Python pytest 框架中的异常断言-Python教程-PHP中文网

Python pytest 框架中的异常断言

舞夢輝影

发布： 2025-09-19 22:48:01

原创

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使用pytest.raises可精确断言异常类型和错误信息，通过上下文管理器捕获异常，并用match参数验证错误消息是否匹配字符串或正则；结合as excinfo可访问异常实例的属性和类型，确保自定义异常的完整性和上下文正确，从而提升测试的健壮性与代码可靠性。

python pytest 框架中的异常断言

在Python的

pytest

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框架中，异常断言是确保代码在特定条件下能正确抛出预期错误的关键机制。它让我们能够验证程序的错误处理逻辑是否健全，而不是仅仅关注正常的执行路径。

当我们需要验证一段代码是否会按预期抛出异常时，

pytest.raises

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是一个极其强大且直观的工具。它允许我们捕获并检查异常的类型、消息，甚至是异常对象本身的更多细节。

如何在 pytest 中精确地断言异常类型和错误信息？

在编写测试时，我们往往不只是想知道“有没有抛异常”，更想知道“抛的是不是对的异常，消息对不对”。

pytest.raises

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在这方面提供了非常精细的控制。

通常，我们会使用

with pytest.raises(ExpectedExceptionType)

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这样的上下文管理器。比如，如果我有一个函数

divide(a, b)

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，当

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为零时它应该抛出

ZeroDivisionError

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，我的测试会是这样：

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def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ZeroDivisionError("除数不能为零")
    return a / b

def test_divide_by_zero():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        divide(1, 0)

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这仅仅验证了异常类型。但如果我想更进一步，确认异常消息也符合预期呢？

pytest.raises

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的

match

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参数就派上用场了。它可以接受一个正则表达式或一个字符串，用于匹配异常的详细信息。

import pytest

def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ZeroDivisionError("除数不能为零，请检查输入")
    return a / b

def test_divide_by_zero_with_message():
    # 使用字符串匹配
    with pytest.raises(ZeroDivisionError, match="除数不能为零"):
        divide(1, 0)

    # 也可以使用正则表达式，更灵活
    with pytest.raises(ZeroDivisionError, match=r"除数不能为零.*检查输入"):
        divide(1, 0)

    # 假设有个自定义异常
    class MyCustomError(ValueError):
        pass

    def do_something_risky(value):
        if value < 0:
            raise MyCustomError("负数是不允许的！")

    with pytest.raises(MyCustomError, match="负数是不允许的！"):
        do_something_risky(-5)

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这种精确的匹配，尤其是在处理复杂的业务逻辑或外部API错误时，显得尤为重要。它能确保我们的错误信息不仅存在，而且是用户或开发者能够理解、并据此采取行动的。毕竟，一个含糊不清的错误信息，和没有错误信息也差不了多少。

处理预期之外的异常行为，pytest 有哪些高级用法？

有时，我们不仅要断言异常的抛出，还需要在异常抛出后，对异常对象本身进行更深入的检查。

pytest.raises

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上下文管理器返回的

ExceptionInfo

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对象就提供了这种能力。通过

as excinfo

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语法，我们可以捕获到这个对象。

import pytest

class ConfigurationError(Exception):
    def __init__(self, message, config_key=None):
        super().__init__(message)
        self.config_key = config_key

def load_config(settings):
    if "database_url" not in settings:
        raise ConfigurationError("缺少数据库连接配置", config_key="database_url")
    return True

def test_missing_database_config():
    with pytest.raises(ConfigurationError) as excinfo:
        load_config({})

    # 检查异常类型
    assert excinfo.type is ConfigurationError
    # 检查异常消息
    assert "缺少数据库连接配置" in str(excinfo.value)
    # 检查自定义属性
    assert excinfo.value.config_key == "database_url"

    # 甚至可以检查异常的traceback
    # assert "load_config" in str(excinfo.traceback) # 通常不推荐直接断言traceback字符串，但知道有这个能力

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这里

excinfo.value

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就是实际抛出的异常实例。我们可以访问它的任何属性，包括自定义的属性。这对于那些携带额外上下文信息的异常（比如我们自定义的

ConfigurationError

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，它有一个

config_key

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属性）来说，是极其有用的。它让我们能验证异常不仅仅是类型正确，其内部状态也符合预期。

再比如，我们可能需要测试一个函数，它可能会因为多种原因抛出异常，但我们只关心其中一种。或者，我们想确保某个函数在特定条件下绝不抛出异常。虽然

pytest.raises

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主要是为了断言异常的抛出，但如果一个函数在不应该抛出异常时抛出了，测试自然会失败。

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对于那些可能抛出多种异常的场景，我们可以在

pytest.raises

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中传入一个元组，来断言多种可能的异常类型：

import pytest

def risky_operation(value):
    if value == 0:
        raise ValueError("零值无效")
    if value < 0:
        raise TypeError("负数类型不符")
    return 1 / value

def test_risky_operation_exceptions():
    # 期望抛出ValueError或TypeError
    with pytest.raises((ValueError, TypeError)):
        risky_operation(0)
    with pytest.raises((ValueError, TypeError)):
        risky_operation(-1)

    # 仍然可以检查具体消息
    with pytest.raises(ValueError, match="零值无效"):
        risky_operation(0)

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这种处理方式让我们的测试更加健壮，能够覆盖到更多潜在的错误路径。