在深入了解fixture之前，让我们先看看什么是测试。
一、测试的构成
其实说白了，测试就是在特定的环境、特定的场景下、执行特定的行为，然后确认结果与期望的是否一致。
就拿最常见的登录来说，完成一次正常的登录场景，需要可用的测试环境，可以正常登录的账号和密码。然后，用这个账号密码进行登录操作，结果登录成功，符合这次正常登录场景的预期结果，测试完成。
这样看来，通常就可以把测试分为4个步骤：
- Arrange
- Act
- Assert
- Cleanup
Arrange，可以理解为 除了执行测试之外的任何事情。比如上面例子中，我得有个可用的测试环境跟可用的账号密码，这些都要事先准备好。此外，还有可能是：启动/终止服务、将记录输入数据库、定义要查询的URL、为还不存在的用户生成一些凭据等等。
总之，就是为了能够进行测试要准备好的事情。
Act，相比准备前置环境，Act做的事情就相对单一些，其实就是开始测试动作。比如，接口测试里，调用被测试的api接口。
Assert，Assert是我们查看结果的地方，看看是否像我们预期的那样。比如接口请求成功后，数据的接口会返回“success”，assert status == "success"。
Cleanup，在测试结束后，做清理工作，为了其他的测试不会意外的受到本次测试的影响。比如，测试之前我插入了一条测试数据，测试完后，我把它删掉。
总得来说，测试就是Act Assert，而其他要安排的事情，放在Arrange里。
二、回到fixtures本身
而在pytest中，fixtures就是来做Arrange的事情。当然了，fixture也不局限于此，如果测试足够复杂的话，不妨也可以在里面进行act的事情。
把一个普通的函数变成fixtures非常简单，只要加上@pytest.fixture这个装饰就成:
import pytest
class Fruit:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __eq__(self, other):
return self.name == other.name
@pytest.fixture
def my_fruit():
# 这里是一个fixture，返回了一个Fruit对象，名字叫苹果
return Fruit("苹果")
@pytest.fixture
def fruit_basket(my_fruit):
# 这里是另一个fixture，同样声明一个Fruit对象，名字叫香蕉。
# 然后在这个fixture中又传入了上一个fixture：my_fruit
# 最后把最终的返回装到一个列表[]里，返回
return [Fruit("香蕉"), my_fruit]
def test_my_fruit_in_basket(my_fruit, fruit_basket):
# 这是一个测试函数，可以使用多个fixture
assert my_fruit in fruit_basket
上面的代码体现了fixtures的2个重要特性：
- 测试函数可以使用多个fixture
- fixture本身还可以使用其他的fixture
接下来，我将继续跟着官方文档解读fixture的特点。
以上就是pytest官方文档解读fixtures的详细内容，更多关于pytest解读fixtures的资料请关注Devmax其它相关文章！