在 pytest 中，参数化（parametrization）是一种强大的功能，可以让你用不同的输入数据重复执行同一个测试函数。这种功能非常有用，可以帮助你显著减少重复代码并提高测试覆盖率。

参数化的主要作用是：

1. 测试多种输入数据：确保函数对各种输入表现正确。
2. 减少重复代码：一个测试函数可以用多种不同的输入进行测试，而不需要多次编写。
3. 提高测试覆盖率：通过不同的输入组合，能够更全面地测试功能。

实现参数化的基本方法

pytest 提供了@pytest.mark.parametrize 装饰器来实现测试参数化。下面是如何使用它的一个示例：

import pytest# 假设有一个简单的函数，用于计算两个数字的和
def add(a, b):return a + b# 使用 @pytest.mark.parametrize 进行参数化测试
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [(1, 2, 3),        # 测试数据1(10, 20, 30),     # 测试数据2(-1, 1, 0),       # 测试数据3(0, 0, 0)         # 测试数据4
])
def test_add(a, b, expected):assert add(a, b) == expected

参数化装饰器解析

• @pytest.mark.parametrize 接受两个参数：
  • argnames: 参数名列表（字符串）。可以是逗号分隔的字符串如 "a, b, expected" 或列表 ["a", "b", "expected"]。
  • argvalues: 参数值列表（元组）。每个元组对应一次测试调用的数据组合。

在上述示例中，@pytest.mark.parametrize 装饰器会让 test_add 运行四次，每次传入一组不同的 (a, b, expected) 值。

复杂参数化示例

参数化不仅仅适用于基本数据类型，还可以与复杂的数据结构结合使用，如字典、列表等。

@pytest.mark.parametrize("input_data, expected", [({"a": 1, "b": 2}, 3),({"a": 10, "b": 20}, 30),
])
def test_add_dict(input_data, expected):assert add(input_data["a"], input_data["b"]) == expected

参数化的优势

1. 更简单的测试管理：通过参数化减少测试代码行数，更易于维护。
2. 可读性：参数化清晰展示输入和期望结果列表，方便理解测试意图。
3. 高效测试：可以一次性运行多个输入组合，提高测试效率。

通过使用 pytest 的参数化功能，你可以简化你的测试代码并确保你的函数在不同输入下能够正确执行。

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