我们已经学会了fixture函数的简单用法，但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法，来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作，即使用yield或addfinalizer来实现。
yield
在fixture中的关键字yield主要有两个作用：
yield代替return进行参数的传递- 起到代码的分割作用，yield之前的代码为
setup的作用，yield之后的代码为teardown的作用
yield 与 return
在 pytest 的fixture函数中可以使用yield代替return进行返回，示例如下：
import pytest
@pytest.fixture(autouse=True)
def fixture_one():
print("执行fixture_one")
yield 1
def test_e(fixture_one):
print("执行test_e")
print(fixture_one)
assert fixture_one == 1
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s"])
运行结果如下：
test_case_4.py::test_e
执行fixture_one
PASSED [100%]执行test_e
1
============================== 1 passed in 0.12s ==============================
从运行结果我们能看到fixture_one会返回1并传递给test_e，与return的作用完全一致。但如果仅仅只是这样使用的话，毫无意义，因为使用return足够了。所以，在实际的使用过程中我们一般会在yield后面加上teardown的代码。
yield 与 teardown
yield不进行参数传递
对于不需要在前置操作中返回数据的 fixture 函数，加入yield，那么yield之前的代码为用例执行之前的操作(即setup)，yield之后的代码为用例执行之后的操作(即teardown)。示例如下：
import pytest
@pytest.fixture()
def fixture_demo():
# setup
print("\n连接数据库")
yield
# teardown
print("清空脏数据")
def test_case(fixture_demo):
print("执行test_case")
assert True
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s"])
运行结果如下：
从结果中我们可以看出来，先执行了setup部分，再执行测试用例，最后执行teardown部分。
yield进行参数传递
yield可以将参数传递给测试用例。
假设有这样一个场景，需要用到接口1的返回参数作为接口2的请求参数，即接口2依赖接口1，我们需要写一条测试用例对接口2进行测试，这个时候可以将接口1的请求写在前置中，如果是unittest框架则代码如下：
import unittest
import requests
class TestDemo(unittest.TestCase):
def setup(self):
print("请求接口1")
self.res_1 = requests.get(url=url_1, params=params_1)
def test_api_2(self):
print("验证接口2")
# 将接口1的返回值self.res_1作为请求参数，请求接口2
res = requests.post(url=url_2, data=self.res_1)
# 断言
self.assertEqual(res, "接口2预期的返回结果")
def teardown(self):
print("清空脏数据")
在pytest框架中使用fixture+yield则可编写如下：
@pytest.fixture()
def get_api_1_result():
# setup
res_1 = requests.get(url=url_1, params=params_1)
yield res_1
# teardown
print("清空脏数据")
def test_api_2(get_api_1_result):
print("验证接口2")
# 将接口1的返回值res_1作为请求参数，请求接口2
res = requests.post(url=url_2, data=get_api_1_result)
# 断言
assert res == "接口2预期的返回结果"
其中，fixture 会先通过yield返回res_1，并传入测试用例test_api_2中，test_api_2运行完成后再去执行yield后面的代码，即执行print("清空脏数据")。
通过以上对比unittest中setup、teardown以及参数的传递，我们就能很直观的看出pytest中yield的使用方式，此处代码仅为示例。
yield 的执行顺序
有时候我们会遇到一个fixture函数调用另一个或多个fixture函数，且这些函数中可能含有yield，我们先看示例，代码如下：
import pytest
@pytest.fixture
def fixture_1():
print("\n执行fixture_1")
yield 1
print("\n执行fixture_1的teardown代码")
@pytest.fixture
def fixture_2(fixture_1):
print("\n执行fixture_2")
yield 2
print("\n执行fixture_2的teardown代码")
@pytest.fixture
def fixture_add(fixture_1, fixture_2):
print("\n执行fixture_add")
result = fixture_1 + fixture_2
yield result
print("\n执行fixture_add的teardown代码")
def test_demo(fixture_add):
print("\n执行测试函数test_demo")
assert fixture_add == 3
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s"])
运行结果如下：
rootdir: E:\blog\python接口自动化\apiAutoTest, configfile: pytest.ini
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0, ordering-0.6, rerunfailures-9.1.1
collecting ... collected 1 item
test_case_4.py::test_demo
执行fixture_1
执行fixture_2
执行fixture_add
PASSED [100%]
执行测试函数test_demo
执行fixture_add的teardown代码
执行fixture_2的teardown代码
执行fixture_1的teardown代码
============================== 1 passed in 0.12s ==============================
从结果可以看出：
test_demo 测试函数执行之前：先执行了 fixture_1，再执行fixture_2，最后执行fixture_add，注意此时都是执行yield之前的的代码；
test_demo 测试函数执行之后：先执行了 fixture_add，再执行fixture_2，最后执行fixture_1，注意此时都是执行yield之后的的代码。
因此，当一个fixture函数调用另一个或多个fixture函数，且fixture函数中含有yield时，被测试函数调用时有如下执行顺序：
-
测试函数执行之前，pytest会根据fixture函数之间的线性关系顺序调用，即依次执行
yield之前的代码。 -
而测试函数执行结束后，pytest会根据之前的顺序反方向执行
fixture函数中yield之后的代码。
finalizer
finalizer即终结器 (终结函数)，与unittest中的teardown作用一样，测试用例执行完成后再执行终结器代码。
在pytest中，fixture除了使用 yield 进行 teardown 之外，还可以使用request.addfinalizer()定义finalizer来进行后置操作。
使用addfinalizer，需要在定义 fixture 函数时传入request，并以内嵌函数的形式进行定义。终结函数可以定义一个或多个。
定义单个终结函数
示例如下：
import pytest
@pytest.fixture
def fixture_demo(request):
print("\nsetup：每个case开始前执行一次")
# 定义终结函数
def finalizer_demo():
print("\nteardown：每个case完成后执行一次")
# 将finalizer_demo注册为终结函数
request.addfinalizer(finalizer_demo)
def test_2(fixture_demo):
print("\n执行test_2")
def test_1(fixture_demo):
print("\n执行test_1")
if __name__ == '__main__':
pytest.main()
运行结果如下：
rootdir: E:\blog\python接口自动化\apiAutoTest, configfile: pytest.ini
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0, ordering-0.6, rerunfailures-9.1.1
collecting ... collected 2 items
test_module_02\test_case_3.py::test_2
setup：每个case开始前执行一次
PASSED [ 50%]
执行test_2
teardown：每个case完成后执行一次
test_module_02\test_case_3.py::test_1
setup：每个case开始前执行一次
PASSED [100%]
执行test_1
teardown：每个case完成后执行一次
============================== 2 passed in 0.03s ==============================
从结果可以看出来，在测试用例执行完后会执行addfinalizer函数，效果与执行yield后的代码一致。
定义多个终结函数
示例如下：
import pytest
@pytest.fixture
def fixture_demo(request):
print("\nsetup：每个case开始前执行一次")
# 定义终结函数
def finalizer_demo_1():
print("\nteardown1：每个case完成后执行一次")
def finalizer_demo_2():
print("\nteardown2：每个case完成后执行一次")
# 注册为终结函数
request.addfinalizer(finalizer_demo_1)
request.addfinalizer(finalizer_demo_2)
def test_2(fixture_demo):
print("\n执行test_2")
def test_1(fixture_demo):
print("\n执行test_1")
if __name__ == '__main__':
pytest.main()
运行结果如下：
rootdir: E:\blog\python接口自动化\apiAutoTest, configfile: pytest.ini
plugins: html-2.1.1, metadata-1.10.0, ordering-0.6, rerunfailures-9.1.1
collecting ... collected 2 items
test_module_02\test_case_3.py::test_2
setup：每个case开始前执行一次
PASSED [ 50%]
执行test_2
teardown2：每个case完成后执行一次
teardown1：每个case完成后执行一次
test_module_02\test_case_3.py::test_1
setup：每个case开始前执行一次
PASSED [100%]
执行test_1
teardown2：每个case完成后执行一次
teardown1：每个case完成后执行一次
============================== 2 passed in 0.02s ==============================
从结果可以看出，上面示例中测试函数执行完成后，先执行了finalizer_demo_2，后执行finalizer_demo_1。
所以， 当有多个终结函数被执行时，执行顺序与注册顺序是相反的。
总结
实际项目中，可以视情况进行选择，但一般情况下，推荐使用yield，因为这样代码更加简洁高效，且阅读性更强更容易维护。
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总结：
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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