python - pytest:使用 fixture 和 pandas dataframe 进行参数化

Question

我有一个固定装置，它返回一个 pd.DataFrame。我需要将各个列 (pd.Series) 插入到单元测试中，我想使用 parametrize。

这是一个没有parametrize 的玩具示例。数据框的每一列都将单独测试。但是，我想我可以去掉 input_series fixture ，不是吗？使用此代码，只会执行 1 个测试。但是，我正在寻找 3 个测试，同时摆脱 for 循环。

import numpy as np
import pandas as pd
import pytest


@pytest.fixture(scope="module")
def input_df():
    return pd.DataFrame(
        data=np.random.randint(1, 10, (5, 3)), columns=["col1", "col2", "col3"]
    )


@pytest.fixture(scope="module")
def input_series(input_df):
    return [input_df[series] for series in input_df.columns]


def test_individual_column(input_series):
    for series in input_series:
        assert len(series) == 5

我基本上是在寻找这样的东西:

@pytest.mark.parametrize("series", individual_series_from_input_df)
def test_individual_column(series):
    assert len(series) == 5

Answer 1

如果您尝试根据另一个 fixture 从一个 fixture 生成多个数据，您将收到 yield_fixture function has more than one 'yield' 错误消息。

一种解决方案是使用 fixture parametrization .在您的情况下，您希望按列进行迭代，因此 Dataframe 列是参数。

# test data
input_df = pd.DataFrame(
    data=np.random.randint(1, 10, (5, 3)), columns=["col1", "col2", "col3"]
)


@pytest.fixture(
    scope="module",
    params=input_df.columns,
)
def input_series(request):
    series = request.param
    yield input_df[series]


def test_individual_column(input_series):
    assert len(input_series) == 5

这将按测试 Dataframe 的列生成一个测试。

pytest test_pandas.py
# test_pandas.py::test_individual_column[col1] PASSED
# test_pandas.py::test_individual_column[col2] PASSED
# test_pandas.py::test_individual_column[col3] PASSED