Какие декораторы используются для тестирования в Python с помощью pytest

Декораторы в pytest и других фреймворках позволяют декларативно управлять поведением тестов: параметризовать их, пропускать, помечать или подготавливать для них данные (фикстуры).

Ключевые декораторы:

1. @pytest.fixture — определяет фикстуру, функцию для подготовки тестового окружения (например, соединение с БД, создание временных файлов) и его очистки после выполнения теста.

   import pytest
   
   @pytest.fixture(scope="module")
   def db_connection():
       # Код до yield выполняется перед тестами
       conn = create_connection()
       yield conn
       # Код после yield выполняется после тестов
       conn.close()

2. @pytest.mark.parametrize — позволяет запустить один и тот же тест с разными наборами входных данных, что избавляет от дублирования кода.

   @pytest.mark.parametrize("test_input, expected", [
       (2, 4),
       (3, 9),
       (4, 16)
   ])
   def test_square(test_input, expected):
       assert test_input ** 2 == expected

3. @pytest.mark.skip и @pytest.mark.skipif — используются для пропуска тестов. skip пропускает тест безусловно, а skipif — при выполнении определенного условия.

   import sys
   
   @pytest.mark.skip(reason="Тест еще не реализован")
   def test_new_feature():
       pass
   
   @pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 10), reason="Требуется Python 3.10+")
   def test_feature_for_python310():
       pass

4. @pytest.mark.xfail — помечает тест как "ожидаемо падающий". Тест будет запущен, но его падение не будет считаться ошибкой сборки. Это полезно для отслеживания известных багов.

   @pytest.mark.xfail(reason="Известный баг в API #123")
   def test_broken_api_call():
       assert call_api() is False

5. @mock.patch (из unittest.mock) — широко используется вместе с pytest для мокирования (подмены) объектов, функций или классов во время теста, чтобы изолировать тестируемый код от внешних зависимостей.

   from unittest import mock
   
   @mock.patch("mymodule.external_service")
   def test_with_mock(mock_service):
       mock_service.get_data.return_value = {"status": "ok"}
       # ... вызов функции, использующей external_service