本文旨在解决 pytest 5.x+ 版本中 `pytest.config` 移除后，如何通过命令行参数控制特定装饰器标记的测试运行或跳过的问题。我们将介绍一种优雅的解决方案，即利用 pytest 的自定义标记（custom markers）功能结合 `-m` 命令行选项，实现对测试执行流程的精细化管理，同时最大限度地兼容旧版装饰器语法，避免大量代码重构。
Pytest 5.x+ 中条件性运行/跳过测试的挑战
在 Pytest 4.x 及更早版本中，开发者通常会使用 pytest.config.getoption 来获取命令行参数，并结合 pytest.mark.skipif 装饰器，实现基于特定命令行标志来条件性地跳过或运行测试。例如，以下代码片段展示了如何定义一个 integration 装饰器，仅当 --integration 命令行标志存在时才运行被标记的集成测试：
# common.py (Pytest 4.x 示例)
import pytest
integration = pytest.mark.skipif(
not pytest.config.getoption('--integration', False),
reason="需要 --integration 标志才能运行集成测试"
)
# test_something.py
from .common import integration
@integration
def test_my_integration_feature():
assert 1 == 1
@integration
def test_another_integration_part():
assert 2 == 2然而，随着 Pytest 升级到 5.x+ 版本，pytest.config 对象被移除，上述代码将导致 AttributeError: module 'pytest' has no attribute 'config' 错误。这给那些依赖此机制管理测试执行流程的项目带来了迁移挑战，尤其是在存在大量使用此类装饰器的测试时。
解决方案：利用自定义标记（Custom Markers）
Pytest 5.x+ 提供了一个更强大、更标准化的方式来管理测试的元数据和执行流程——自定义标记（Custom Markers）。通过自定义标记，我们可以实现与旧版 pytest.config 方案相同的功能，甚至更加灵活，并且能够完美兼容现有的装饰器语法。
核心思路是：
- 在 pytest.ini 配置文件中声明自定义标记。
- 在测试代码中使用 pytest.mark.
装饰器来标记特定测试。 - 通过 pytest -m
命令行选项来选择性地运行或跳过带有特定标记的测试。
1. 定义自定义标记
首先，在项目的根目录下创建一个 pytest.ini 文件（如果尚未存在），并在其中声明你的自定义标记。例如，我们要定义一个名为 integration 的标记：
# pytest.ini
[pytest]
markers =
integration: mark a test as an integration test.这里，markers 部分列出了所有自定义标记，并可以为其提供一个简短的描述。
2. 应用自定义标记到测试
接下来，修改你的 integration 装饰器定义，使其直接使用 pytest.mark.integration。这样，你现有的所有被 @integration 装饰的测试代码都无需改动。
# common.py (Pytest 5.x+ 兼容)
import pytest
# 定义一个名为 'integration' 的自定义标记
integration = pytest.mark.integration
# test_something.py
from .common import integration
@integration
def test_my_integration_feature():
"""这是一个集成测试。"""
assert 1 == 1
@integration
def test_another_integration_part():
"""这是另一个集成测试。"""
assert 2 == 2
def test_regular_unit_test():
"""这是一个普通的单元测试，没有集成标记。"""
assert True3. 通过命令行控制测试执行
一旦定义了自定义标记并将其应用到测试中，你就可以使用 Pytest 的 -m 命令行选项来选择性地运行或跳过这些测试。
-
运行所有测试： 不带任何 -m 选项时，Pytest 会运行所有发现的测试。
$ pytest -v ============================= test session starts ============================== platform linux -- Python 3.11.6, pytest-7.2.2, pluggy-1.0.0 rootdir: /path/to/your/project, configfile: pytest.ini collected 3 items test_something.py::test_my_integration_feature PASSED [ 33%] test_something.py::test_another_integration_part PASSED [ 66%] test_something.py::test_regular_unit_test PASSED [100%] ============================== 3 passed in 0.00s ===============================
-
仅运行集成测试： 使用 -m integration 选项，Pytest 将只运行带有 integration 标记的测试。
$ pytest -v -m integration ============================= test session starts ============================== platform linux -- Python 3.11.6, pytest-7.2.2, pluggy-1.0.0 rootdir: /path/to/your/project, configfile: pytest.ini collected 3 items / 1 deselected / 2 selected test_something.py::test_my_integration_feature PASSED [ 50%] test_something.py::test_another_integration_part PASSED [100%] ======================== 2 passed, 1 deselected in 0.00s =======================
-
仅运行非集成测试（即跳过集成测试）： 使用 -m 'not integration' 选项，Pytest 将只运行不带 integration 标记的测试。注意，not integration 表达式需要用引号包裹起来，以避免 shell 解析问题。
$ pytest -v -m 'not integration' ============================= test session starts ============================== platform linux -- Python 3.11.6, pytest-7.2.2, pluggy-1.0.0 rootdir: /path/to/your/project, configfile: pytest.ini collected 3 items / 2 deselected / 1 selected test_something.py::test_regular_unit_test PASSED [100%] ======================== 1 passed, 2 deselected in 0.00s =======================
注意事项与最佳实践
- 标记声明的重要性： 始终在 pytest.ini 或 pyproject.toml 中声明所有自定义标记。如果未声明，Pytest 在运行时会发出警告，提示该标记未知，尽管测试仍能正常运行。声明标记有助于提高测试的可维护性和清晰度。
- 兼容性： 这种方法完美地解决了 pytest.config 移除的问题，并且由于 pytest.mark.integration 可以直接赋值给 integration 变量，所以对现有使用 @integration 装饰器的测试代码几乎是零改动。
- 标记表达式： -m 选项支持复杂的布尔表达式，例如 -m 'integration and slow' 或 -m 'not (integration or ui)'，这为测试选择提供了极大的灵活性。
- 测试分类： 自定义标记是组织和分类测试的强大工具，可以用于区分单元测试、集成测试、端到端测试、慢速测试、UI 测试等，从而实现更高效的测试执行策略。
总结
在 Pytest 5.x+ 版本中，面对 pytest.config 的移除，通过利用自定义标记和 -m 命令行选项，我们能够优雅地实现对测试执行的精细化控制。这种方法不仅解决了旧版代码的兼容性问题，还提供了一个更符合 Pytest 设计哲学且功能强大的测试管理机制。通过合理地定义和使用自定义标记，开发者可以轻松地管理不同类型的测试，提高测试套件的效率和可维护性。
