自動使用的 fixture（autouse）

Python 測試入門

Alexander Levin

Data Scientist

Autouse 引數

fixture 的可選布林引數
可傳給 fixture 裝飾器
當 autouse=True 時，無論是否被請求都會執行該 fixture 函式
有助於減少重複的 fixture 呼叫

何時使用

當你需要對「所有測試」套用特定的環境準備或修改時。

例如，你想確保所有測試：

使用相同的資料
具有相同的連線（資料、API 等）
具備相同的環境設定
有監控、記錄或效能分析

以上情境都應使用 「autouse」引數。

Autouse 範例

「autouse」fixture 範例：

import pytest
import pandas as pd

# Autoused fixture
@pytest.fixture(autouse=True)
def set_pd_options():
    pd.set_option('display.max_columns', 5000)

# Test function
def test_pd_options():
    assert pd.get_option('display.max_columns') == 5000

Autouse 錯誤範例

「autouse」fixture 的錯誤範例：

import pytest
import pandas as pd

# Wrong autoused fixture
@pytest.fixture(autouse=True)
def wrong_fixture():
    return [1,2,3,4,5]

# Test function
def test_type():
    assert type(wrong_fixture) == list

修正後的正確 fixture 範例：

import pytest
import pandas as pd

# Wrong autoused fixture
@pytest.fixture
def correct_fixture():
    return [1,2,3,4,5]

# Test function
def test_type(correct_fixture):
    assert type(correct_fixture) == list

Autouse 範例：輸出

範例輸出：

autouse 範例輸出

重點整理

autouse 定義：fixture 裝飾器的可選布林引數
用法：@pytest.fixture(autouse=True)
優點：減少多餘的 fixture 呼叫，讓程式碼更精簡
特性：autouse=True 時，fixture 函式會不論請求與否皆執行
適用時機：需要套用特定的環境準備或修改時
使用情境範例：
- 為所有測試讀取並準備資料
- 設定連線與環境參數
- 實作監控、記錄或效能分析

一起來練習吧！

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