如何将 Python 的一个类方法变为多个方法？( 二 ) _Python

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。

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最不同的则是，怎么令新的测试方法生效？
parameterized 使用的是一种“注入”的方式：

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inspect 是个功能强大的标准库，在此用于获取程序调用栈的信息。前三句代码的目的是取出 f_locals ，它的含义是“local namespace seen by this frame” ，此处 f_locals 指的就是类的局部命名空间。
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 。
pytest 如何实现参数化？
按惯例先看看上篇文章中的写法：
importpytest
@pytest.mark.parametrize("first,second", [(3,1), (-1,0), (1.5,1.0)])
deftest_values(first, second):
assert(first > second)
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：

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根据传入的参数对，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：

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最终是在 Function 类中执行：

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好玩的是，在这里我们可以看到几行神注释……

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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。
小结
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，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。
作者：豌豆花下猫，生于广东毕业于武大，现为苏漂程序员，有一些极客思维，也有一些人文情怀，有一些温度，还有一些态度，公众号「Python猫」（python_cat）。
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