如何讓FastAPI測試不再成為你的噩夢？ Detail - fastapi,django,flask,python,後端風流倜儻的傷痕 Blog

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title: 如何讓FastAPI測試不再成為你的噩夢？
date: 2025-08-31T06:09:47+08:00
lastmod: 2025-08-31T06:09:47+08:00
author: cmdragon

summary:
本文介紹瞭如何配置測試環境並搭建基礎框架，包括安裝依賴包、設計項目結構和實現基礎框架。通過FastAPI和pytest的集成，詳細展示瞭如何編寫和運行測試用例，特別是異步測試和測試覆蓋率優化策略。此外，還提供了常見報錯的解決方案和高級測試策略，如數據庫事務測試和持續集成配置。這些步驟和方法確保了測試的全面性和可靠性，提升了代碼質量。

categories:

fastapi

tags:

FastAPI

pytest
測試環境配置
測試框架搭建
測試覆蓋率
測試用例設計
持續集成

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1. 測試環境配置與基礎框架搭建

1.1 環境依賴安裝
首先創建虛擬環境並安裝基礎依賴包：

python -m venv venv  
source venv/bin/activate  
pip install fastapi==0.109.1 uvicorn==0.25.0 pydantic==2.6.1 pytest==7.4.4 httpx==0.27.0

版本説明：

pydantic==2.6.1：數據驗證核心庫
pytest==7.4.4：測試框架主體
httpx==0.27.0：TestClient的HTTP請求實現

1.2 項目結構設計
採用分層架構保證可測試性：

myapp/  
├── main.py         # FastAPI主入口  
├── routers/        # 路由模塊  
│   └── items.py  
├── models/         # Pydantic模型  
│   └── schemas.py  
└── tests/          # 測試目錄  
    ├── conftest.py # pytest全局配置  
    └── test_items.py

1.3 基礎框架實現
在main.py中初始化FastAPI應用：

from fastapi import FastAPI
from routers import items_router  # 導入路由

app = FastAPI(title="My API")

# 掛載路由模塊
app.include_router(
    items_router, 
    prefix="/items", 
    tags=["商品管理"]
)

# 健康檢查端點
@app.get("/health")
def health_check():
    return {"status": "ok"}

在routers/items.py中實現業務路由：

from fastapi import APIRouter, HTTPException
from models.schemas import ItemCreate, ItemResponse

router = APIRouter()

# 內存模擬數據庫
fake_db = []

@router.post("/", response_model=ItemResponse)
def create_item(item: ItemCreate):
    # 使用Pydantic自動驗證輸入數據
    new_item = {"id": len(fake_db)+1, **item.dict()}
    fake_db.append(new_item)
    return new_item

@router.get("/{item_id}", response_model=ItemResponse)
def get_item(item_id: int):
    # 使用短路邏輯替代多層if判斷
    item = next((i for i in fake_db if i["id"] == item_id), None)
    return item or HTTPException(404, "Item not found")

在models/schemas.py中定義數據模型：

from pydantic import BaseModel

class ItemCreate(BaseModel):
    name: str
    price: float
    description: str | None = None

class ItemResponse(ItemCreate):
    id: int  # 返回模型擴展ID字段

2. pytest框架與FastAPI TestClient集成

2.1 測試環境配置
在tests/conftest.py中設置全局測試裝置：

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient
from main import app  # 導入主應用

@pytest.fixture(scope="module")
def test_client():
    # 創建測試客户端實例
    with TestClient(app) as client:
        yield client  # 供所有測試用例使用

2.2 完整測試用例實現
在tests/test_items.py中編寫端到端測試：

import pytest
from models.schemas import ItemCreate

def test_item_lifecycle(test_client):
    """測試商品創建、查詢、異常流"""
    # 創建測試數據
    test_item = ItemCreate(
        name="MacBook Pro", 
        price=12999.9,
        description="M3芯片"
    )
    
    # TEST 1: 創建商品
    response = test_client.post("/items/", json=test_item.dict())
    assert response.status_code == 200
    created_item = response.json()
    assert created_item["id"] == 1
    
    # TEST 2: 精確查詢
    response = test_client.get(f"/items/{created_item['id']}")
    assert response.json()["name"] == "MacBook Pro"
    
    # TEST 3: 異常路徑測試
    response = test_client.get("/items/999")
    assert response.status_code == 404
    assert response.json()["detail"] == "Item not found"
    
    # TEST 4: 非法參數驗證
    bad_item = {"price": "not_number"}  # 錯誤類型
    response = test_client.post("/items/", json=bad_item)
    assert response.status_code == 422  # Pydantic驗證失敗

2.3 異步測試支持
需要安裝額外依賴：

pip install pytest-asyncio==0.23.0

異步測試寫法：

import pytest

@pytest.mark.asyncio
async def test_async_endpoint():
    async with AsyncClient(app=app, base_url="http://test") as ac:
        response = await ac.get("/async-route")
    assert response.status_code == 200

3. 測試運行與報告

3.1 運行測試命令

pytest -v --cov=myapp --cov-report=html tests/

關鍵參數説明：

--cov：生成測試覆蓋率報告
-v：顯示詳細測試結果

3.2 測試覆蓋率優化策略

使用@pytest.mark.parametrize實現參數化測試：

@pytest.mark.parametrize("price, status", [
 (10.5, 200),     # 有效價格
 (-1, 422),       # 無效負數價格
 ("text", 422)    # 錯誤類型
])
def test_price_validation(test_client, price, status):
 response = test_client.post("/items/", json={"name": "Test", "price": price})
 assert response.status_code == status

邊界值測試：

# 在conftest.py中添加裝置重置DB
@pytest.fixture(autouse=True)
def clean_db():
 fake_db.clear()  # 每個測試後清空模擬數據庫

4. 課後Quiz

問題1：當測試需要獨立數據庫環境時，應該使用哪種pytest fixture作用域？
A) session作用域
B) module作用域
C) function作用域 ✅
D) class作用域

解析：function作用域（默認）會在每個測試用例執行前重新初始化fixture，確保測試隔離性。對應代碼@pytest.fixture(scope="function")

問題2：如何測試FastAPI依賴注入的系統？
A) 直接調用依賴函數
B) 使用app.dependency_overrides重寫依賴 ✅
C) 在測試中初始化依賴對象
D) 跳過依賴測試

解析：FastAPI提供dependency_overrides機制，可在測試中替換依賴實現：
app.dependency_overrides[real_dependency] = mock_dependency

問題3：測試中出現403 Forbidden錯誤，最可能的原因是？
A) 測試數據驗證失敗
B) 認證中間件攔截請求 ✅
C) 數據庫連接錯誤
D) 路由路徑錯誤

解析：安全中間件（如OAuth2）會返回403，需要在TestClient中配置認證信息：
test_client.post("/secure", headers={"Authorization": "Bearer token"})

5. 常見報錯解決方案

錯誤1：422 Unprocessable Entity

{
  "detail": [{
    "loc": ["body","price"],
    "msg": "value is not a valid float",
    "type": "type_error.float"
  }]
}

原因：請求體參數類型不匹配Pydantic模型
解決方案：

檢查測試數據是否符合模型定義

使用模型類的dict()方法生成有效負載：

ItemCreate(name="Valid").dict()  # 而非手動構造字典

錯誤2：500 Internal Server Error
日誌顯示：AttributeError: 'TestClient' object has no attribute 'some_method'
原因：測試代碼直接調用了應用內部方法
修復方案：
✅ 所有操作通過HTTP接口執行

# 正確
test_client.get("/endpoint")

# 錯誤
app.some_internal_method()  # 繞過HTTP層

錯誤3：AssertionError: 404 != 200
發生場景：路由路徑配置錯誤
調試步驟：

檢查app.include_router的prefix參數

打印應用路由信息：

print([route.path for route in app.routes])

確保測試路徑包含完整前綴（如/api/items）

6. 高級測試策略

6.1 數據庫事務測試
使用真實數據庫時配置事務回滾：

# conftest.py中配置數據庫會話
@pytest.fixture
def db_session(connection):
    transaction = connection.begin()
    session = Session(bind=connection)
    yield session
    session.close()
    transaction.rollback()  # 測試後回滾

6.2 測試覆蓋率陷阱
避免被誤導的覆蓋率指標：

業務邏輯覆蓋 > 行覆蓋率
必需覆蓋場景：
1. 所有異常分支（HTTPException）
2. 邊界條件（如max_length驗證）
3. 安全相關路徑（權限檢查）

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