Python вопросы с собеседований

🖥

Что такое фикстуры в Pytest? Какие фикстуры вы знаете ?

Встроенные фикстуры — хороший инструмент, чтобы не создавать свои велосипеды и эффективно использовать мощь фреймворка, которую хотели передать авторы. Фикстуры помогают в разных случаях: при работе с выводом ошибок, логировании, создании отчетов и так далее. В статье разберем основные встроенные фикстуры и их применение в Pytest.

Потоки ввода и вывода ошибок
Когда нужно протестировать системные сообщения или перехватить ошибку, помогают фикстуры, которые умеют работать с потоками вывода.

Capfd — фикстура для работы с потоками стандартного ввода и вывода ошибок на уровне операционной системы. Она позволяет перехватывать не только то, что происходит в python-коде, но и то, что происходит в операционной системе.

Захваченный вывод доступен через вызов метода capfd.readouterr(), который возвращает named tuple с stderr и stdout в виде строк.

def test_system_echo(capfd):
      os.system('echo "hello"')
      captured = capfd.readouterr()
      assert captured.out == "hello\n"

Capfdbinary — тоже работает со стандартным выводом и ошибками, но возвращает именованный кортеж, где сообщения из stderr и stdout представлены в виде байтовых строк.


def test_system_echo(capfdbinary):
      os.system('echo "hello"')
      captured = capfdbinary.readouterr()
      assert captured.out == b"hello\n"

Capsys — фикстура для работы с потоками для стандартного вывода и вывода ошибок на уровне python-кода. Захватывает sys.stdout и sys.stderr из кода и возвращает в виде строк.


 def test_output(capsys):
        print("hello")
        captured = capsys.readouterr()
        assert captured.out == "hello\n"

Capsysbinary — подходит для работы с потоками стандартного вывода на уровне python-кода. Захватывает sys.stdout и sys.stderr из кода и возвращает в виде байтовых строк.


 def test_output(capsysbinary):
        print("hello")
        captured = capsysbinary.readouterr()
        assert captured.out == b"hello\n"

Логирование
Логи — отличный инструмент для дебага, когда дело касается стабильной работы приложения. По ним можно понять, когда и из-за чего в работе системы возник сбой. Pytest имеет несколько фикстур для управления логами из тестов.

Caplog — позволяет работать с логами в python-коде. Дает возможность изменять уровень логирования, перехватывать сообщения, модифицировать их и многое другое.

# Задать уровень логирования
def test_foo(caplog):
    caplog.set_level(logging.INFO)
    for message in caplog.messages:
        assert "for debug level" not in message
# Пример проверки уровня логирования и текста в сообщении лога
def test_baz(caplog):
    func_under_test()
    for record in caplog.records:
        assert record.levelname != "CRITICAL"
    assert "wally" not in caplog.text

Recwarn — возвращает экземпляр класса WarningsRecorder, где будут храниться все warnings, которые были вызваны с помощью warnings.warn в тестовых функциях.


import warnings

def test_check_warnings(recwarn):
    warnings.warn("hello", UserWarning)
    assert len(recwarn) == 1
    warn = recwarn.pop(UserWarning)
    assert issubclass(warn.category, UserWarning)
    assert str(warn.message) == "hello"
    assert warn.filename

Отчеты и документация
Pytest из коробки позволяет генерировать отчеты в формате JUnit XML, поэтому во фреймворке имеется ряд специальных фикстур для управления формированием отчета.

Doctest_namespace — фикстура для работы со встроенной библиотекой doctest. Библиотека помогает сравнить поведение функции с тем, что описано в docstring как ее ожидаемое поведение.


# Объявляем фикстуру в conftest.py
import numpy

@pytest.fixture(autouse=True)
def add_np(doctest_namespace):
    doctest_namespace["np"] = numpy # Добавляет в namespace np ссылку на объект numpy


# Вызываем namespace в numpy.py
def arange():
    """
    >>> a = np.arange(10)
    >>> len(a)
    10
    """
    pass

Напишите фикстуры, которые вы используете в комментариях 👇

@python_job_interview

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

3.7K views13:56