大家可能知道在Pytest测试生态中，插件扮演着不可或缺的角色，为开发者提供了丰富的功能和工具。其中，pytest-randomly 插件以其能够引入随机性的特性而备受欢迎。本文将深入探讨 pytest-randomly 插件的应用，以及如何通过引入随机性来提升测试用例的多样性。

什么是pytest-randomly？

pytest-randomly 是Pytest的一个插件，它的主要目的是为测试用例引入随机性。通过使用该插件，测试用例的执行顺序可以被随机化，这有助于发现一些在特定顺序下才会出现的问题，提高测试的覆盖性。

安装pytest-randomly

在开始之前，首先需要安装`pytest-randomly`插件。使用以下命令：

pip install pytest pytest-randomly

基本用法

默认情况下，pytest-randomly 会随机打乱测试用例的执行顺序。你只需在运行测试时添加 --randomly-seed 参数以确保结果可复现。

pytest --randomly-dont-reorganize --randomly-seed=<seed_value>

- --randomly-dont-reorganize : 禁止重新组织测试用例的顺序。

- --randomly-seed=<seed_value> : 使用指定的种子值进行随机化，确保结果可复现。

案例演示

考虑一个简单的测试场景，有两个测试用例，分别测试加法和减法：

# test_operations.py


def test_addition():
    assert 1 + 2 == 3


def test_subtraction():
    assert 5 - 3 == 2

运行这两个测试用例，结果应该是全部通过。现在，我们引入`pytest-randomly`插件，看看会发生什么。

应用pytest-randomly

首先，确保已安装 pytest-randomly 插件。接下来，在运行测试时添加 --randomly-seed 参数：

pytest --randomly-seed=42 test_operations.py

在这个例子中，我们使用了种子值42。--randomly-seed 参数为开发者提供了控制随机性的手段，使测试的随机化过程更加可控和可复现。在调试和发现特定条件下的问题时，通过调整种子值，你可以更灵活地利用 pytest-randomly 插件。

最终测试结果可能是：​​​​​​​

============================== test session starts ==============================
collected 2 items                                                              


test_operations.py ..                                                        [100%]


============================== 2 passed in 0.12s ===============================

然后，再次运行相同的命令，结果应该是相同的：

============================== test session starts ==============================
collected 2 items                                                              


test_operations.py ..                                                        [100%]


============================== 2 passed in 0.11s ===============================

提升测试多样性

通过引入随机性，我们可以提升测试的多样性。在一个大型项目中，测试用例的执行顺序可能会影响到一些隐藏的问题。pytest-randomly 插件让我们能够以不同的次序运行测试，从而更容易发现这些问题。

结合其他插件

pytest-randomly 还可以与其他插件结合使用，例如 pytest-cov 。在运行测试时，你可以将两个插件的参数结合起来：

pytest --randomly-dont-reorganize --randomly-seed=42 --cov=your_module tests/

这样，你既可以享受到 pytest-randomly 插件带来的随机性，又可以测量测试覆盖率。

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