测试：异常与缓存
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内容提要
Kacper Borucki提出了一种参数化异常测试的方法，利用pytest的上下文管理器统一处理测试的成功与失败。同时，@functools.lru_cache装饰器可能导致测试间的干扰，pytest-antilru插件可以在测试之间清除缓存，以避免此问题。
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关键要点
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Kacper Borucki提出了一种参数化异常测试的方法，利用pytest的上下文管理器统一处理测试的成功与失败。
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使用pytest.raises作为上下文管理器可以统一处理成功和失败的测试案例。
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示例代码展示了如何通过一个参数化测试来覆盖良好和不良的结果。
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functools.lru_cache装饰器可以缓存函数结果，但可能导致测试之间的干扰。
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测试应该相互独立，避免一个测试的副作用影响另一个测试的结果。
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lru_cache理想情况下应仅用于纯函数，以避免测试之间的相互影响。
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pytest-antilru插件可以在测试之间清除缓存，避免测试干扰，简化缓存管理。
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延伸问答
Kacper Borucki提出了什么新的测试方法？
他提出了一种参数化异常测试的方法，利用pytest的上下文管理器统一处理测试的成功与失败。
如何使用pytest.raises进行异常测试？
可以将pytest.raises作为上下文管理器使用，统一处理成功和失败的测试案例。
functools.lru_cache装饰器的潜在问题是什么？
它可能导致测试之间的干扰，因为缓存的结果会影响后续测试的输出。
如何避免测试之间的干扰？
可以使用pytest-antilru插件，它在测试之间清除缓存，避免测试干扰。
lru_cache理想情况下应该用于什么类型的函数？
理想情况下，lru_cache应仅用于纯函数，以避免测试之间的相互影响。
pytest-antilru插件的功能是什么？
pytest-antilru插件可以跟踪所有缓存的函数，并在测试之间清除它们，避免干扰。
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