言失败信息。

• 强大的 fixture：pytest 提供了一种强大的 fixture 机制，可以用于设置和清理测试环境。

3. 断言机制

unittest

• 特定断言方法：使用特定的断言方法，需要记住不同的断言方法名称。

  self.assertEqual(a, b)
  self.assertTrue(x)
  self.assertIsNone(y)

pytest

• Python 内置断言：直接使用 Python 内置的断言语句即可，失败时会提供详细的断言信息。

  assert a == b
  assert x
  assert y is None

4. 插件和扩展

unittest

• 通过额外的库和手动设置添加功能，但整体插件和扩展支持相对较弱。

pytest

• 插件生态系统丰富：拥有广泛的插件支持，可以添加代码覆盖率报告、并行测试、测试数据生成等。示例如下：

  pip install pytest-cov
  pytest --cov=myproject tests/

5. 参数化测试

unittest

• 需要使用子类化测试用例或者使用 unittest 提供的扩展库来进行参数化测试。

  import unittest
  from parameterized import parameterizedclass TestMath(unittest.TestCase):@parameterized.expand([(1, 1, 2),(2, 2, 4),(2, 1, 3),])def test_addition(self, a, b, expected):self.assertEqual(a + b, expected)

pytest

• 通过 pytest.mark.parametrize 轻松实现参数化测试。

  import pytest@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [(1, 1, 2),(2, 2, 4),(2, 1, 3),
  ])
  def test_addition(a, b, expected):assert a + b == expected

总结

• unittest：适合更严谨的 xUnit 风格测试，内置于标准库，适合更传统的单元测试用例，具有一定的约束性和规则性。

• pytest：现代化的测试框架，简洁，灵活，强大的插件和参数化机制，适用于快速编写和扩展测试，尤其是在现代 Python 开发环境中。

总的来说 ，根据项目需求和团队的习惯，选择最适合的测试框架即可 一直用unittes的同学 如果进入新公司或者新项目要求用pytest框架写脚本 也不用担心 简单好上手 🙂