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Web Day 17 測試資料管理：fixture 與測試資料庫

Web Day 17 測試資料管理：fixture 與測試資料庫

執行需求：CPU 可跑。今天是「Web 系統實戰：用 FastAPI 打造能上線的後端」系列的第十七篇。昨天的測試只碰 HTTP 邊界，但真實的後端一定會寫資料庫；如果沒有「在測試時換掉資料庫」的機制，今天能通過的測試明天可能因為殘留資料而壞掉。今天要做的事是把 pytest 的 fixture 機制徹底用起來：注入測試客戶端、為每個測試建立乾淨的臨時資料庫、讓測試資料能像工廠一樣重複產生。

引言

昨天我們讓四個測試綠燈通過，但仔細看就會發現兩個隱憂：第一，所有測試共用同一個 TestClient，第二，這個客戶端背後如果接了 SQLite 或 PostgreSQL，所有測試會共用同一份資料。當兩個測試都在「新增使用者」，第二個測試拿到的清單就會包含第一個測試塞進去的人，於是「應該有三筆」變成「實際有四筆」，測試莫名失敗。

這正是 pytest fixture 要解決的問題。fixture 是 pytest 提供的一種「在測試前後幫你準備資源」的小工具，能在測試開始前建立環境、測試結束後清掉環境。今天會圍繞三個觀念展開：第一，fixture 的 scope（作用範圍）與生命週期；第二，用 fixture 注入 TestClient；第三，用 fixture 建立與重置測試資料庫。最後我們會把這些機制集中到 conftest.py，讓所有測試檔都能共享同一套設定。

fixture 是什麼：資源的工廠與生命週期

在 pytest 裡，fixture 是一個用 @pytest.fixture 裝飾的函式；當某個測試函式的參數列裡出現這個函式的名字時，pytest 會在執行測試之前先呼叫這個函式，把回傳值當作參數傳進去。這聽起來像「工廠方法」，但 fixture 多了兩個關鍵特性：scope 與 teardown。

scope 決定 fixture 被呼叫幾次：

  • "function"（預設）：每個測試函式都會重新呼叫一次，最安全但最慢。
  • "class"：同一個測試類別共用一次。
  • "module"：同一個測試檔共用一次。
  • "session"：整個 pytest 執行階段共用一次，最快但最容易互相污染。

teardown 決定資源怎麼釋放。pytest 提供兩種寫法：把清理邏輯寫在 yield 之後（推薦），或者用「addfinalizer」註冊清理函式。我們今天全部用 yield 寫法，因為它最直覺：

# tests/conftest.py
# 第一個 fixture：建立與釋放一個計數器資源
import pytest


@pytest.fixture
def counter():
    # setup：建立資源
    state = {"count": 0}

    def increment():
        state["count"] += 1
        return state["count"]

    # 把 increment 與 cleanup 一起交給測試
    try:
        yield increment
    finally:
        # teardown：不管測試成功或失敗，這段都會執行
        state.clear()

上面這個 fixture 提供一個「每次呼叫就 +1」的計數器；測試結束後（不管成功還是失敗）state.clear() 都會執行，確保資源被清乾淨。yield 後面的程式碼就是 teardown，finally 區塊則保證例外發生時也會跑到。

另一個常見模式是「依賴其他 fixture」。fixture 函式可以像普通函式那樣宣告參數，pytest 會自動把被依賴的 fixture 注入進來：

# tests/conftest.py（接續上例）
@pytest.fixture
def double_counter(counter):
    # counter 會被 pytest 自動注入
    def add_two():
        first = counter()
        second = counter()
        return first + second

    yield add_two

這種「fixture 組合」讓我們能把大場景拆成幾個小場景：先有「計數器」、再組出「加倍計數器」、再組出「一段行為」。pytest 會依照依賴圖自動決定執行順序，不需要手動管理。今天寫的測試資料庫會大量利用這種組合。

為測試要資料庫：每個 case 一份全新 SQLite

Day 6 介紹過 SQLModel 與 SQLite 的搭配，正式專案裡通常會有一個 app/db.py 模組，集中放 engine 與 Session 工廠。我們接著要把這個模組改造成「測試期間能換成臨時資料庫」。最常見的做法是「先用 StaticPool 與 :memory: SQLite 建立共用連線，再用 dependency override 把 get_db 換成會自動清空的版本」：

# app/db.py
# 應用程式的資料庫模組：同時被正式環境與測試環境使用
from sqlmodel import Session, SQLModel, create_engine

from app.models import Item  # 假設有這個模型（Web Day 6 介紹過）

DATABASE_URL = "sqlite:///./app.db"

engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=False)


def create_db_and_tables():
    SQLModel.metadata.create_all(engine)


def get_db():
    db = Session(engine)
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

這是典型的「模組層建立 engine、函式層提供 session」結構。現在我們要做的是「讓測試時期的 engine 變成另一個 instance」。最直接的做法是在 conftest.py 裡建立一個臨時 engine，再透過 FastAPI 的 app.dependency_overrides 把 get_db 換掉：

# tests/conftest.py
# 為每個測試函式準備乾淨的 SQLite 與 TestClient
import pytest
from fastapi.testclient import TestClient
from sqlalchemy.pool import StaticPool
from sqlmodel import Session, SQLModel, create_engine

import app.models  # noqa: F401  確保模型都已註冊
from app.db import get_db
from app.main import app


@pytest.fixture
def engine():
    # 用 :memory: + StaticPool，讓多個 session 共享同一個連線
    eng = create_engine(
        "sqlite:///:memory:",
        connect_args={"check_same_thread": False},
        poolclass=StaticPool,
    )
    SQLModel.metadata.create_all(eng)
    try:
        yield eng
    finally:
        SQLModel.metadata.drop_all(eng)
        eng.dispose()


@pytest.fixture
def db_session(engine):
    session = Session(engine)
    try:
        yield session
    finally:
        session.close()


@pytest.fixture
def client(engine):
    # 為這個測試建立專屬的 session 工廠
    def override_get_db():
        session = Session(engine)
        try:
            yield session
        finally:
            session.close()

    app.dependency_overrides[get_db] = override_get_db
    try:
        with TestClient(app) as c:
            yield c
    finally:
        app.dependency_overrides.clear()

這個 conftest.py 提供了三個 fixture：engine（共用連線的記憶體 SQLite）、db_session（直接拿到 session，用來塞測試資料）、client（TestClient，端點走的是被覆寫的 get_db）。每個 fixture 都是 "function" scope，所以每個測試都會拿到全新的 engine，用完即丟、不互相污染。

關鍵在 StaticPool：SQLite 的記憶體資料庫（:memory:）預設每個連線都是獨立的，這代表 create_all 建好的表只在建立它的那條連線裡看得到；別條連線看到的是空白。StaticPool 強制所有 session 共用同一條連線，這樣 FastAPI 端點、測試函式、teardown 看到的都是同一份記憶體狀態。

完整實作：用 fixture 寫一個乾淨的測試

有了 client 與 db_session 之後，寫測試就像寫食譜：先決定要「事先準備什麼資料」，再決定「打什麼端點、期待什麼回應」。下面這個範例接續 Web Day 6 的 Item 模型：

# app/models.py（節錄）
from sqlmodel import Field, SQLModel


class Item(SQLModel, table=True):
    id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)
    name: str
    price: int


class ItemIn(SQLModel):
    name: str
    price: int


class ItemOut(SQLModel):
    id: int
    name: str
    price: int
# app/main.py（節錄）
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
from sqlalchemy.exc import IntegrityError
from sqlmodel import Session, select

from app.db import get_db
from app.models import Item, ItemIn, ItemOut

app = FastAPI(title="Web Day 17 範例", version="0.17.0")


@app.post("/items", response_model=ItemOut, status_code=201)
def create_item(payload: ItemIn, db: Session = Depends(get_db)):
    item = Item(name=payload.name, price=payload.price)
    if item.price <= 0:
        raise HTTPException(status_code=422, detail="price 必須大於 0")
    db.add(item)
    db.commit()
    db.refresh(item)
    return item


@app.get("/items", response_model=list[ItemOut])
def list_items(db: Session = Depends(get_db)):
    return db.exec(select(Item)).all()
# tests/test_items_with_db.py
# 用 fixture 寫一個乾淨、可重複執行的整合測試
from app.models import Item


def test_create_item_persists_to_database(client, db_session):
    response = client.post("/items", json={"name": "notebook", "price": 120})
    assert response.status_code == 201
    body = response.json()
    assert body["name"] == "notebook"
    assert body["id"] is not None

    # 用 db_session 確認真的有寫進去
    rows = db_session.exec(select(Item)).all()
    assert len(rows) == 1
    assert rows[0].name == "notebook"


def test_create_item_with_zero_price_returns_422(client):
    response = client.post("/items", json={"name": "broken", "price": 0})
    assert response.status_code == 422

    # 不會留下任何髒資料
    response = client.get("/items")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == []

第一個測試既打了端點、也直接讀資料庫確認有寫進去；第二個測試驗證「錯誤輸入不會留下垃圾」。兩個測試的 client 與 db_session 都是「這個測試專屬」，所以即便第一個測試寫了一筆 notebook，第二個測試的資料庫仍然是空的。

另一個常見需求是「工廠函式（factory）」：當你需要建立 50 個使用者、每個欄位都要不同，手寫 50 行 Item(name=..., price=...) 會很累。一個簡單的 factory fixture 可以這樣寫：

# tests/conftest.py（接續）
@pytest.fixture
def item_factory(db_session):
    created = []

    def make_item(name: str = "default", price: int = 100) -> Item:
        item = Item(name=name, price=price)
        db_session.add(item)
        db_session.commit()
        db_session.refresh(item)
        created.append(item)
        return item

    yield make_item
    # teardown：自動清掉這次測試建立的物件
    for item in created:
        db_session.delete(item)
    db_session.commit()

這個 item_factory 把「建立物件」「登記物件」「測試結束時刪除物件」三件事綁在一起。測試程式只要呼叫 item_factory("pen", 10) 就拿到一個真的寫進資料庫的物件，不用管後續清理：

# tests/test_factory.py
# 用 item_factory 寫多筆資料的測試
from sqlmodel import select

from app.models import Item


def test_list_items_returns_all_created_items(client, item_factory):
    item_factory("pen", 10)
    item_factory("book", 250)
    item_factory("sticker", 5)

    response = client.get("/items")
    assert response.status_code == 200
    body = response.json()
    assert len(body) == 3
    names = sorted(item["name"] for item in body)
    assert names == ["book", "pen", "sticker"]

工廠函式讓測試本體只剩「行為」與「期望」，不再充滿「建立資料」的瑣碎程式碼。當然也有現成的 factory_boy 套件可以用，但對小專案來說，一個 10 行的 make_item 就夠了。

conftest.py：把共享資源集中起來

conftest.py 是 pytest 自動載入的檔案，存在於測試目錄樹的任何層級。最常見的安排是「根目錄一個 conftest.py + 各子目錄視需要再加」。我們今天的範例只有一個，所以放在 tests/conftest.py：

# 命令列：顯示測試目錄結構
tree tests
# 預期輸出：
# tests/
# ├── __init__.py
# ├── conftest.py              # 共用 fixture（engine / client / factory）
# ├── test_items_with_db.py    # 整合測試
# └── test_factory.py          # 工廠函式測試

任何定義在 conftest.py 裡的 fixture 都會被同層與下層的測試自動看到，不需要 import。這個特性讓我們能把「測試需要的所有基礎設施」集中到一個檔案裡，新加測試時只要宣告參數、pytest 就會自己把資源注入進來。今天的範例刻意不區分子目錄，後續幾篇隨專案變大會再切分。

常見錯誤與踩雷

第一個踩雷是「fixture 用 module scope 但忘記清狀態」。如果你寫了 @pytest.fixture(scope="module")，那整個測試檔共用一個 engine，但如果某個測試刪了一筆資料、另一個測試又依賴它，就會發生「單獨跑這個測試會通過，跑整個檔案會失敗」的窘境。原則是「scope 越大，風險越高」，能 "function" 就先用 "function"。

第二個是「忘記在 teardown 裡釋放 app.dependency_overrides」。如果 conftest.py 只在 setup 階段覆寫依賴、沒有在 teardown 還原，下一個測試會用到你覆寫過的依賴，整個測試套件會出現「單獨跑沒事，一起跑就壞」的問題。我們的範例用了 try/finally 確保 app.dependency_overrides.clear() 一定會被執行，這是最保險的寫法。

第三個是「SQLite :memory: 沒有 StaticPool」。少了 StaticPool，每條連線看到的 schema 不一樣，於是「我在 fixture 裡建的表」端點裡看不到，端點寫進去的資料測試也讀不到。這個錯誤很常見，錯誤訊息通常是 no such table: item，解法就是把 poolclass=StaticPool 加進來。

第四個是「測試結束時 fixture 拋例外，但測試本身已經通過」。這種狀況會讓 uv run pytest 顯示 passed，但退出時出現 warnings，看起來像測試壞了。常見成因是 fixture 的 teardown 用了已經被 close 過的 session，或在 SQLAlchemy 2.0 後對 detached 物件操作。解法是把 teardown 邏輯寫在 finally 區塊、且只對仍在 session 管理中的物件做清理。

效能與實務提醒

每個測試都建立新的 engine 看起來很貴，但因為用的是 :memory: SQLite，整個流程是「建連線、建表、跑測試、丟掉」，單一測試在毫秒內就能結束。如果想更快，可以把 engine 提升到 "session" scope、用 transaction 隔離每個測試（每個測試 BEGIN 一個 transaction，結束時 ROLLBACK），這是 SQLAlchemy 官方文件裡的標準寫法。今天先求正確，明天要壓時間再進階。

另一個實務建議是「測試函式宣告用得到的 fixture 即可」。如果測試只需要 client，就不要順手塞 db_session；pytest 會把沒有被用到的 fixture 標為「未使用」，但更重要的是，宣告多了會讓別人誤以為測試依賴了那個 fixture。

最後提醒，fixture 的名字就是測試的「介面」。當你寫 def test_xxx(client, item_factory) 時，這兩個名字就是這個測試對環境的需求；重構 fixture 時要記得同步更新所有用到它的測試。今天把 client 與 item_factory 放在 conftest.py，意味著它們是「這個專案的測試基礎設施」，後續篇章會反覆用到，建議你跟著把它建起來。

什麼時候該用 session scope：加速與風險

預設的 "function" scope 在小型專案已經夠快，但當測試數量上升到數百個、每個測試又要花 30 毫秒建立資料庫，整體時間會拉到十幾秒。這時候可以考慮把 engine 提升到 "session" scope，搭配「transaction + savepoint」的隔離技巧：用一個外部 transaction 包裹所有測試，每個測試在 transaction 裡做事，測試結束時 ROLLBACK 回原本狀態。

SQLAlchemy 2.0 的官方範例是這樣的：

# tests/conftest.py（進階版，session scope）
import pytest
from sqlalchemy.pool import StaticPool
from sqlmodel import Session, SQLModel, create_engine

import app.models  # noqa: F401
from app.db import get_db
from app.main import app


@pytest.fixture(scope="session")
def engine():
    eng = create_engine(
        "sqlite:///:memory:",
        connect_args={"check_same_thread": False},
        poolclass=StaticPool,
    )
    SQLModel.metadata.create_all(eng)
    yield eng


@pytest.fixture
def db_session(engine):
    connection = engine.connect()
    transaction = connection.begin()
    session = Session(bind=connection)
    try:
        yield session
    finally:
        session.close()
        transaction.rollback()
        connection.close()

這個寫法的關鍵是：engine 在整個 pytest 階段只建立一次（scope="session"），但每個測試的 db_session 都開自己的 transaction、用完就 rollback。這樣測試之間既不互相污染、又不需要每次重建資料表，速度通常能壓到原本的三分之一以下。

但要注意：當端點內部使用 Depends(get_db) 時，get_db 拿到的是「自己開的 session」，跟測試函式裡的 db_session 是兩個不同的 session；測試函式塞進去的資料，端點在另一個 session 裡看不到。要解決這個問題，可以在 fixture 裡也覆寫 get_db，讓它跟測試 session 用同一條 connection：

# tests/conftest.py（進階版的客戶端覆寫）
@pytest.fixture
def client(engine, db_session):
    def override_get_db():
        yield db_session  # 共用同一個 session

    app.dependency_overrides[get_db] = override_get_db
    try:
        with TestClient(app) as c:
            yield c
    finally:
        app.dependency_overrides.clear()

這是比較細節的進階技巧，初學者先用昨天的 "function" scope 寫法即可；當你發現「pytest 跑太久」或「某個測試改了狀態沒清乾淨」時，再回頭改用這個版本。

工廠函式進階：可參數化的 factory_fixture

當你的工廠函式需要支援「不同情境建立不同預設資料」時，可以把它寫成「可呼叫兩次的 fixture」：第一次呼叫決定參數、第二次呼叫建立物件。這是 pytest 官方稱為「工廠作為 fixture」的進階模式：

# tests/conftest.py（工廠風格的 fixture）
import pytest

from app.models import Item


@pytest.fixture
def make_item(db_session):
    # 回傳一個函式，呼叫時可以指定預設欄位
    def factory(name: str = "default", price: int = 100) -> Item:
        item = Item(name=name, price=price)
        db_session.add(item)
        db_session.commit()
        db_session.refresh(item)
        return item

    return factory

這種寫法跟昨天的 item_factory 幾乎一樣，但少了「把物件放進 created 清單、teardown 時逐一刪除」的邏輯。原因是：在 session scope 的 engine 與 transaction rollback 的設計下，測試結束時整個 transaction 會被丟掉，所有寫入的物件也跟著被還原，不需要逐一刪除。這是「session scope engine + function scope transaction」的最大好處。

分層的 conftest：把 fixture 拆到子目錄

專案長大之後，單一 conftest.py 會塞進太多 fixture，反而難讀。常見的拆法是「根目錄放共用 fixture、子目錄放特殊 fixture」。例如：

# 命令列：拆成多層 conftest 之後的結構
tree tests
# 預期輸出：
# tests/
# ├── __init__.py
# ├── conftest.py              # 共用：engine / client / db_session
# ├── items/
# │   ├── conftest.py          # items 相關：item_factory
# │   └── test_items.py
# └── auth/
#     ├── conftest.py          # auth 相關：user_factory / token_factory
#     └── test_auth.py

pytest 會把每一層的 conftest.py 都載入進來，子目錄的 fixture 對上層與同層的測試都有效。今天的範例不需要分層，但當你開始寫認證測試（Web Day 11-13）、預約系統測試（Web Day 37-40）時，分層的組織會讓維護輕鬆很多。

fixture 不是只能用在資料庫：測試環境的其他資源

fixture 不只能用來管資料庫，它本質上是「在測試前後建立與釋放資源」的通用機制。常見的應用場景還包括：暫時切換環境變數、暫時替換全域設定、暫時建立臨時檔案目錄、暫時啟動一個輕量 HTTP 伺服器（Web Day 19 的背景任務測試會用到）。下面這個例子展示「暫時改環境變數」的做法，這在 Web Day 29「環境變數與設定管理」會大量出現：

# tests/conftest.py（環境變數的 fixture）
import os
import pytest


@pytest.fixture
def temp_env(monkeypatch):
    # monkeypatch 是 pytest 內建的「暫時改東西」工具
    monkeypatch.setenv("APP_ENV", "test")
    monkeypatch.setenv("DATABASE_URL", "sqlite:///:memory:")
    yield {"APP_ENV": "test", "DATABASE_URL": "sqlite:///:memory:"}
    # teardown 由 monkeypatch 自己處理


def test_settings_loaded_from_test_env(temp_env):
    # 在這個測試裡，環境變數是「測試版」
    assert os.environ["APP_ENV"] == "test"

monkeypatch 也是一個 fixture，pytest 內建。它能在測試結束時把所有改動復原，比手動 try/finally 還要乾淨。今天先記得有這個工具，未來寫到設定管理篇章時會派上用場。

把今天的東西變成專案的肌肉記憶

我會建議你在接下來的六天品質篇，每天寫一兩個新的 fixture、累積成自己的 conftest.py。到了 Web Day 40「專案：測試與驗收」時，你會有一套完整的測試基礎設施：包括資料庫、認證、工廠函式、API 客戶端，寫新測試只需要宣告參數就好。今天學到的 engine、client、item_factory 會反覆出現在後續測試裡，這也是「寫一次、到處用」的測試投資。

小結

今天我們把 pytest fixture 完整地用起來了：scope 控制資源的生命週期，yield 搭配 finally 處理 teardown，conftest.py 把所有 fixture 集中管理。測試資料庫用 :memory: SQLite 加 StaticPool 解決連線不一致問題，app.dependency_overrides 把正式環境的 get_db 換成測試版本。工廠函式則讓我們能「一鍵建立測試資料，測試結束自動清掉」。這套配置已經足夠讓一個有資料庫的 API 寫出乾淨、可重複執行的整合測試。

結語

今天的測試都還是同步的：客戶端呼叫端點、端點回應結果，整個流程都在同一個事件迴圈裡完成。明天，我們要進入 Web Day 18「非同步端點與 httpx」：當端點本身宣告成 async def 時，TestClient 還撐得住嗎？需要換成 httpx.AsyncClient 嗎？多個請求能不能並行測？明天會一次回答。

延伸資源

  • pytest fixtures 官方文件（8.4，2025）：https://docs.pytest.org/en/stable/explanation/fixtures.html
  • SQLAlchemy 2.0 Testing 指南（2025）：https://docs.sqlalchemy.org/en/20/orm/session_transaction.html
  • FastAPI 依賴覆寫（0.116，2025-07）：https://fastapi.tiangolo.com/advanced/testing-dependencies/
  • SQLModel 官方文檔（0.0.24，2025-07）：https://sqlmodel.tiangolo.com/
  • factory_boy 官方文件（2025）：https://factoryboy.readthedocs.io/
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Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門

Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門 隨著人工智慧（AI）與深度學習（Deep Learning）快速發展，越來越多人對這些技術產生興趣。不論你是想踏入 AI 領域的初學者，還是已經有程式基礎的開發者，學好 Python 與深度學習框架（例如 PyTorch），都能為你打開更多可能。 為什麼選擇 Python？ Python 已經是資料科學與人工智慧領域的首選語言。它的語法簡潔、容易上手，而且擁有龐大的生態系與大量開源函式庫。無論是資料處理、資料視覺化，還是建立機器學習與深度學習模型，Python 都能勝任。對想進入 AI 或資料科學領域的人來說，它幾乎是必備工具。 PyTorch 是什麼？ PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）AI 研究團隊開發的開源深度學習框架，以易用、靈活和動態計算圖著稱，是許多 AI 研究人員與開發者的首選。相較於其他框架，PyTorch 的寫法更貼近原生 Python，對初學者相對友善。無論是簡單的實驗，還是複雜的深度學習模型，PyTorch 都能提供強大的支援。 這個系列能帶給你什麼？ 這個系列會從 Python 的基礎開始，帶你一步一步學習，最後能自己用 PyTorch 建立深度學習模型。即使你完全沒有寫過程式，也能跟著文章的節奏累積技能，理解 AI 與深度學習的核心觀念。 本系列涵蓋的主題 Python 基礎：從變數、條件判斷到函式與模組。 資料處理工具：用 NumPy 與 Pandas 有效率地操作資料。 資料視覺化：用 Matplotlib 與 Seaborn 把資料畫成圖表。 深度學習的數學基礎：線性代數、微積分與機率。 PyTorch 入門：理解張量、模型建構與 GPU 加速。 基礎深度學習模型：CNN 與 RNN 的實作應用。 深度學習專案實戰：從資料前處理到模型部署的端到端流程。 誰適合這個系列？ 程式初學者 ：如果你對 AI 充滿好奇，卻還沒寫過程式，系列的第一部分會帶你快速上手 Python，並幫助你理解深度學習的基本觀念。 資料科學愛好者 ：如果你已經熟悉一些資料處理方法，進階部分會教你如何用 PyTorch 建構深度學習模型。 開發者與研究人員 ：想更深入了...
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