如何用pytest测试withdraw函数并避免修改CSV文件？

核心是通过monkeypatch模拟pandas的文件读写方法，彻底绕过真实的capital.csv文件操作：

• 模拟pd.read_csv返回预设的余额数据，不用读取真实文件
• 模拟pd.DataFrame.to_csv不执行实际写入，避免修改原文件
• 保留已有的输入模拟逻辑

修改后的测试代码如下：

import pytest
import pandas as pd
from project import withdraw

def test_withdraw(monkeypatch):
    # 模拟用户输入取款金额1000
    monkeypatch.setattr("builtins.input", lambda _: "1000")
    
    # 替换pd.read_csv，返回我们预设的初始余额（比如2000）
    def mock_read_csv(*args, **kwargs):
        return pd.DataFrame({"Balance": [2000]})
    monkeypatch.setattr(pd, "read_csv", mock_read_csv)
    
    # 替换DataFrame.to_csv，空实现避免写入真实文件
    def mock_to_csv(*args, **kwargs):
        pass
    monkeypatch.setattr(pd.DataFrame, "to_csv", mock_to_csv)
    
    # 断言取款后的余额：2000-1000=1000
    assert withdraw() == 1000

关键说明： #

• 不管真实的capital.csv里是什么内容，测试都会用预设的2000作为初始余额，断言结果稳定可控
• 模拟的to_csv方法完全不执行写文件操作，不会改动原文件
• 全程不需要修改待测试的withdraw函数代码

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carlos Fernandes