zur Initialisierung "Konflikte" mit parametrisieren Optionen setup_class

Question

Ich habe diese Datei:

import numpy as np 


class Variables(object): 

    def __init__(self, var_name, the_method): 

     self.var_name = var_name 
     self.the_method = the_method 

    def evaluate_v(self): 
     var_name, the_method = self.var_name, self.the_method 

     if the_method == 'Average': 
      return np.average(var_name) 

und diese Testdatei:

import unittest 
import pytest 
import numpy as np 

from .variables import Variables 


class TestVariables(): 

    @classmethod 
    def setup_class(cls): 
     var_name = np.array([1, 2, 3]) 
     the_method = 'Whatever' 
     cls.variables = Variables(var_name, the_method) 

    @pytest.mark.parametrize(
     "var_name, the_method, expected_output", [ 
      (np.array([1, 2, 3]), 'Average', 2), 
     ]) 
    def test_evaluate_v_method_returns_correct_results(
     self, var_name, the_method,expected_output): 

     var_name, the_method = self.variables.var_name, self.variables.the_method 

     obs = self.variables.evaluate_v() 
     assert obs == expected_output 

if __name__ == "__main__": 
    unittest.main() 

Nun, mein Problem ist, dass ich die Werte initialisiert werden (var_name, the_method) in der Setup-Klasse.

Also, wenn ich verschiedene Werte in der Parametrierung verwende, werden diese Werte ignoriert.

So ist der Test jetzt wird berechnet, indem als the_method Wert als Whatever und nicht als Average (was ich will in den verschiedenen parametrisieren Setup haben) getan.

Gibt es eine Möglichkeit, damit umzugehen, ohne die setup_class zu verlieren?

Weil, wenn ich die setup_class weglassen, ok es funktioniert.

Answer 1

Nun können Sie die Verantwortung der setup_class Methode auf eine Erstellung von Variablen Instanz mit allen möglichen nicht-Wurfausnahmedaten

@classmethod 
    def setup_class(cls):    
     cls.variables = Variables(None, None) 

und erstellen Tests

@pytest.mark.parametrize(
     "var_name, the_method, expected_output", [ 
      (np.array([1, 2, 3]), 'Average', 2), 
      (np.array([1, 2, 3]), 'Whatever', 'whatever you want') 
     ]) 
    def test_evaluate_v_method_returns_correct_results(
     self, var_name, the_method, expected_output): 

     self.variables.var_name = var_name 
     self.variables.the_method = the_method 

     assert self.variables.evaluate_v() == expected_output 

Aber persönlich begrenzen nur, Ich glaube nicht, None s an den Konstrukteur zu übergeben ist eine sehr saubere Lösung. Ich schlage vor, die Parameter optional zu machen oder jedes Mal Variablen zu erstellen.