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pytest之fixture中yield详解

news 2025/7/3 10:11:35

1. fixture——yield介绍

fixture的teardown操作并不是独立的函数，用yield关键字呼唤teardown操作。前面通过fixture实现了在每个用例之前执行初始化操作，那么用例执行完之后，如需要清除数据（或还原）操作，可以使用yield来实现。

yield是一个关键字，它不是单独存在的，要写在fixture标记的固件中。我们在声明的固件fixture中加入yield关键字，在它下面写测试用例执行后想要运行的代码；其他有关于固件的使用没有任何差别。需要说明的一点是我们在pytest主函数中增加一个参数-setup-show，它会显示出固件的执行情况。

自动执行清理逻辑：无论测试是否通过、是否抛出异常，yield后的代码始终会被执行。这确保资源（如文件、网络连接）被正确释放。但是如果固件中的yield之前的代码也是相当于setup部分的代码，出现错误或断言失败，那么yield后的代码将不会再执行，当然测试用例中的代码也不会执行。

2. 基本原理：通过 yield 分割执行阶段

在 fixture 函数中，yield语句将代码分为两部分：

前置操作：yield之前的代码在测试执行前运行（类似于 setup）。
返回值：yield后的值作为 fixture 的返回值传递给测试函数。
后置操作：yield之后的代码在测试执行后运行（类似于 teardown），无论测试是否通过。

用法示例

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
'''
@Author  : 草木零
@Software: PyCharm
@File    : test_yield.py
@Time    : 2023/8/23 0:50
@desc   : fixture装饰的函数里，yield的代码，是pytest用例执行完后再执行的
'''
import pytest@pytest.fixture
def fix1():print('\nfix1，用例前置')yieldprint('\nfix1，用例执行完成，收尾')# 测试用例
def test_yield(fix1):print('fixture + yield的测试用例')if __name__ == '__main__':pytest.main(['-s', 'test_yield.py'])

控制台：
在这里插入图片描述

3. 处理异常的清理

若yield前的代码抛出异常，yield后的清理代码不会执行。需使用try/finally包裹：

@pytest.fixture
def safe_setup():resource = Nonetry:resource = acquire_resource()  # 可能抛出异常yield resourcefinally:if resource:resource.release()  # 确保资源被释放

4. yield详解

在 Python 中，yield是创建生成器（Generator）的核心关键字。生成器是一种特殊的迭代器，它允许你在迭代过程中动态生成值，而不是一次性生成所有值。这种特性让生成器在处理大数据、优化内存和实现异步编程时非常有用。

yield: return 
yield: return + generator 的一部分
PS：带yield的函数才是完整的generator

(1) 生成器的本质：按需生成的迭代器

生成器是 Python 中实现惰性计算的主要方式，它有两种形式：

a. 生成器函数（Generator Function）
使用yield关键字的函数，调用时返回一个生成器对象：

def count_up_to(n):i = 0while i <= n:yield i  # 暂停执行并返回当前值i += 1# 创建生成器对象（不会立即执行函数体）
gen = count_up_to(3)# 通过迭代获取值
print(next(gen))  # 输出: 0
print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2
print(next(gen))  # 输出: 3
print(next(gen))  # 抛出 StopIteration 异常

b. 生成器表达式（Generator Expression）
类似列表推导式，但使用圆括号：

gen = (x**2 for x in range(3))  # 创建生成器print(next(gen))  # 输出: 0
print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 4

(2) yield 的核心作用：暂停与恢复执行

当生成器函数被调用时，函数体不会立即执行，而是返回一个生成器对象。每次调用next()时：

生成器从上次暂停的位置继续执行（或从函数起始处开始）。
执行到yield语句时，生成一个值并暂停执行。
下一次调用next()时，继续执行yield之后的代码。

总结：yield和return的关系和区别

带yield的函数是一个生成器，而不是一个函数了。这个生成器有一个函数就是next函数，next就相当于“下一步”生成哪个数，这一次的next开始的地方是接着上一次的next停止的地方执行的。所以调用next的时候，生成器并不会从yield_demo函数的开始执行，而是接着上一步开始，然后遇到yield后，return出要生成的数，此步就结束。

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
'''
@Author  : 草木零
@Software: PyCharm
@File    : yield.py
@Time    : 2023/8/23 17:28
@desc   : yield详解
1.程序开始执行以后，因为yield_demo函数终有yield关键字，
所以test函数并不会真正的执行，而是先得到一个生成器y
2.直到调用next方法，yield_demo函数正式开始执行，先执行yield_demo函数中的print方法，然后进入while循环
3.程序遇到yield关键字，然后把yield想成是return，return了一个8之后，程序停止，
并没有执行赋值给a操作，此时next(y)语句执行完成，所以输出前面两行（第一行是while上面的print的结果，第二行是return出来的结果）
4.程序执行print("**********************")
5.又开始执行下面的print(next(y)),这个时候是从刚才next程序停止的地方开始执行，
也就是要执行a的赋值操作，这个时候因为赋值操作的右边是没有值的，已经被return出去了
这个时候a的值是none，所以接下来的输出是a:none
6.程序会继续在whili里执行，又一次碰到yield，这个时候同样return出8，然后程序停止。
print函数输出的8就是这次return出的8
'''def yield_demo():print('begin================')while True:a = yield 8print('a', a)y = yield_demo() # 这句不会打印出东西，因为test函数终有yield关键字，所以yield_demo函数并不会真正的执行，而是先得到一个生成器y
print(next(y))
print('*******************************')
print(next(y))
print('*******************************')