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20-10-14python安装围观20

简介   它们是如何做到把一个方法变成多个方法,并且将每个方法与相应的参数绑定起来的呢?   我们再提炼一下,原问题等于是:在一个类中,如何使用装饰器把一个类方法变成多个类方法

  它们是如何做到把一个方法变成多个方法,并且将每个方法与相应的参数绑定起来的呢?

  我们再提炼一下,原问题等于是:在一个类中,如何使用装饰器把一个类方法变成多个类方法(或者产生类似的效果)?

  Python 中装饰器的本质就是移花接木,用一个新的方法来替代被装饰的方法。在实现参数化的过程中,我们介绍过的几个库到底用了什么手段/秘密武器呢?

  它们的共同作用是在类方法上 setattr() 添加属性。至于这些属性在什么时候使用?下面看看加在类上的 @ddt 装饰器源码:

  第一层 for 循环遍历了所有的类方法,然后是if/elif 两条分支,分别对应 DATA_ATTR/FILE_ATTR,即对应参数的两种来源:数据(@data)和文件(@file_data)。

  elif 分支有解析文件的逻辑,之后跟处理数据相似,所以我们把它略过,主要看前面的 if 分支。这部分的逻辑很清晰,主要完成的任务如下:

  分析源码,可以看出,@data、python语言@unpack 和 @file_data 这三个装饰器主要是设置属性并传参,而 @ddt 装饰器才是核心的处理逻辑。

  这种将装饰器分散(分别加在类与类方法上),再组合使用的方案,很不优雅。为什么就不能统一起来使用呢?后面我们会分析它的难言之隐,先按下不表,看看其它的实现方案是怎样的?

  它提供了一个装饰器类 @parameterized,源码如下(版本 0.7.1),主要做了一些初始的校验和参数解析,并非我们关注的重点,python简介略过。

  我们主要关注这个装饰器类的 expand() 方法,它的文档注释中写到:

  关于第一点,它跟 ddt 是相似的,只是一些命名风格上的差异,以及参数的解析及绑定不同,不值得太关注。

  说到局部命名空间,你可能会想到 locals(),但是,我们之前有文章提到过“locals() 与 globals() 的读写问题”,locals() 是可读不可写的,所以这段代码才用了 f_locals。

  首先看到“mark”,pytest 里内置了一些标签,例如 parametrize、timeout、skipif、xfail、tryfirst、trylast 等,还支持用户自定义的标签,可以设置执行条件、分组筛选执行,以及修改原测试行为等等。

  用法也是非常简单的,然而,其源码可复杂多了。我们这里只关注 parametrize,先看看核心的一段代码:

  根据传入的参数对,python安装它复制了原测试方法的调用信息,存入待调用的列表里。跟前面分析的两个库不同,它并没有在此创建新的测试方法,而是复用了已有的方法。在 parametrize() 所属的 Metafunc 类往上查找,可以追踪到 _calls 列表的使用位置:

  阅读(粗浅涉猎) pytest 的源码,真的是自讨苦吃……不过,依稀大致可以看出,它在实现参数化时,使用的是生成器的方案,遍历一个参数则调用一次测试方法,而前面的 ddt 和 parameterized 则是一次性把所有参数解析完,生成 n 个新的测试方法,再交给测试框架去调度。

  对比一下,前两个库的思路很清晰,而且由于其设计单纯是为了实现参数化,不像 pytest 有什么标记和过多的抽象设计,所以更易读易懂。前两个库发挥了 Python 的动态特性,设置类属性或者注入局部命名空间,而 pytest 倒像是从什么静态语言中借鉴的思路,略显笨拙。

  回到标题中的问题“如何将一个方法变为多个方法?”除了在参数化测试中,不知还有哪些场景会有此诉求?欢迎留言讨论。

  本文分析了三个测试库的装饰器实现思路,通过阅读源码,我们可以发现它们各有千秋,pathon是什么这个发现本身还挺有意思。在使用装饰器时,表面看它们差异不大,但是真功夫的细节都隐藏在底下。

  源码分析的意义在于探究其所以然,在这次探究之旅中,读者们可有什么收获啊?

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