Python中怎么将一个类方法变为多个方法(python,编程语言)

1、ddt 如何实现参数化？

先回顾一下上篇文章中 ddt 库的写法：

importunittestfromddtimportddt,data,unpack@ddtclassMyTest(unittest.TestCase):@data((3,1),(-1,0),(1.2,1.0))@unpackdeftest(self,first,second):pass

ddt 可提供 4 个装饰器：1 个加在类上的 @ddt，还有 3 个加在类方法上的 @data、@unpack 和 @file_data（前文未提及）。

先看看加在类方法上的三个装饰器的作用：

#ddt版本（win）：1.2.1defdata(*values):globalindex_lenindex_len=len(str(len(values)))returnidata(values)defidata(iterable):defwrapper(func):setattr(func,DATA_ATTR,iterable)returnfuncreturnwrapperdefunpack(func):setattr(func,UNPACK_ATTR,True)returnfuncdeffile_data(value):defwrapper(func):setattr(func,FILE_ATTR,value)returnfuncreturnwrapper

它们的共同作用是在类方法上 setattr() 添加属性。至于这些属性在什么时候使用？下面看看加在类上的 @ddt 装饰器源码：

第一层 for 循环遍历了所有的类方法，然后是 if/elif 两条分支，分别对应 DATA_ATTR/FILE_ATTR，即对应参数的两种来源：数据（@data）和文件（@file_data）。

elif 分支有解析文件的逻辑，之后跟处理数据相似，所以我们把它略过，主要看前面的 if 分支。这部分的逻辑很清晰，主要完成的任务如下：

• 遍历类方法的参数键值对

• 根据原方法及参数对，创建新的方法名

• 获取原方法的文档字符串

• 对元组和列表类型的参数作解包

• 在测试类上添加新的测试方法，并绑定参数与文档字符串

分析源码，可以看出，@data、@unpack 和 @file_data 这三个装饰器主要是设置属性并传参，而 @ddt 装饰器才是核心的处理逻辑。

这种将装饰器分散（分别加在类与类方法上），再组合使用的方案，很不优雅。为什么就不能统一起来使用呢？后面我们会分析它的难言之隐，先按下不表，看看其它的实现方案是怎样的？

2、parameterized 如何实现参数化？

先回顾一下上篇文章中 parameterized 库的写法：

importunittestfromparameterizedimportparameterizedclassMyTest(unittest.TestCase):@parameterized.expand([(3,1),(-1,0),(1.5,1.0)])deftest_values(self,first,second):self.assertTrue(first>second)

它提供了一个装饰器类 @parameterized，源码如下（版本 0.7.1），主要做了一些初始的校验和参数解析，并非我们关注的重点，略过。

我们主要关注这个装饰器类的 expand() 方法，它的文档注释中写到：

A"bruteforce"methodofparameterizingtestcases.Createsnewtestcasesandinjectsthemintothenamespacethatthewrappedfunctionisbeingdefinedin.Usefulforparameterizingtestsinsubclassesof'UnitTest',whereNosetestgeneratorsdon'twork.

关键的两个动作是：“creates new test cases（创建新的测试单元）”和“inject them into the namespace…（注入到原方法的命名空间）”。

关于第一点，它跟 ddt 是相似的，只是一些命名风格上的差异，以及参数的解析及绑定不同，不值得太关注。

最不同的则是，怎么令新的测试方法生效？

parameterized 使用的是一种“注入”的方式：

inspect 是个功能强大的标准库，在此用于获取程序调用栈的信息。前三句代码的目的是取出 f_locals，它的含义是“local namespace seen by this frame”，此处 f_locals 指的就是类的局部命名空间。

说到局部命名空间，你可能会想到 locals()，但是，我们之前有文章提到过“locals() 与 globals() 的读写问题”，locals() 是可读不可写的，所以这段代码才用了 f_locals。

3、pytest 如何实现参数化？

按惯例先看看上篇文章中的写法：

importpytest@pytest.mark.parametrize("first,second",[(3,1),(-1,0),(1.5,1.0)])deftest_values(first,second):assert(first>second)

首先看到“mark”，pytest 里内置了一些标签，例如 parametrize、timeout、skipif、xfail、tryfirst、trylast 等，还支持用户自定义的标签，可以设置执行条件、分组筛选执行，以及修改原测试行为等等。

用法也是非常简单的，然而，其源码可复杂多了。我们这里只关注 parametrize，先看看核心的一段代码：

根据传入的参数对，它复制了原测试方法的调用信息，存入待调用的列表里。跟前面分析的两个库不同，它并没有在此创建新的测试方法，而是复用了已有的方法。在 parametrize() 所属的 Metafunc 类往上查找，可以追踪到 _calls 列表的使用位置：

最终是在 Function 类中执行：

好玩的是，在这里我们可以看到几行神注释……