第 7 章 unittest 扩展Parameterized - Selenium3 自动化测试

第 7 章 unittest 扩展

在第 6 章中，我们介绍了 unittest 的主要功能，但是如果只用它来写 Web 自动化测试，则仍稍显不足。例如，它不能生成 HTML 格式的报告、它不能提供参数化功能等。不过，我们可以借助第三方扩展来弥补这些不足。

本教程的练习实践源码请点击下载

7.1 HTML 测试报告

HTMLTestRunner 是 unittest 的一个扩展，它可以生成易于使用的 HTML 测试报告。HTMLTestRunner 是在 BSD 开源许可证下发布的。
下载地址：http://tungwaiyip.info/software/HTMLTestRunner.html

因为该扩展不支持 Python 3，所以笔者做了一些修改，使它可以在 Python 3.6 下运行。
GitHub 地址：https://github.com/defnngj/HTMLTestRunner

7.1.1 下载与安装

HTMLTestRunner 的使用非常简单，它是一个独立的 HTMLTestRunner.py 文件，既可以把它当作 Python 的第三方库来使用，也可以把它当作项目的一部分来使用。
首先打开上面的 GitHub 地址，下载整个项目。然后把 HTMLTestRunner.py 单独放到 Python 的安装目录下面，如 C:\Python36\Lib\

如果把 HTMLTestRunner 当作项目的一部分来使用，就把它放到项目目录中。笔者推荐这种方式，因为可以方便地定制生成的 HTMLTestRunner 报告。

其中，test_report/用于存放测试报告，稍后将会用到。

7.1.2 生成 HTML 测试报告

如果想用 HTMLTestRunner 生成测试报告，那么请查看本书 6.1.4 节 run_tests.py 文件的实现。测试用例的执行是通过 TextTestRunner 类提供的 run()方法完成的。这里需要把 HTMLTestRunner.py 文件中的 HTMLTestRunner 类替换 TextTestRunner 类。
打开 HTMLTestRunner.py 文件，在第 877 行（如果代码更新，则行号会发生变化）可以找到 HTMLTestRunner 类。

使用Sublime打开HTMLTestRunner.py文件，查找关键字“HTMLTestRunner”。

HTMLTestRunner.py

这段代码是 HTMLTestRunner 类的部分实现，主要看__init__()初始化方法的参数。

● stream：指定生成 HTML 测试报告的文件，必填。
● verbosity：指定日志的级别，默认为 1。如果想得到更详细的日志，则可以将参数修改为 2。
● title：指定测试用例的标题，默认为 None。
● description：指定测试用例的描述，默认为 None。

在 HTMLTestRunner 类中，同样由 run()方法来运行测试套件中的测试用例。修改 run_tests.py 文件如下。

import unittest
from HTMLTestRunner import HTMLTestRunner


if __name__ == '__main__':

    #  定义测试用例的目录为当前目录
    test_dir = './test_case'
    suit = unittest.defaultTestLoader.discover(test_dir, pattern='test*.py')


    fp = open('./test_report/result.html', 'wb')
    # 调用HTMLTestRunner，运行测试用例
    runner = HTMLTestRunner(stream=fp,
                            title="百度搜索测试报告",
                            description="运行环境：Windows 10, Chrome浏览器"
                            )
    runner.run(suit)
    fp.close()

首先，使用 open()方法打开 result.html 文件，用于写入测试结果。如果没有 result.html 文件，则会自动创建该文件，并将该文件对象传给 HTMLTestRunner 类的初始化参数 stream。然后，调用 HTMLTestRunner 类中的 run()方法来运行测试套件。最后，关闭 result.html 文件。

打开/test_report/result.html 文件，将会得到一张HTML格式的报告。HTMLTestRunner 测试报告如图。

7.1.3 更易读的测试报告

现在生成的测试报告并不易读，因为它仅显示测试类名和测试方法名。如果随意命名为「test_case1」「test_case2」等，那么将很难明白这些测试用例所测试的功能。
在编写功能测试用例时，每条测试用例都有标题或说明，那么能否为自动化测试用例加上中文的标题或说明呢？答案是肯定的。在此之前，我们先来补充一个知识点：Python 的注释。

Python 的注释有两种，一种叫作 comment，另一种叫作 doc string。前者为普通注释，后者用于描述函数、类和方法。

在类或方法的下方，可以通过三引号（「」「」「」或『』『』『』）添加 doc string 类型的注释。这类注释在平时调用时不会显示，只有通过 help（）方法查看时才会被显示出来。

因为 HTMLTestRunner 可以读取 doc string 类型的注释，所以，我们只需给测试类或方法添加这种类型的注释即可。

再次运行测试用例，查看测试报告，加了注释的测试报告如图 7-2 所示。

7.1.4 测试报告文件名

因为测试报告的名称是固定的，所以每次新的测试报告都会覆盖上一次的。如果不想被覆盖，那么只能每次在运行前都手动修改报告的名称。这样显然非常麻烦，我们最好能为测试报告自动取不同的名称，并且还要有一定的含义。时间是个不错的选择，因为它可以标识每个报告的运行时间，更主要的是时间不会重复标识。
在 Python 的 time 模块中提供了各种关于时间操作的方法，利用这些方法可以完成这个需求。

说明如下。

● time.time（）：获取当前时间戳。
● time.ctime（）：当前时间的字符串形式。
● time.localtime（）：当前时间的 struct_time 形式。
● time.strftime（）：用来获取当前时间，可以将时间格式化为字符串。

打开 run_tests.py 文件，做如下修改。

通过 strftime（）方法以指定的格式获取当前日期时间，并赋值给 now_time 变量。将 now_time 通过加号（+）拼接到生成的测试报告的文件名中。

7.2 数据驱动应用

数据驱动是自动化测试的一个重要功能，在第 5 章中，介绍了数据文件的使用。虽然不使用单元测试框架一样可以写测试代码和使用数据文件，但是这就意味着放弃了单元测试框架提供给我们的所有功能，如测试用例的断言、灵活的运行机制、结果统计及测试报告等。这些都需要自己去实现，显然非常麻烦。所以，抛开单元测试框架谈数据驱动的使用是没有意义的。
下面探讨数据驱动的使用，以及 unittest 关于参数化的库。

7.2.1 数据驱动

大多数文章和资料都把「读取数据文件」看作数据驱动的标志。
在 unittest 中，使用读取数据文件来实现参数化可以吗？当然可以。这里以读取 CSV 文件为例。创建一个 baidu_data.csv 文件，如图 7-4 所示。

 

文件第一列为测试用例名称，第二例为搜索的关键字。接下来创建 test_baidu_data.py 文件。

import csv
import codecs
import unittest
from time import sleep
from itertools import islice
from selenium import webdriver


class TestBaidu(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.driver = webdriver.Chrome()
        cls.base_url = "https://www.baidu.com"

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        cls.driver.quit()

    def baidu_search(self, search_key):
        self.driver.get(self.base_url)
        self.driver.find_element_by_id("kw").send_keys(search_key)
        self.driver.find_element_by_id("su").click()
        sleep(3)

    def test_search(self):
        with codecs.open('baidu_data.csv', 'r', 'utf_8_sig') as f:
            data = csv.reader(f)
            for line in islice(data, 1, None):
                search_key = line[1]
                self.baidu_search(search_key)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

这样做似乎没有问题，确实可以读取 baidu_data.csv 文件中的三条数据并进行测试，测试结果如下。

所有测试数据被当作一条测试用例执行了。我们知道，unittest 是以「test」开头的测试方法来划分测试用例的，而此处是在一个测试方法下面通过 for 循环来读取测试数据并执行的，因而会被当作一条测试用例。

这样划分并不合理，比如，有 10 条数据，只要有 1 条数据执行失败，那么整个测试用例就执行失败了。所以，10 条数据对应 10 条测试用例更为合适，就算其中 1 条数据的测试用例执行失败了，也不会影响其他 9 条数据的测试用例的执行，并且在定位测试用例失败的原因时会更加简单。

import csv
import codecs
import unittest
from time import sleep
from itertools import islice
from selenium import webdriver


class TestBaidu(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.driver = webdriver.Chrome()
        cls.base_url = "https://www.baidu.com"
        cls.test_data = []
        with codecs.open('baidu_data.csv', 'r', 'utf_8_sig') as f:
            data = csv.reader(f)
            for line in islice(data, 1, None):
                cls.test_data.append(line)

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        cls.driver.quit()

    def baidu_search(self, search_key):
        self.driver.get(self.base_url)
        self.driver.find_element_by_id("kw").send_keys(search_key)
        self.driver.find_element_by_id("su").click()
        sleep(3)

    def test_search_selenium(self):
        self.baidu_search(self.test_data[0][1])

    def test_search_unittest(self):
        self.baidu_search(self.test_data[1][1])

    def test_search_parameterized(self):
        self.baidu_search(self.test_data[2][1])


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

这一次，用 setUpClass() 方法读取 baidu_data.csv 文件，并将文件中的数据存储到 test_data 数组中。分别创建不同的测试方法使用 test_data 中的数据，测试结果如下。

从测试结果可以看到，3 条数据被当作 3 条测试用例执行了。那么是不是就完美解决了前面的问题呢？接下来，需要思考一下，读取数据文件带来了哪些问题？

（1）增加了读取的成本。不管什么样的数据文件，在运行自动化测试用例前都需要将文件中的数据读取到程序中，这一步是不能少的。

（2）不方便维护。读取数据文件是为了方便维护，但事实上恰恰相反。在 CSV 数据文件中，并不能直观体现出每一条数据对应的测试用例。而在测试用例中通过 test_data[0][1]方式获取数据也存在很多问题，如果在 CSV 文件中间插入了一条数据，那么测试用例获取到的测试数据很可能就是错的。

如果在测试过程中需要用很多数据怎么办？我们知道测试脚本并不是用来存放数据的地方，如果待测试的数据很多，那么全部放到测试脚本中显然并不合适。

在回答这个问题之前，先思考一下什么是 UI 自动化测试？UI 自动化测试是站在用户的角度模拟用户的操作。那么用户在什么场景下会输入大量的数据呢？其实输入大量数据的功能很少，如果整个系统都需要用户重复或大量地输入数据，那么很可能是用户体验做得不好！大多数时候，系统只允许用户输入用户名、密码和个人信息，或搜索一些关键字等。

假设我们要测试用户发文章的功能，这时确实会用到大量的数据。

那么读取数据文件是不是就完全没必要了呢？当然不是，比如一些自动化测试的配置就可以放到数据文件中，如运行环境、运行的浏览器等，放到配置文件中会更方便管理。

7.2.2 Parameterized

Parameterized 是 Python 的一个参数化库，同时支持 unittest、Nose 和 pytest 单元测试框架。
GitHub 地址：https://github.com/wolever/parameterized
Parameterized 支持 pip 安装。

pip3 install parameterized==0.8.1

离线安装命令：python setup.py install

Installed d:\python38\lib\site-packages\parameterized-0.7.4-py3.8.egg
Processing dependencies for parameterized==0.7.4
Finished processing dependencies for parameterized==0.7.4

在第 6.3 节实现了百度搜索的测试，这里将通过 Parameterized 实现参数化。

test_baidu_parameterized.py

import unittest
from time import sleep
from selenium import webdriver
from parameterized import parameterized


class TestBaidu(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.driver = webdriver.Chrome()
        cls.base_url = "https://www.baidu.com"

    def baidu_search(self, search_key):
        self.driver.get(self.base_url)
        self.driver.find_element_by_id("kw").send_keys(search_key)
        self.driver.find_element_by_id("su").click()
        sleep(2)
    
    # parameterized参数化
    @parameterized.expand([
        ("case1", "selenium"),
        ("case2", "unittest"),
        ("case3", "parameterized"),
    ])
    def test_search(self, name, search_key):
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        cls.driver.quit()


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

这里的主要改动在测试用例部分。

首先，导入 Parameterized 库下面的 parameterized 类。
其次，通过@parameterized.expand()来装饰测试用例 test_search()。
在@parameterized.expand()中，每个元组都可以被认为是一条测试用例。元组中的数据为该条测试用例变化的值。在测试用例中，通过参数来取每个元组中的数据。
在 test_search()中，name 参数对应元组中第一列数据，即「case1」「case2」「case3」，用来定义测试用例的名称；search_key 参数对应元组中第二列数据，即「selenium」「unittest」「parameterized」，用来定义搜索的关键字。
最后，使用 unittest 的 main()方法，设置 verbosity 参数为 2，输出更详细的执行日志。运行上面的测试用例，结果如下。

 

通过测试结果可以看到，因为是根据@parameterized.expand()中元组的个数来统计测试用例数的，所以产生了 3 条测试用例。test_search 为定义的测试用例的名称。参数化会自动加上「0」、「1」和「2」来区分每条测试用例，在元组中定义的「case1」「case2」「case3」也会作为每条测试用例名称的后缀出现。

7.2.3 DDT

DDT（Data-Driven Tests）是针对 unittest 单元测试框架设计的扩展库。允许使用不同的测试数据来运行一个测试用例，并将其展示为多个测试用例。
GitHub 地址：https://github.com/datadriventests/ddt

DDT 支持 pip 安装。

pip3 install ddt==1.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

同样以百度搜索为例，来看看 DDT 的用法。创建 test_baidu_ddt.py 文件。

import unittest
from selenium import webdriver
from time import sleep
from ddt import ddt, data, file_data, unpack

@ddt
class TestBaidu(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.driver = webdriver.Chrome()
        cls.base_url = "https://www.baidu.com"

    def baidu_search(self, search_key):
        self.driver.get(self.base_url)
        self.driver.find_element_by_id("kw").send_keys(search_key)
        self.driver.find_element_by_id("su").click()
        sleep(3)

    # 参数化使用方式一
    @data(["case1", "selenium"], ["case2", "ddt"], ["case3", "python"])
    @unpack
    def test_search1(self, case, search_key):
        print("第一组测试用例：", case)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    # 参数化使用方式二
    @data(("case1", "selenium"), ("case2", "ddt"), ("case3", "python"))
    @unpack
    def test_search2(self, case, search_key):
        print("第二组测试用例：", case)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    # 参数化使用方式三
    @data({"search_key": "selenium"},
          {"search_key": "ddt"},
          {"search_key": "python"})
    @unpack
    def test_search3(self, search_key):
        print("第三组测试用例：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    # 参数化读取JSON文件
    @file_data('ddt_data_file.json')
    def test_search4(self, search_key):
        print("第四组测试用例：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    # 参数化读取yaml文件
    @file_data('ddt_data_file.yaml')
    def test_search5(self, case):
        search_key = case[0]["search_key"]
        print("第五组测试用例：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        cls.driver.quit()


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

使用 DDT 需要注意以下几点。
首先，测试类需要通过@ddt 装饰器进行装饰。
其次，DDT 提供了不同形式的参数化。这里列举了三组参数化，第一组为列表，第二组为元组，第三组为字典。需要注意的是，字典的 key 与测试方法的参数要保持一致。

执行结果如下。

DDT 同样支持数据文件的参数化。它封装了数据文件的读取，让我们更专注于数据文件中的内容，以及在测试用例中的使用，而不需要关心数据文件是如何被读取进来的。

首先，创建 ddt_data_file.json 文件。

{
    "case1": {"search_key": "python"},
    "case2": {"search_key": "ddt"},
    "case3": {"search_key": "Selenium"}
}

在测试用例中使用 test_data_file.json 文件参数化测试用例，在 test_baidu_ddt.py 文件中增加测试用例数据。

注意，ddt_data_file.json 文件需要与 test_baidu_ddt.py 放在同一目录下面，否则需要指定 ddt_data_file.json 文件的路径。

除此之外，DDT 还支持 yaml 格式的数据文件。创建 ddt_data_file.yaml 文件。

case1:
  - search_key: "python"
case2:
  - search_key: "ddt"
case3:
  - search_key: "unittest"

在 test_baidu_ddt.py 文件中增加测试用例。

这里的取值与上面的 JSON 文件有所不同，因为每一条用例都被解析为[{『search_key』:『python』}]，所以要想取到搜索关键字，则需要通过 case[0][「search_key」]的方式获取。 

import unittest
from selenium import webdriver
from time import sleep
from ddt import ddt, data, file_data, unpack

@ddt
class TestBaidu(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.driver = webdriver.Chrome()
        cls.base_url = "https://www.baidu.com"

    def baidu_search(self, search_key):
        self.driver.get(self.base_url)
        self.driver.find_element_by_id("kw").send_keys(search_key)
        self.driver.find_element_by_id("su").click()
        sleep(3)

    # 参数化使用方式一
    @data(["case1", "selenium"], ["case2", "ddt"], ["case3", "python"])
    @unpack
    def test_search1(self, case, search_key):
        print("第一组测试用例：", case)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    # 参数化使用方式二
    @data(("case1", "selenium"), ("case2", "ddt"), ("case3", "python"))
    @unpack
    def test_search2(self, case, search_key):
        print("第二组测试用例：", case)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    # 参数化使用方式三
    @data({"search_key": "selenium"},
          {"search_key": "ddt"},
          {"search_key": "python"})
    @unpack
    def test_search3(self, search_key):
        print("第三组测试用例：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    # 参数化读取JSON文件
    @file_data('ddt_data_file.json')
    def test_search4(self, search_key):
        print("第四组测试用例：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    # 参数化读取yaml文件
    @file_data('ddt_data_file.yaml')
    def test_search5(self, case):
        search_key = case[0]["search_key"]
        print("第五组测试用例：", search_key)
        self.baidu_search(search_key)
        self.assertEqual(self.driver.title, search_key + "_百度搜索")

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        cls.driver.quit()


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(verbosity=2)

7.3 自动发送邮件功能

自动发送邮件功能是自动化测试项目的重要需求之一，当自动化测试用例运行完成之后，可自动向相关人员的邮箱发送测试报告。
SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）是简单邮件传输协议，是一组由源地址到目的地址传送邮件的规则，可以控制信件的中转方式。Python 的 smtplib 模块提供了简单的 API 用来实现发送邮件功能，它对 SMTP 进行了简单的封装。
在给其他人发送邮件之前，首先需要通过浏览器打开邮箱网址（如 www.126.com），或打开邮箱客户端（如 Foxmail），登录自己的邮箱账号。如果是邮箱客户端，则还需要配置邮箱服务器地址（如 smtp.126.com）。然后填写收件人地址、邮件的主题和正文，以及添加附件等。即便通过 Python 实现发送邮件功能，也需要设置这些信息。

7.3.1 Python 自带的发送邮件功能

在发送邮件时，除填写主题和正文外，还可以添加抄送人、添加附件等。这里我们分别把测试报告作为正文和附件进行发送。

1.发送邮件正文

send_mail_text.py

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header

# 发送邮件标题
subject = 'Python email test'

# 编写HTML类型的邮件正文
msg = MIMEText('<html><h1>你好！</h1></html>', 'html', 'utf-8')
msg['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')

# 连接发送邮件
smtp = smtplib.SMTP()
smtp.connect("smtp.126.com")
smtp.login("sender@126.com", "a123456")
smtp.sendmail("sender@126.com", "receiver@126.com", msg.as_string())
smtp.quit()

首先，调用 email 模块下面的 MIMEText 类，定义发送邮件的正文、格式，以及编码。
然后，调用 email 模块下面的 Header 类，定义邮件的主题和编码类型。
smtplib 模块用于发送邮件。connect()方法指定连接的邮箱服务；login()方法指定登录邮箱的账号和密码；sendmail()方法指定发件人、收件人，以及邮件的正文；quit()方法用于关闭邮件服务器的连接。

2.发送带附件的邮件

send_mail_att.py

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

# 邮件主题
subject = 'Python send email test'
# 发送的附件
with open('log.txt', 'rb') as f:
    send_att = f.read()

att = MIMEText(send_att, 'text', 'utf-8')
att["Content-Type"] = 'application/octet-stream'
att["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="log.txt"'

msg = MIMEMultipart()
msg['Subject'] = subject
msg.attach(att)

smtp = smtplib.SMTP()
smtp.connect("smtp.126.com")
smtp.login("sender@126.com", "a123456")
smtp.sendmail("sender@126.com", "receiver@126.com", msg.as_string())
smtp.quit()

首先，读取附件的内容。通过 MIMEText 类，定义发送邮件的正文、格式，以及编码；Content-Type 指定附件内容类型；application/octet-stream 表示二进制流；Content-Disposition 指定显示附件的文件；attachment；filename=「log.txt」指定附件的文件名。
然后，使用 MIMEMultipart 类定义邮件的主题，attach()指定附件信息。
最后，通过 smtplib 模块发送邮件，发送过程与第一个例子相同。

7.3.2 用 yagmail 发送邮件

yagmail 是 Python 的一个第三方库，可以让我们以非常简单的方法实现自动发送邮件功能。
GitHub 项目地址：https://github.com/kootenpv/yagmail
通过 pip 命令安装。

pip install yagmail

项目文档提供了的简单发送邮件的例子。

yagmail_demo.py

import yagmail

#连接邮箱服务器
yag = yagmail.SMTP(user="sender@126.com", password="a123456", host='smtp.126.com')

# 邮箱正文
contents = ['This is the body, and here is just text http://somedomain/image.png',
            'You can find an audio file attached.']

# 发送邮件
yag.send('receiver@126.com', 'send email subject', contents)

总共四行代码，是不是比上面的例子简单太多了。有了前面的基础，这里的代码就不需要做过多解释了。
如果想给多个用户发送邮件，那么只需把收件人放到一个 list 中即可。

如果想发送带附件的邮件，那么只需指定本地附件的路径即可。

 

另外，还可以通过 list 指定多个附件。yagmail 库极大地简化了发送邮件的代码。

7.3.3 整合自动发送邮件功能

在学习了如何用 Python 实现发送邮件之后，现在只需将功能集成到自动化测试项目中即可。打开 run_tests.py 文件，修改代码如下。

run_tests.py

import time
import unittest
import yagmail
from HTMLTestRunner import HTMLTestRunner


# 把测试报告作为附件发送到指定邮箱。
def send_mail(report):
    yag = yagmail.SMTP(user="testingwtb@126.com",
                       password="a123456",
                       host='smtp.126.com')
    subject = "标题，自动化测试报告"
    contents = "正文，请查看附件。"
    yag.send('testingwtb@126.com', subject, contents, report)
    print('email has send out !')


if __name__ == '__main__':
    # 定义测试用例的目录为当前目录
    test_dir = './test_case'
    suit = unittest.defaultTestLoader.discover(test_dir, pattern='test_baidu_parameterized.py')

    # 取当前日期时间
    now_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H_%M_%S")
    html_report = './test_report/' + now_time + 'result.html'
    fp = open(html_report, 'wb')
    # 调用HTMLTestRunner，运行测试用例
    runner = HTMLTestRunner(stream=fp,
                            title="百度搜索测试报告",
                            description="运行环境：Windows 10, Chrome浏览器"
                            )
    runner.run(suit)
    fp.close()
    send_mail(html_report)  # 发送报告

整个程序的执行过程可以分为两部分：
（1）定义测试报告文件，并赋值给变量 html_report，通过 HTMLTestRunner 运行测试用例，将结果写入文件后关闭。
（2）调用 send_mail（）函数，并传入 html_report 文件。在 send_mail（）函数中，把测试报告作为邮件的附件发送到指定邮箱。

为什么不把测试报告的内容读取出来作为邮件正文发送呢？因为 HTMLTestRunner 报告在展示时引用了 Bootstrap 样式库，当作为邮件正文「写死」在邮件中时，会导致样式丢失，所以作为附件发送更为合适。