## Ограничение фикстур с фиксированными значениями
Обычная фикстура возвращает одно фиксированное значение. Каждый тест, запрашивающий её, получает один и тот же объект:
```python
@pytest.fixture
def user():
return {'username': 'alice', 'email': '[email protected]', 'role': 'admin'}
```
Это нормально, когда одному тесту нужен один пользователь. Ситуация ломается, как только нужна вариативность:
```python
def test_duplicate_username(user):
user_a = user # {'username': 'alice', ...}
user_b = user # тот же словарь -- нет способа получить другого пользователя
assert user_a['username'] != user_b['username'] # ПАДАЕТ: 'alice' == 'alice'
```
Можно написать отдельные фикстуры (`user_alice`, `user_bob`, `user_guest`), но это ведёт к разрастанию фикстур -- десятки почти одинаковых фикстур для каждой комбинации полей.
## Паттерн фабрики: фикстура, возвращающая вызываемый объект
Вместо возврата значения фикстура возвращает *функцию-фабрику*. Тесты вызывают фабрику с аргументами, чтобы создать столько настроенных объектов, сколько нужно:
```python
@pytest.fixture
def make_user():
def _factory(username='alice', email=None, role='user'):
if email is None:
email = f'{username}@example.com'
return {'username': username, 'email': email, 'role': role}
return _factory
```
```python
def test_duplicate_username(make_user):
user_a = make_user(username='alice')
user_b = make_user(username='bob')
assert user_a['username'] != user_b['username'] # ПРОХОДИТ
```
Фикстура (`make_user`) запускается один раз и возвращает функцию-фабрику. Каждый вызов `make_user(...)` внутри теста создаёт новый словарь с запрошенными полями, используя разумные дефолты для всего неуказанного.
## Почему дефолты важны
Хорошие дефолты фабрики позволяют тестовому коду выражать только *релевантную* вариативность:
```python
def test_admin_can_delete(make_user):
admin = make_user(role='admin') # здесь важна только роль
assert can_delete(admin) is True
def test_guest_cannot_delete(make_user):
guest = make_user(role='guest')
assert can_delete(guest) is False
```
Поля `username` и `email` не важны для этих тестов. С дефолтами их не нужно указывать. Если нужно 50 тест-кейсов, каждый с разной ролью, не придётся писать 50 фикстур -- достаточно параметризовать вызов фабрики.
## Faker: реалистичные тестовые данные
Библиотека `faker` генерирует реалистичные фиктивные данные -- имена, email, адреса, телефоны, lorem ipsum:
```bash
pip install faker
```
```python
from faker import Faker
fake = Faker()
print(fake.name()) # 'Emily Rodriguez'
print(fake.email()) # '[email protected]'
print(fake.user_name()) # 'jsmith42'
print(fake.pyint(min_value=1, max_value=1000)) # 847
```
Интеграция Faker в фикстуру-фабрику даёт уникальные реалистичные значения по умолчанию:
```python
from faker import Faker
import pytest
@pytest.fixture
def make_user():
fake = Faker()
def _factory(**kwargs):
defaults = {
'username': fake.user_name(),
'email': fake.email(),
'first_name': fake.first_name(),
'last_name': fake.last_name(),
}
defaults.update(kwargs)
return defaults
return _factory
```
Теперь каждый вызов `make_user()` производит уникального пользователя с разными сгенерированными именем пользователя и email, избегая случайных коллизий данных между тестами.
## Воспроизводимость: посев Faker
По умолчанию вывод Faker случаен. Если тест падает, воспроизведение ошибки требует тех же данных. Посейте Faker в начале тестовой сессии для воспроизводимого вывода:
```python
@pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
def seed_faker():
Faker.seed(42) # одно зерно -> одна последовательность фиктивных данных при каждом запуске
```
С фиксированным зерном последовательность генерируемых значений детерминирована: третий вызов `make_user()` в тест-сьюте всегда производит то же имя пользователя. Без зерна случайные данные в тестах могут вызывать непостоянные падения, которые сложно воспроизвести.
## Когда использовать фабрики vs обычные фикстуры
| Ситуация | Используйте |
|---|---|
| Каждому тесту нужен один и тот же объект | Обычный `@pytest.fixture` |
| Тестам нужны объекты с небольшими вариациями | Фабричная фикстура |
| Тесты создают несколько объектов одного типа | Фабричная фикстура |
| Сложные вложенные структуры со многими дефолтами | Фабричная фикстура |
| Простое скалярное значение (URL, словарь конфига, число) | Обычный `@pytest.fixture` |
Паттерн фабрики добавляет уровень косвенности. Используйте его, когда эта косвенность окупается -- когда тестам действительно нужны разные экземпляры, а не просто разные ссылки на один.
## Компоновка фабрик
Фабрики могут вызывать другие фабрики для построения вложенных структур:
```python
@pytest.fixture
def make_order(make_user, make_product):
def _factory(num_items=1, **kwargs):
defaults = {
'user': make_user(),
'items': [make_product() for _ in range(num_items)],
'status': 'pending',
}
defaults.update(kwargs)
return defaults
return _factory
```
```python
def test_order_total(make_order, make_product):
product = make_product(price=10.00)
order = make_order(items=[product, product])
assert calculate_total(order) == 20.00
```
Фикстура `make_order` зависит от `make_user` и `make_product` -- стандартная цепочка фикстур. pytest автоматически разрешает граф зависимостей.
Фабричные фикстуры на практике: пользователи, продукты и Faker
Напишите pytest-фикстуру `make_user`, возвращающую функцию-фабрику. Фабрика должна:
- Принимать именованные аргументы: `username`, `email`, `role`, `age`
- Использовать разумные дефолты: `username='testuser'`, `email` выводится из username если не задан, `role='user'`, `age=25`
- Возвращать словарь со всеми четырьмя полями
Напишите два теста:
1. `test_default_user` -- создать пользователя без аргументов, проверить `role == 'user'` и что email содержит username
2. `test_two_users` -- создать двух пользователей с разными username, проверить что они разные
# test_factory_basic.py
import pytest
@pytest.fixture
def make_user():
def _factory(username='testuser', email=None, role='user', age=25):
# если email равен None, вывести его из username
...
return ...
return _factory
def test_default_user(make_user):
user = make_user()
assert user['role'] == 'user'
assert ... # email содержит username
def test_two_users(make_user):
a = make_user(username='alice')
b = make_user(username='bob')
assert ...
Решение
# test_factory_basic.py
import pytest
@pytest.fixture
def make_user():
def _factory(username='testuser', email=None, role='user', age=25):
if email is None:
email = f'{username}@example.com'
return {'username': username, 'email': email, 'role': role, 'age': age}
return _factory
def test_default_user(make_user):
user = make_user()
assert user['role'] == 'user'
assert user['username'] in user['email']
def test_two_users(make_user):
a = make_user(username='alice')
b = make_user(username='bob')
assert a['username'] != b['username']
02
Добавить Faker для реалистичных генерируемых данных
Установите `faker` и обновите `make_user` для генерации реалистичных фиктивных данных по умолчанию:
- `username` из `fake.user_name()`
- `email` из `fake.email()`
- `first_name` и `last_name` из `fake.first_name()` / `fake.last_name()`
Все поля должны по-прежнему быть переопределяемыми через именованные аргументы.
Добавьте autouse фикстуру с session scope, вызывающую `Faker.seed(0)` для воспроизводимого вывода.
Напишите тест `test_users_have_unique_emails`, создающий 5 пользователей без аргументов и проверяющий, что все их email различны.
# test_faker_factory.py
import pytest
from faker import Faker
@pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
def seed_faker():
Faker.seed(0)
@pytest.fixture
def make_user():
fake = Faker()
def _factory(**kwargs):
defaults = {
'username': ...,
'email': ...,
'first_name': ...,
'last_name': ...,
}
defaults.update(kwargs)
return defaults
return _factory
def test_users_have_unique_emails(make_user):
users = [make_user() for _ in range(5)]
emails = [u['email'] for u in users]
assert len(set(emails)) == len(emails)
Решение
# test_faker_factory.py
import pytest
from faker import Faker
@pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
def seed_faker():
Faker.seed(0)
@pytest.fixture
def make_user():
fake = Faker()
def _factory(**kwargs):
defaults = {
'username': fake.user_name(),
'email': fake.email(),
'first_name': fake.first_name(),
'last_name': fake.last_name(),
}
defaults.update(kwargs)
return defaults
return _factory
def test_users_have_unique_emails(make_user):
users = [make_user() for _ in range(5)]
emails = [u['email'] for u in users]
assert len(set(emails)) == len(emails)
03
Написать фабрику make_product и создать несколько продуктов
Напишите фабричную фикстуру `make_product`. Каждый продукт должен иметь:
- `name` -- строку (используйте Faker или простой дефолт вроде `'Product'`)
- `slug` -- выводится из name если не задан (строчные буквы, пробелы -> дефисы)
- `price` -- float, дефолт `9.99`
- `in_stock` -- bool, дефолт `True`
Напишите `test_three_products(make_product)`, который:
- Создаёт 3 продукта с ценами `5.00`, `10.00`, `20.00`
- Проверяет, что все три в наличии
- Проверяет, что сумма их цен равна `35.00`
Напишите фабричную фикстуру `make_order`, зависящую от `make_user` и `make_product`.
Заказ должен быть словарём с:
- `user` -- словарь пользователя (из `make_user()`)
- `items` -- список словарей продуктов (дефолт: один продукт из `make_product()`)
- `status` -- строка, дефолт `'pending'`
Напишите два теста:
1. `test_order_default_has_one_item` -- создать заказ с дефолтами, проверить `len(order['items']) == 1`
2. `test_order_custom_items` -- создать два продукта явно, передать их как `items`, проверить что у заказа 2 элемента
Мы используем необходимые cookies для работы сайта. С вашего разрешения мы также можем сохранять настройки сайта и использовать аналитические и рекламные cookies, чтобы понимать использование сайта и поддерживать развитие проекта.
* Вы всегда можете изменить свой выбор в настройках сайта.
Выберите категории cookies
Настройки аналитики
Можно отключить аналитику использования платформы. Также можно отправить в Google Analytics запрос на удаление данных об использовании этого сайта, связанных с этим браузером.
Учебный workspace
Учитесь, читая, запуская код и решая задачи.
Практикуйте программирование с пояснениями тем, упражнениями, инструментами browser IDE, проверкой regex и тренировкой печати кода в одном workspace.
Открывайте инструменты во вкладках.Упражнения, IDE-инструменты и тренажеры остаются доступными как вкладки сайта.
Переключайтесь без потери контекста.Переходите между пояснениями, кодом и утилитами, сохраняя свое место.
Используйте sidebar как карту.Левые панели содержат навигацию, настройки, файлы, libraries и управление инструментами.
PythonJavaScriptSQLite
Одна IDE, три практичных режима
Python в браузере.Запускайте небольшие скрипты, пробуйте библиотеки и тренируйте API-запросы без установки.
JavaScript для быстрых экспериментов.Проверяйте код для браузера и сравнивайте идеи рядом с учебными материалами.
SQLite для практики с данными.Открывайте обозреватель базы данных, изучайте таблицы, пишите запросы и учитесь SQL локально.
ТемаIDE
Работайте рядом в split tabs
Держите инструкции перед глазами.Откройте упражнение или справочную страницу рядом с IDE, вместо постоянных переключений.
Сравнивайте инструменты во время обучения.Размещайте проверки regex, пояснения и эксперименты с кодом рядом, когда это нужно для задачи.
Закройте split, когда закончите.Workspace вернётся к одной сфокусированной вкладке, а открытые вкладки сайта останутся доступны.
Тренажер слепой печати кода
Или просто текста
Тренажер рассчитан на физическую клавиатуру.Откройте этот раздел на ноутбуке или компьютере с широким экраном. На телефоне тренировка слепой печати не будет корректной.
Скорость: 0 зн/мин
0 слов/мин
Лучшая скорость (60с): 0 зн/мин
0 слов/мин
Ошибки: 0
Общее время: 0.0 с
Для активации режима слепого набора не подсматривайте на физическую клавиатуру.