【转】pytest+allure详细版
转载自：https://blog.csdn.net/qq_42610167/article/details/101204066
感谢博主：天蝎座的测试之旅
文章目录
- 一：pytest的介绍，安装，框架结构，执行方式
- 二：Pytest -断言、跳过及运行
- 1，Pytest -断言、跳过及运行
- 2，mark中的skip(跳过)
- 3，mark中的xfail(失败)
- 4,使用自定义标记mark只执行部分用例
- 5,文件名类名方法执行部分用例
- 6,-k 组合调用执行部分用例
- 三， Pytest -fixture
- 1. 如下： 定义一个函数名叫open_url的fixture前后置，前置为打开链接，后置为退出浏览器
- 2.在我们要用这个前后置的类前面 我们用@pytest.mark.usefixtures(fixture函数名)
- 3.进阶方法：conftest中定义多个fixture，一个fixture可以是另一个fixture的前后置，期间还是用field隔开前后置
- 4.说到上面的多个fixture调用，很多人就会疑惑，会不会fixture之间相互冲突。
- 5，fixture的自动应用autouse
- 四，参数化与数据驱动框架实现
- 五，第三方插件
- 1，调整测试用例的执行顺序
- 2， 执行用例遇到错误停止
- 3，执行用例失败后重新运行
- 4，多条断言前面报错后面依然执行
- 5，多线程并行与分布式执行
- 6，其他有意思的插件
- 7，使用pytest执行unittest的测试用例
- 8，pytest-html生成报告
- 六，日志管理及代码覆盖率
- 1， pytest中logging的应用
- 2， 日志及级别的含义
- 3， 代码覆盖率-多用在单元测试中
- 4，allure测试报告框架
- 5，定制报告
- 6，pytest运行指定用例
- 7，按重要性级别进行一定范围测试
- 8， 为测试添加详说明@allure.description;@allure.title;
- 9， 链接@allure.link @allure.issue @allure.testcase
- 七， 单元自动化测试pytest和allure在测试中应用 自动执行
一：pytest的介绍，安装，框架结构，执行方式
1，特点
：1. 简单灵活，容易上手;支持参数化; 测试用例的skip和xfail 处理;
2. 能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做 selenium/appium等自动化测试、接口自动化测试 (pytest+requests);
3. pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展， 比较好 用的如 pytest-allure(完美html测试报告生成) pytest-xdist (多CPU分发)等;
4. 可以很好的和jenkins集成;**
2，安装
pytest安装，导入相关依赖库
Pip install –U pytest U表示升级
Pip install sugar
pip install pytest-rerunfailures
Pip install pytest-xdist
Pip install pytest-assume
Pip intall pytest-html …
Pip list查看
Pytest –h 帮助**
3， pytest的框架结构
Import pytest 类似的setup,teardown同样更灵活
模块级 (setup_module/teardown_module)
全局的，整个.py模块开始前和结束后调用一次
函数级 (setup_function/teardown_function)
只对函数用例生效（不在类内），每个函数级用例开始和结束时调用一次
类级 (setup_class/teardown_class)
只在类前后运行一次（在类中）。
方法级 (setup_method/teardown_methond)
运行在类中方法始末
类里面的（setup/teardown)：运行在调用方法的前后
类中运行顺序：setup_class>setup_method>setup>用例>teardown>teardown_method>teardown_class
4，执行方式
Pytest/py.test(终端，命令行，pycharm可配置pytest方式执行)
- Pytest –v (最高级别信息—verbose)
- pytest -v -s filename 3.Pytest-q (静默)
(输出打印)
多种执行方式
1.pytest将在当前目录及其子目录中运行test _ * .py或* test.py形 式的所有文件。
2.以test_开头的函数，以Test开头的类，以test_开头的方法。所有包 package都要有__init_.py文件。
3.Pytest可以执行unittest框架写的用例和方法 - 可以在pytest.ini文件中自定义要运行的测试路径、文件名、类名和方法名等。
二：Pytest -断言、跳过及运行
1，Pytest -断言、跳过及运行
2，mark中的skip(跳过)
3，mark中的xfail(失败)
])
4,使用自定义标记mark只执行部分用例
1.mark标记
以下用例，标记test_send_http()为webtest
# content of test_server.py
import pytest
@pytest.mark.webtest
def test_send_http():
pass # perform some webtest test for your app
def test_something_quick():
pass
def test_another():
pass
class TestClass:
def test_method(self):
pass
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_server.py", "-m=webtest"])
只运行用webtest标记的测试，cmd运行的时候，加个-m 参数，指定参数值webtest
```py
pytest -v -m webtest如果不想执行标记webtest的用例，那就用”not webtest”
pytest -v -m “not webtest”import pytest
@pytest.mark.webtest
def test_send_http():
pass # perform some webtest test for your app
def test_something_quick():
pass
def test_another():
pass
class TestClass:
def test_method(self):
pass
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_server.py", "-m='not webtest'"])5,文件名::类名::方法执行部分用例
2.-v 指定的函数节点id
如果想指定运行某个.py模块下，类里面的一个用例，如：TestClass里面testmethod用例
每个test开头(或_test结尾)的用例，函数(或方法)的名称就是用例的节点id，指定节点id运行用-v 参数
pytest -v test_server.py::TestClass::test_method当然也能选择运行整个class
pytest -v test_server.py::TestClass也能选择多个节点运行，多个节点中间空格隔开
pytest -v test_server.py::TestClass test_server.py::test_send_http6,-k 组合调用执行部分用例
.-k 匹配用例名称
可以使用-k命令行选项指定在匹配用例名称的表达式
pytest -v -k http您也可以运行所有的测试，根据用例名称排除掉某些用例：
pytest -k “not send_http” -v也可以同时选择匹配 “http” 和“quick”
pytest -k “http or quick” -v三， Pytest -fixture
pytest 相较于 unittest 最为跳跃的一点应该就是 fixture 机制
对于unittest来说，每个用例的类中都需要去写入setUp和tearDown。也就是我们所说的前置和后置，
而不可避免的，很多用例的前置和后置都是一样（例如很多用例都需要前置登录，后置退出），于是我们需要重复的复制粘贴，这样导致工作量增加，代码量也增加，界面也显得冗杂。
所以此时pytest中fixture机制便要闪亮登场了。
通俗的讲： fixture = 前置+后置
而方便的是：如果很多用例都有同样的前置和后置，那么我就只实现一个，然后需要的用例就去调用就好了。
1.机制：与测试用例同级，或者是测试用例的父级，创建一个conftest.py文件。
2.conftest.py文件里：放所有的前置和后置。 不需要用例.py文件主动引入conftest文件。
3.定义一个函数：包含前置操作+后置操作。
4.把函数声明为fixture :在函数前面加上 @pytest.fixture(作用级别=默认为function)
5.fixture的定义。
如果有返回值，那么写在yield后面。（yield的作用就相当于return）
在测试用例当中，调用有返回值的fixture函数时，函数名称就是代表返回值。
在测试用例当中，函数名称作为用例的参数即可。
1. 如下： 定义一个函数名叫open_url的fixture前后置，前置为打开链接，后置为退出浏览器
@pytest.fixture(scope=“class”) #定义scope的范围
def open_url():
# 前置
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url) #url为链接地址
yield driver #yield之前代码是前置，之后的代码就是后置。
# 后置
driver.quit()这样我们就定义了一个叫做 open_url 的 fixture
2.在我们要用这个前后置的类前面 我们用@pytest.mark.usefixtures(fixture函数名)
就可以直接调用上面定义好的这个前后置
可以看到 在TestLogin 这个类中 我们不再去编写setup 和 teardown. 直接写我们的中间过程就可以了。是不是很方便了？
3.进阶方法：conftest中定义多个fixture，一个fixture可以是另一个fixture的前后置，期间还是用yield隔开前后置
如上图中可以看到我class中另外还引用了一个名为refresh_page的fixture，直接上代码：
# 刷新页面 - 定义的第二个fixture
@pytest.fixture
def refresh_page(open_url):
yield
open_url.refresh()直接将open_url作为了另一个fixture的前置引用进来，用yield隔开，当用例中执行完open_url前后置后，再执行了一次refresh的后置。
执行顺序： open_url yield 之前代码 – 用例代码 – open_url yield 之后代码 --》 refresh_page yield 之后代码
是不是很妙，可以解决许多用例流程环环相扣时的麻烦。
4.说到上面的多个fixture调用，很多人就会疑惑，会不会fixture之间相互冲突。
当然是不会了，fixture在conftest.py当中就已经决定了他的用例域，他会主动去区分你这个fixture是作用在哪个用例域。
首先我们看一下框架中对于fixture函数的定义： 
scope：定义用例域的范围：
function：默认范围，每一个函数或方法都会调用，不填写时便是它
class：每一个类调用一次
module: 每一个.py文件调用一次，文件中可以有多个function和class
session：多个文件调用一次，可以跨文件，如在.py文件中，每一个.py文件就是module
范围：
session > module > class > function
所以在调用时各个fixture之间并不会相互冲突。
5，fixture的自动应用autouse
autouse调用例子：**
当管理用例比较多的时候，这种方法比较方便高效，但是用该功能时也要小心，一定要注意fixture的作用范围。需要注意的是，当使用这种方式时，就不能使用返回值的功了。autouse默认设置为False。当默认为False，就可以选择用上面两种方式来试用fixture。当设置为True时，所有的test都会自动调用这个fixture。autouse遵循scope="关键字参数"规则：当scope="session"时，无论怎样定义只运行一次；当scope="module"时，每个py文件只运行一次；当scope="class"时，每个class只运行一次（但是一个文件中包括function和class时，会在每个function(不在class中)运行一次）；当scope="function"时，每个function运行一次；
‘’’
平常写自动化用例会写一些前置的fixture操作，用例需要用到就直接传该函数的参数名称就行了。当用例很多的时候，每次都传这个参数，会比较麻烦。
fixture里面有个参数autouse，默认是Fasle没开启的，可以设置为True开启自动使用fixture功能，这样用例就不用每次都去传参了
设置autouse=True
autouse设置为True，自动调用fixture功能
start设置scope为module级别，在当前.py用例模块只执行一次，autouse=True自动使用[图片]open_home设置scope为function级别，
每个用例前都调用一次，自动使用
import pytest
@pytest.fixture(scope="module",autouse=True)
def start(request):
print("\n----开始执行module------")
print('module : %s'% request.module.__name__)
print('------启动浏览器-------')
yield
print("------结束测试 end!----------")
@pytest.fixture(scope="function",autouse=True)
def open_home(request):
print("function:%s \n--回到首页--"% request.function.__name__)
def test_01():
print('----用例01-----')
def test_02():
print('----用例02-----')
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s","autouse.py"])执行结果
----开始执行module------
module : autouse
------启动浏览器-------
function:test_01
--回到首页--
.----用例01-----
function:test_02
--回到首页--
.----用例02-----
------结束测试 end!----------四，参数化与数据驱动框架实现
参数化1
import pytest @pytest.fixture(params=[1, 2, 3]) def need_data(request): # 传入参数request 系统封装参数 return request.param # 取列表中单个值，默认的取值方式 class Test_ABC: def test_a(self, need_data): print("------->test_a") assert need_data != 3 # 断言need_data不等于3
参数化2
1、直接传入测试数据
import pytest class Test_ABC: def setup_class(self): print("------->setup_class") def teardown_class(self): print("------->teardown_class") @pytest.mark.parametrize("a,b",[(1,2),(0,3)]) #直接传入数据 def test_a(self, a, b): print("test data:a=%d,b=%d" % (a, b)) assert a + b == 3
2、使用函数返回值传入数据
import pytest def return_test_data(): return [(1, 2), (0, 3)] class Test_ABC: def setup_class(self): print("------->setup_class") def teardown_class(self): print("------->teardown_class") @pytest.mark.parametrize("a,b", return_test_data()) # 使用函数返回值的形式传入参数值 def test_a(self, a, b): print("test data:a=%d,b=%d" % (a, b)) assert a + b == 3
结果与1中的结果一致。
参数化3
案例一
import pytest
test_user_data=['linda','sai','tom']
@pytest.fixture(scope='module')
def login(request):
user=request.param
print('打开首页登陆%s'%user)
return user
#indirect=True是把login当作函数去执行
@pytest.mark.parametrize('login',test_user_data,indirect=True)
def test_cart(login):
usera=login
print('不同用户添加购物车%s'%usera)
assert usera!=''
Process finished with exit code 0
打开首页登陆linda
PASSED [ 33%]不同用户添加购物车linda
打开首页登陆sai
PASSED [ 66%]不同用户添加购物车sai
打开首页登陆tom
PASSED [100%]不同用户添加购物车tom
案例二
import pytest
test_user_data=[
{'user':'linda','password':'8888'},
{'user':'servenruby','password':'123456'},
{'user':'test01','password':''}
]
@pytest.fixture(scope='module')
def login_r(request):
#可以通过dict形式,虽然传递一个参数，但通过key的方式可以达到累死传入多个参数的效果
user=request.param['user']
pwd=request.param['password']
print('\n打开首页准备登陆，登陆用户%s,密码%s'%(user,pwd))
if pwd:
return True
else:
return False
#这是pytest参数化驱动,indeirect=True是把login_r当作函数去执行
@pytest.mark.parametrize('login_r',test_user_data,indirect=True)
def test_cart(login_r):
#登陆用例
a=login_r
print('测试用例中login_r的返回值%s'%a)
assert a,'失败原因，密码为空'
开首页准备登陆，登陆用户linda,密码8888
PASSED [ 33%]测试用例中login_r的返回值True
打开首页准备登陆，登陆用户servenruby,密码123456
PASSED [ 66%]测试用例中login_r的返回值True
打开首页准备登陆，登陆用户test01,密码
FAILED [100%]测试用例中login_r的返回值False
打开首页准备登陆，登陆用户linda,密码8888
PASSED [ 33%]测试用例中login_r的返回值True
打开首页准备登陆，登陆用户servenruby,密码123456
PASSED [ 66%]测试用例中login_r的返回值True
打开首页准备登陆，登陆用户test01,密码
FAILED [100%]测试用例中login_r的返回值False
test_mark_param_request2.py:19 (test_cart[login_r2])
login_r = False
@pytest.mark.parametrize('login_r',test_user_data,indirect=True)
def test_cart(login_r):
#登陆用例
a=login_r
print('测试用例中login_r的返回值%s'%a)
> assert a,'失败原因，密码为空'
E AssertionError: 失败原因，密码为空
E assert False
参数化3*3
import pytest
test_user_data1=[{'user':'linda','password':'888888'},
{'user':'servenruby','password':'123456'},
{'user':'test01','password':''}]
test_user_data2=[{'q':'中国平安','count':3,'page':1},
{'q':'阿里巴巴','count':2,'page':2},
{'q':'pdd','count':3,'page':1}]
@pytest.fixture(scope='module')
def login_r(request):
#这是接受不了输入的参数，接收一个参数
user=request.param['user']
pwd=request.param['password']
print('\n用户名:%s,密码:%s'%(user,pwd))
@pytest.fixture(scope='module')
def query_param(request):
q=request.param['q']
count=request.param['count']
page=request.param['page']
print('查询的搜索词%s'%q)
return request.param
#这是pytest的数据驱动,indeirect=True是把login_r当作函数去执行
#从下往上执行
#两个数据进行组合测试，有3*3个测试用例执行(test_user_data1的个数*test_user_data2的个数
@pytest.mark.parametrize('query_param',test_user_data2,indirect=True)
@pytest.mark.parametrize('login_r',test_user_data1,indirect=True)
def test_login(login_r,query_param):
#登陆用例
print(login_r)
print(query_param)
pytest_mark_request3.py::test_login[login_r1-query_param0] ✓ 44% ████▌ 查询的搜索词pdd
None
{'q': 'pdd', 'count': 3, 'page': 1}
pytest_mark_request3.py::test_login[login_r1-query_param2] ✓ 56% █████▋
用户名:linda,密码:888888
None
{'q': 'pdd', 'count': 3, 'page': 1}
pytest_mark_request3.py::test_login[login_r0-query_param2] ✓ 67% ██████▋
用户名:test01,密码:
None
{'q': 'pdd', 'count': 3, 'page': 1}
pytest_mark_request3.py::test_login[login_r2-query_param2] ✓ 78% ███████▊ 查询的搜索词阿里巴巴
None
{'q': '阿里巴巴', 'count': 2, 'page': 2}
pytest_mark_request3.py::test_login[login_r2-query_param1] ✓ 89% ████████▉ 查询的搜索词中国平安
None
{'q': '中国平安', 'count': 3, 'page': 1}
pytest_mark_request3.py::test_login[login_r2-query_param0] ✓ 100% ██████████五，第三方插件
1，调整测试用例的执行顺序
场景:未考虑按自然顺序执行时，或想变更执行顺序，比如增加 数据的用例要先执行，再执行删除的用例。测试用例默认是按名 称顺序执行的。
• 解决:
• 安装:pip install pytest-ordering
• 在测试方法上加下面装饰器
•@pytest.mark.last —最后一个执行
• @pytest.mark.run(order=1)—第几个执行
pytest默认按字母顺序去执行的
import pytest
@pytest.mark.run(order=1)
def test_01():
print('test01')
@pytest.mark.run(order=2)
def test_02():
print('test01')
@pytest.mark.last
def test_06():
print('test01')
def test_04():
print('test01')
def test_05():
print('test01')
@pytest.mark.run(order=3)
def test_03():
print('test01')
pytest_order.py::test_01 PASSED [ 16%]test01
pytest_order.py::test_02 PASSED [ 33%]test01
pytest_order.py::test_03 PASSED [ 50%]test01
pytest_order.py::test_04 PASSED [ 66%]test01
pytest_order.py::test_05 PASSED [ 83%]test01
pytest_order.py::test_06 PASSED [100%]test012， 执行用例遇到错误停止
• 正常全部执行完成后才能停止，如果想遇到错误时停止测试: -x;也可以当用例错误个数n达到指定数量时，停止测试:- - maxfail=n
• 执行:
• pytest -x -v -s 文件名.py ------- -x是遇到错误就停止
• pytest -x -v -s 文件名.py —maxfail=2 ------- --maxfail=2 是遇到两个错误就停止
3，执行用例失败后重新运行
**场景:
• 测试失败后要重新运行n次，要在重新运行之间添加延迟时 间，间隔n秒再运行。
• 执行:
• 安装:pip install pytest-rerunfailures
• pytest -v - -reruns 5 --reruns-delay 1 —每次等1秒 重试5次
4，多条断言前面报错后面依然执行
pip3 install pytest-assume 断言后继续执行，但要修改断言**
@pytest.mark.parametrize(('x', 'y'), [(1, 1), (1, 0), (0, 1)])
def test_assume(x, y):
pytest.assume(x == y)
pytest.assume(3 == 4)
pytest.assume(5 == 9)5，多线程并行与分布式执行
场景:测试用例1000条，一个用例执行1钟，一个测试人员执行需要1000分 钟。通常我们会用人力成本换取时间成本，加几个人一起执行，时间就会缩
短。如果10人一起执行只需要100分钟，这就是一种并行测试，分布式场景。
解决:pytest分布式执行插件:pytest-xdist，多个CPU或主机执行
前提:用例之间都是独立的，没有先后顺序，随机都能执行，可重复运行不 影响其他用例。
安装:Pip3 install pytest-xdist
• 多个CPU并行执行用例，直接加-n 3是并行数量:pytest -n 3 • 在多个终端下一起执行
import pytest
import time
@pytest.mark.parametrize('x',list(range(10)))
def test_somethins(x):
time.sleep(1)
pytest -v -s -n 5 test_xsdist.py ----一次执行5个运行以下代码，项目结构如下
web_conf_py是项目工程名称
│ conftest.py
│ __init__.py
│
├─baidu
│ │ conftest.py
│ │ test_1_baidu.py
│ │ test_2.py
│ │ __init__.py
│
├─blog
│ │ conftest.py
│ │ test_2_blog.py
│ │ __init__.py代码参考：
# web_conf_py/conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope="session")
def start():
print("\n打开首页")
return "yoyo"
# web_conf_py/baidu/conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope="session")
def open_baidu():
print("打开百度页面_session")
# web_conf_py/baidu/test_1_baidu.py
import pytest
import time
def test_01(start, open_baidu):
print("测试用例test_01")
time.sleep(1)
assert start == "yoyo"
def test_02(start, open_baidu):
print("测试用例test_02")
time.sleep(1)
assert start == "yoyo"
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_1_baidu.py"])
# web_conf_py/baidu/test_2.py
import pytest
import time
def test_06(start, open_baidu):
print("测试用例test_01")
time.sleep(1)
assert start == "yoyo"
def test_07(start, open_baidu):
print("测试用例test_02")
time.sleep(1)
assert start == "yoyo"
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_2.py"])
# web_conf_py/blog/conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope="function")
def open_blog():
print("打开blog页面_function")
# web_conf_py/blog/test_2_blog.py
import pytest
import time
def test_03(start, open_blog):
print("测试用例test_03")
time.sleep(1)
assert start == "yoyo"
def test_04(start, open_blog):
print("测试用例test_04")
time.sleep(1)
assert start == "yoyo"
def test_05(start, open_blog):
'''跨模块调用baidu模块下的conftest'''
print("测试用例test_05,跨模块调用baidu")
time.sleep(1)
assert start == "yoyo"
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_2_blog.py"])正常运行需要消耗时间：7.12 seconds
E:\YOYO\web_conf_py>pytest
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.0, pytest-3.6.3, py-1.5.4, pluggy-0.6.0
rootdir: E:\YOYO\web_conf_py, inifile:
plugins: xdist-1.23.2, metadata-1.7.0, html-1.19.0, forked-0.2
collected 7 items
baidu\test_1_baidu.py .. [ 28%]
baidu\test_2.py .. [ 57%]
blog\test_2_blog.py ... [100%]
========================== 7 passed in 7.12 seconds ===========================设置并行运行数量为3，消耗时间：3.64 seconds，大大的缩短了用例时间
E:\YOYO\web_conf_py>pytest -n 3
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.0, pytest-3.6.3, py-1.5.4, pluggy-0.6.0
rootdir: E:\YOYO\web_conf_py, inifile:
plugins: xdist-1.23.2, metadata-1.7.0, html-1.19.0, forked-0.2
gw0 [7] / gw1 [7] / gw2 [7]
scheduling tests via LoadScheduling
....... [100%]
========================== 7 passed in 3.64 seconds ===========================6，其他有意思的插件
这里就不多说了，喜欢的可以自己研究下
7，使用pytest执行unittest的测试用例
执行unitest就和原来一样，尽量不要混合使用搞那些花里胡哨的，用哪个就哪个，就不多说了
8，pytest-html生成报告
pytest-HTML是一个插件，pytest用于生成测试结果的HTML报告。兼容Python 2.7,3.6
pytest-html
1.github上源码地址【https://github.com/pytest-dev/pytest-html】
2.pip安装
$ pip install pytest-html
3.执行方法
$ pytest --html=report.htmlhtml报告
1.打开cmd，cd到需要执行pytest用例的目录，执行指令：pytest --html=report.html
2.执行完之后，在当前目录会生成一个report.html的报告文件，显示效果如下
指定报告路径
1.直接执行"pytest --html=report.html"生成的报告会在当前脚本的同一路径，如果想指定报告的存放位置，放到当前脚本的同一目录下的report文件夹里
pytest --html=./report/report.html
2.如果想指定执行某个.py文件用例或者某个文件夹里面的所有用例，需加个参数。具体规则参考【pytest文档2-用例运行规则】
报告独立显示
1.上面方法生成的报告，css是独立的，分享报告的时候样式会丢失，为了更好的分享发邮件展示报告，可以把css样式合并到html里
$ pytest --html=report.html --self-contained-html显示选项
默认情况下，“ 结果”表中的所有行都将被展开，但具测试通过的行除外Passed。
可以使用查询参数自定义此行为：?collapsed=Passed,XFailed,Skipped。
更多功能
1.更多功能查看官方文档【https://github.com/pytest-dev/pytest-html】
六，日志管理及代码覆盖率
1， pytest中logging的应用
2， 日志及级别的含义
自动化测试用例的调试信息非常有用，可以让我们知道现在的运行情况到，执行到哪步以及相应的出错信息等，可以在pytest里面，有时并不会输出所有信息，比如默认情况下pass的测试用例是没有print输出的。本文将介绍如何在pytest里面实时显示所有的log信息。
1. 用print输出log信息
slowTest_print.py
import time
def test_1():
print 'test_1'
time.sleep(1)
print 'after 1 sec'
time.sleep(1)
print 'after 2 sec'
time.sleep(1)
print 'after 3 sec'
assert 1, 'should pass'
def test_2():
print 'in test_2'
time.sleep(1)
print 'after 1 sec'
time.sleep(1)
print 'after 2 sec'
time.sleep(1)
print 'after 3 sec'
assert 0, 'failing for demo purposes'运行上述程序，pytest会capture所有的输出，保存直到所有的测试用例都执行结束，并且只输出那些失败的测试用例的信息，对于成功的测试用例，没有print的信息显示。
从下面的运行结果，如果需要查看test_1()的运行情况，没有log信息可看，print没有显示。
C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example>pytest -v slowTest_print.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 2.7.13, pytest-3.0.6, py-1.4.32, pluggy-0.4.0 -- C:\Python27\python.exe
cachedir: .cache
metadata: {'Python': '2.7.13', 'Platform': 'Windows-7-6.1.7601-SP1', 'Packages': {'py': '1.4.32', 'pytest': '3.0.6', 'pluggy': '0.4.0'}, 'JAVA_HOME': 'C:\\Program Files (x86)\\Java\\jd
k1.7.0_01', 'Plugins': {'html': '1.14.2', 'metadata': '1.3.0'}}
rootdir: C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example, inifile:
plugins: metadata-1.3.0, html-1.14.2
collected 2 items
slowTest_print.py::test_1 PASSED
slowTest_print.py::test_2 FAILED
================================== FAILURES ===================================
___________________________________ test_2 ____________________________________
def test_2():
print 'in test_2'
time.sleep(1)
print 'after 1 sec'
time.sleep(1)
print 'after 2 sec'
time.sleep(1)
print 'after 3 sec'
> assert 0, 'failing for demo purposes'
E AssertionError: failing for demo purposes
E assert 0
slowTest_print.py:22: AssertionError
---------------------------- Captured stdout call -----------------------------
in test_2
after 1 sec
after 2 sec
after 3 sec
===================== 1 failed, 1 passed in 6.45 seconds ======================
C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example>我们可以用‘-s’参数或者 ‘–capture=no’，这样就可以输出所有测试用的print信息。但是pytest还是会等着所有的测试用例都执行完毕才会显示运行结果。可以看到下面的test_1也显示出print的相关信息。
C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example>py.test --capture=no slowTest_print.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 2.7.13, pytest-3.0.6, py-1.4.32, pluggy-0.4.0
metadata: {'Python': '2.7.13', 'Platform': 'Windows-7-6.1.7601-SP1', 'Packages': {'py': '1.4.32', 'pytest': '3.0.6', 'pluggy': '0.4.0'}, 'JAVA_HOME': 'C:\\Program Files (x86)\\Java\\jd
k1.7.0_01', 'Plugins': {'html': '1.14.2', 'metadata': '1.3.0'}}
rootdir: C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example, inifile:
plugins: metadata-1.3.0, html-1.14.2
collected 2 items
slowTest_print.py test_1
after 1 sec
after 2 sec
after 3 sec
.in test_2
after 1 sec
after 2 sec
after 3 sec
F
================================== FAILURES ===================================
___________________________________ test_2 ____________________________________
def test_2():
print 'in test_2'
time.sleep(1)
print 'after 1 sec'
time.sleep(1)
print 'after 2 sec'
time.sleep(1)
print 'after 3 sec'
> assert 0, 'failing for demo purposes'
E AssertionError: failing for demo purposes
E assert 0
slowTest_print.py:22: AssertionError
===================== 1 failed, 1 passed in 6.17 seconds ======================2. Python Logging用法
一般情况下，一些程序的调试过程中我们会让它输出一些信息，特别是一些大型的程序，我们通过这些信息可以了解程序的运行情况，python提供了一个日志模块logging，它可以把我们想要的信息全部保存到一个日志文件中，方便查看。
import logging
logging.debug('This is debug message')
logging.info('This is info message')
logging.warning('This is warning message')屏幕上打印:
WARNING:root:This is warning message
默认情况下，logging将日志打印到屏幕，日志级别为WARNING；
日志级别大小关系为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET，当然也可以自己定义日志级别。
3. 在pytest中用logging代替print
我们现在来看看在pytest的测试用例里面用logging的输出代替print，有什么不同。
slowTest_logging.py
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
def test_1():
log = logging.getLogger('test_1')
time.sleep(1)
log.debug('after 1 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 2 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 3 sec')
assert 1, 'should pass'
def test_2():
log = logging.getLogger('test_2')
time.sleep(1)
log.debug('after 1 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 2 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 3 sec')
assert 0, 'failing for demo purposes'运行结果如下,log信息的显示是不是可读性更好了呢。可是pytest还是要等所有的结果都运行完毕才完全输出到屏幕上，没法看到实时的运行情况。比如现在要测试一个新的image，不知道quality如何，如果测试用例非常多，测试人员就得一直等，也许前面的一些测试用都失败就可以停止执行了。那怎么实现实时显示呢？请看方法4。
C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example>pytest slowTest_logging.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 2.7.13, pytest-3.0.6, py-1.4.32, pluggy-0.4.0
metadata: {'Python': '2.7.13', 'Platform': 'Windows-7-6.1.7601-SP1', 'Packages': {'py': '1.4.32', 'pytest': '3.0.6', 'pluggy': '0.4.0'}, 'JAVA_HOME': 'C:\\Program Files (x86)\\Java\\jd
k1.7.0_01', 'Plugins': {'html': '1.14.2', 'metadata': '1.3.0'}}
rootdir: C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example, inifile:
plugins: metadata-1.3.0, html-1.14.2
collected 2 items
slowTest_logging.py .F
================================== FAILURES ===================================
___________________________________ test_2 ____________________________________
def test_2():
log = logging.getLogger('test_2')
time.sleep(1)
log.debug('after 1 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 2 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 3 sec')
> assert 0, 'failing for demo purposes'
E AssertionError: failing for demo purposes
E assert 0
slowTest_logging.py:25: AssertionError
---------------------------- Captured stderr call -----------------------------
DEBUG:test_2:after 1 sec
DEBUG:test_2:after 2 sec
DEBUG:test_2:after 3 sec
===================== 1 failed, 1 passed in 6.37 seconds ======================C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example>pytest -s slowTest_logging.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 2.7.13, pytest-3.0.6, py-1.4.32, pluggy-0.4.0
metadata: {'Python': '2.7.13', 'Platform': 'Windows-7-6.1.7601-SP1', 'Packages': {'py': '1.4.32', 'pytest': '3.0.6', 'pluggy': '0.4.0'}, 'JAVA_HOME': 'C:\\Program Files (x86)\\Java\\jd
k1.7.0_01', 'Plugins': {'html': '1.14.2', 'metadata': '1.3.0'}}
rootdir: C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example, inifile:
plugins: metadata-1.3.0, html-1.14.2
collected 2 items
slowTest_logging.py DEBUG:test_1:after 1 sec
DEBUG:test_1:after 2 sec
DEBUG:test_1:after 3 sec
.DEBUG:test_2:after 1 sec
DEBUG:test_2:after 2 sec
DEBUG:test_2:after 3 sec
F
================================== FAILURES ===================================
___________________________________ test_2 ____________________________________
def test_2():
log = logging.getLogger('test_2')
time.sleep(1)
log.debug('after 1 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 2 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 3 sec')
> assert 0, 'failing for demo purposes'
E AssertionError: failing for demo purposes
E assert 0
slowTest_logging.py:25: AssertionError
===================== 1 failed, 1 passed in 6.18 seconds ======================4. pytest用logging和–capture=no实现实时输出log信息
请自己去运行下面的程序吧，可以看到该程序是实时输出当前测试用例执行的情况。
C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example>pytest -s slowTest_logging.py
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 2.7.13, pytest-3.0.6, py-1.4.32, pluggy-0.4.0
metadata: {'Python': '2.7.13', 'Platform': 'Windows-7-6.1.7601-SP1', 'Packages': {'py': '1.4.32', 'pytest': '3.0.6', 'pluggy': '0.4.0'}, 'JAVA_HOME': 'C:\\Program Files (x86)\\Java\\jd
k1.7.0_01', 'Plugins': {'html': '1.14.2', 'metadata': '1.3.0'}}
rootdir: C:\Users\yatyang\PycharmProjects\pytest_example, inifile:
plugins: metadata-1.3.0, html-1.14.2
collected 2 items
slowTest_logging.py DEBUG:test_1:after 1 sec
DEBUG:test_1:after 2 sec
DEBUG:test_1:after 3 sec
.DEBUG:test_2:after 1 sec
DEBUG:test_2:after 2 sec
DEBUG:test_2:after 3 sec
F
================================== FAILURES ===================================
___________________________________ test_2 ____________________________________
def test_2():
log = logging.getLogger('test_2')
time.sleep(1)
log.debug('after 1 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 2 sec')
time.sleep(1)
log.debug('after 3 sec')
> assert 0, 'failing for demo purposes'
E AssertionError: failing for demo purposes
E assert 0
slowTest_logging.py:25: AssertionError
===================== 1 failed, 1 passed in 6.20 seconds ======================5.总结
在写自动化测试用例时，添加有用的log信息是非常有必要的。比如在初期的调试过程，能够一旦运行有问题，就可以获取到精确的调试信息。后期在稳定的运行中，其他测试人员来运行也可以很容易上手，所以大家一定要重视测试用例的调试信息。
通过本文，应该知道如何用pytest，logging和–capture=no实现运行测试用例的实时输出所有的log信息。
3， 代码覆盖率-多用在单元测试中
一，上篇（---- pytest-cov）
简介：
pytest-cov 是pytest的一个插件，其本质也是引用 python coverage 库 用来统计代码覆盖率。以下这篇文章只供理解，真实项目的话，我们都是用api调用接口的，所以真实项目使用会更复杂一些，这个待下次说明。
另外说明：coverage 是在覆盖率是语句覆盖的一种，不能对你的逻辑做判读，真实意义的话，需要多结合项目本身，这个覆盖率数据没有很强大说服力，不要盲目追求。
一般来说：
路径覆盖率 > 判定覆盖 > 语句覆盖
安装
pip install pytest-cover安装完后有
py.test -h 可以看到多了以下的用法，说明安装成功：
coverage reporting with distributed testing support:范例
新建三个文件，cau.py 与test_conver.py 在同一个目录code下。run.py文件在上一级目录pp下。
代码关系如下。
1.新建函数文件cau.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def cau (type,n1, n2):
if type==1:
a=n1 + n2
elif type==2:
a = n1 - n2
else:
a=n1 * n2
return a2.新建test_conver.py测试文件：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from code.cau import cau
class Test_cover:
def test_add(self):
a=cau(1,2,3)
assert a==33.新建执行脚本run.py
#!/usr/bin/env ```python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pytest
if __name__=='__main__':
pytest.main(["--cov=./code/" ,"--cov-report=html","--cov-config=./code/.coveragerc"] ) # 执行某个目录下case说明：–cov参数 后面接的是测试的目录 （经给测试，不能指定某个特定的文件。），程序代码跟测试脚本必须在同一个文件下。 --cov-report=html 生成报告 ，只需要python run.py 就可以运行
coveragerc 意思是跳过某些脚本的覆盖率测试。此处跳过test_cover.py文件跟init文件。内容如下：
[run]
omit =
tests/*
*/__init__.py
*/test_cover.py结果
生成完后可以直接点击indexhtml
可以看到如下的执行情况，绿色代表运行，红色代表未被执行，自己检查下代码逻辑，可以得出该结果是正确的。
二：下篇（— coverage.py api）
使用pytest-cov 无法统计用 api调用服务的测试脚本所覆盖率，但大部分的项目基本也是使用api调用。所以我们额外需要使用coverage.py api 来统计。
当你安装pytest-cov时，已经默认安装了coverage 这个库。
服务启动
要想扫描到代码，必须在服务启动的时候要插入coverage相关配置。
我这边是flask 启动的，所以在flask启动的代码上添加，如下：
if __name__ == '__main__':
cov = Coverage()
cov.start() # 开始检测代码
print ("qidong")
app.run(debug=True, host='0.0.0.0',port=9098) #原本只有这一行
cov.stop() # 停止纪录
print ("guanbi")
cov.save() # 保存在 .coverage 中
print ("save")
cov.html_report() # 生成 HTML 报告原本我们是python xx.py 这样启动，但现在不可以。
需要改成这样，source 表示目录，xx表示执行文件。
coverage run --source='/xxx/' xx.py启动运行图如下：
然后调用你的自动化脚本（自动化脚本是直接调的该服务提供的api 。）
自动化如果正常运行，能看到运行的请求
以上说明你的脚本跟服务是没问题的
ctr-c停掉该脚本后，最后显示save，如果显示”Coverage.py warning: No data was collected. (no-data-collected)“ 说明的服务运行方式有问题，coverage 服务没有运行到你代码
报告生成
输入以下命令
coverage report
最后一步最后输入
coverage html这样就可以省 html 文件了。
导出在window上看，具体点击某个文件，点击run，你可以看到绿色的就是运行的。但有问题是，你会发现有些代码应该是要被执行，但却没有被执行。所以coverage的数据准不准很难说。
4，allure测试报告框架
pytest+allure现在都是结合jenkins来搞的，很简单相信大家都会，不会的老哥可以去看我的另一个博客持续集成里的有写
5，定制报告
定制报告
Feature: 标注主要功能模块
Story: 标注Features功能模块下的分支功能
Severity: 标注测试用例的重要级别
Step: 标注测试用例的重要步骤
Issue和TestCase: 标注Issue、Case，可加入URL
1、Features定制详解
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/8/17 上午10:10
# @Author : WangJuan
# @File : test_case.py
import allure
import pytest
@allure.feature('test_module_01')
def test_case_01():
"""
用例描述：Test case 01
"""
assert 0
@allure.feature('test_module_02')
def test_case_02():
"""
用例描述：Test case 02
"""
assert 0 == 0
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-s', '-q', '--alluredir', './report/xml'])添加feature，Report展示见下图。
2、Story定制详解
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/8/17 上午10:10
# @Author : WangJuan
# @File : test_case.py
import allure
import pytest
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_01')
def test_case_01():
"""
用例描述：Test case 01
"""
assert 0
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_02')
def test_case_02():
"""
用例描述：Test case 02
"""
assert 0 == 0
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-s', '-q', '--alluredir', './report/xml'])添加story，Report展示见下图。
3、用例标题和用例描述定制详解
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/8/17 上午10:10
# @Author : WangJuan
# @File : test_case.py
import allure
import pytest
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_01')
#test_case_01为用例title
def test_case_01():
"""
用例描述：这是用例描述，Test case 01，描述本人
"""
#注释为用例描述
assert 0
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-s', '-q', '--alluredir', './report/xml'])添加用例标题和用例描述，Report展示见下图。
4 、Severity定制详解
Allure中对严重级别的定义：
1、 Blocker级别：中断缺陷（客户端程序无响应，无法执行下一步操作）
2、 Critical级别：临界缺陷（ 功能点缺失）
3、 Normal级别：普通缺陷（数值计算错误）
4、 Minor级别：次要缺陷（界面错误与UI需求不符）
5、 Trivial级别：轻微缺陷（必输项无提示，或者提示不规范）
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/8/17 上午10:10
# @Author : WangJuan
# @File : test_case.py
import allure
import pytest
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_01')
@allure.severity('blocker')
def test_case_01():
"""
用例描述：Test case 01
"""
assert 0
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_01')
@allure.severity('critical')
def test_case_02():
"""
用例描述：Test case 02
"""
assert 0 == 0
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_02')
@allure.severity('normal')
def test_case_03():
"""
用例描述：Test case 03
"""
assert 0
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_02')
@allure.severity('minor')
def test_case_04():
"""
用例描述：Test case 04
"""
assert 0 == 0
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-s', '-q', '--alluredir', './report/xml'])添加Severity，Report展示见下图。
5、Step定制详解
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/8/17 上午10:10
# @Author : WangJuan
# @File : test_case.py
import allure
import pytest
@allure.step("字符串相加：{0}，{1}")
# 测试步骤，可通过format机制自动获取函数参数
def str_add(str1, str2):
if not isinstance(str1, str):
return "%s is not a string" % str1
if not isinstance(str2, str):
return "%s is not a string" % str2
return str1 + str2
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_01')
@allure.severity('blocker')
def test_case():
str1 = 'hello'
str2 = 'world'
assert str_add(str1, str2) == 'helloworld'
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-s', '-q', '--alluredir', './report/xml'])添加Step，Report展示见下图。
6、Issue和TestCase定制详解
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/8/17 上午10:10
# @Author : WangJuan
# @File : test_case.py
import allure
import pytest
@allure.step("字符串相加：{0}，{1}") # 测试步骤，可通过format机制自动获取函数参数
def str_add(str1, str2):
print('hello')
if not isinstance(str1, str):
return "%s is not a string" % str1
if not isinstance(str2, str):
return "%s is not a string" % str2
return str1 + str2
@allure.feature('test_module_01')
@allure.story('test_story_01')
@allure.severity('blocker')
@allure.issue("http://www.baidu.com")
@allure.testcase("http://www.testlink.com")
def test_case():
str1 = 'hello'
str2 = 'world'
assert str_add(str1, str2) == 'helloworld'
if __name__ == '__main__':
pytest.main(['-s', '-q', '--alluredir', './report/xml'])添加Issue和TestCase，Report展示见下图。
8、attach定制详解
file = open('../test.png', 'rb').read()
allure.attach('test_img', file, allure.attach_type.PNG)在报告中增加附件：allure.attach(’arg1’,’arg2’,’arg3’)：
arg1：是在报告中显示的附件名称
arg2：表示添加附件的内容
arg3：表示添加的类型(支持:HTML,JPG,PNG,JSON,OTHER,TEXTXML)
添加attach参数，Report展示见下图。
6，pytest运行指定用例
随着软件功能的增加，模块越来越多，也意味用例越来越多，为了节约执行时间，快速得到测试报告与结果，在工作中可以通过运行指定用例，达到快速执行用例
例子目录
spec_sub1_modul_test.py
#coding: UTF-8
import pytest
def test_004_spec():
assert 1==1
def test_005_spec():
assert True==False
class Test_Class():
def test_006_spec(self):
assert 'G' in "Goods"spec_sub2_modul_test.py
#coding: UTF-8
import pytest
def test_007_spec():
assert 1==1
def test_008_spec():
assert True==False
class Test_Class():
def test_009_spec(self):
assert 'G' in "Goods"spec_001_modul_test
#coding: UTF-8
import pytest
def test_001_spec():
assert 1==1
def test_002_spec():
assert True==False
class Test_Class():
def test_003_spec(self):
assert 'H' in "Hell,Jerry"运行指定模块
if __name__ == '__main__':
pytest.main("-v -s spec_001_modul_test.py")运行批量文件夹（运行当前文件夹包括子文件夹所有用例）
#coding: UTF-8
import pytest
if __name__ == '__main__':
pytest.main("-v -s ./")运行指定文件夹（subpath1目录下面所有用例）
#coding: UTF-8
import pytest
if __name__ == '__main__':
pytest.main("-v -s subpath1/")运行模块中指定用例 （运行模块中test_001_spec用例）
if __name__ == '__main__':
pytest.main("-v -s spec_001_modul_test.py::test_001_spec")运行class中指定的用例（运行模块中Test_Class类test_003_spec方法）
if __name__ == '__main__':
pytest.main("-v -s spec_001_modul_test.py::Test_Class::test_003_spec")模糊匹配运行用例（匹配当前目录下面包含）
if __name__ == '__main__':
#运行spec_001_modul_test模块中用例名称包含spec的用例
pytest.main("-v -s -k spec spec_001_modul_test.py")
#运行当前文件夹匹配Test_Class的用例，类文件下面的用例
pytest.main('-s -v -k Test_Class')7，按重要性级别进行一定范围测试
此标记用来标识测试用例或者测试类的级别，分为blocker，critical，normal，minor，trivial5个级别，下面们把测试用例按级别标记，并查看一下测试报告
8， 为测试添加详说明@allure.description;@allure.title;
1.title case标题
可以自定义用例标题，标题默认为函数名.
@allure.title
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/3/12 11:46
# @Author : zzt
import allure
import pytest
@allure.title("用例标题0")
def test_0():
pass
@allure.title("用例标题1")
def test_1():
pass
def test_2():
pass执行效果：
- 说明
可以添加测试的详细说明，以便根据需要为报告阅读器提供尽可能多的上下文。
两种方式：@allure.description 提供描述字符串的装饰器
@allure.description_html 提供一些HTML在测试用例的描述部分 (待研究)
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/3/12 11:46
# @Author : zzt
import allure
import pytest
@allure.title("用例标题0")
@allure.description("这里是对test_0用例的一些详细说明")
def test_0():
pass
@allure.title("用例标题1")
def test_1():
pass
@allure.title("用例标题2")
def test_2():
pass
9， 链接@allure.link @allure.issue @allure.testcase
@allure.link @allure.issue @allure.testcase
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/3/12 11:46
# @Author : zzt
import allure
import pytest
@allure.feature('这里是一级标签')
class TestAllure():
@allure.title("用例标题0")
@allure.story("这里是第一个二级标签")
@pytest.mark.parametrize('param', ['青铜', '白银', '黄金'])
def test_0(self, param):
allure.attach('附件内容是： '+param, '我是附件名', allure.attachment_type.TEXT)
@allure.title("用例标题1")
@allure.story("这里是第二个二级标签")
def test_1(self):
allure.attach.file(r'E:\Myproject\pytest-allure\test\test_1.jpg', '我是附件截图的名字', attachment_type=allure.attachment_type.JPG)
@allure.title("用例标题2")
@allure.story("这里是第三个二级标签")
@allure.issue('http://baidu.com', name='点击我跳转百度')
@allure.testcase('http://bug.com/user-login-Lw==.html', name='点击我跳转禅道')
def test_2(self):
pass执行结果如下：
七， 单元自动化测试pytest和allure在测试中应用 自动执行
1， 单元测试测试报告展示
2， conftest中编写driver，范围session，使用 addfinalizer在测试结束后关闭浏览器
3， 前端自动化测试-百度搜索功能实战演示
报告可以展示许多不同类型的附件，用来补充测试，步骤等信息
allure.attach(body, name, attachment_type, extension)
body - 要写入文件的原始内容。
name - 包含文件名的字符串
attachment_type- 其中一个allure.attachment_type值
extension - 提供的将用作创建文件的扩展名
或者 allure.attach.file(source, name, attachment_type, extension)
source - 包含文件路径的字符串。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/3/12 11:46
# @Author : zzt
import allure
import pytest
@allure.feature('这里是一级标签')
class TestAllure():
@allure.title("用例标题0")
@allure.story("这里是第一个二级标签")
@pytest.mark.parametrize('param', ['青铜', '白银', '黄金'])
def test_0(self, param):
allure.attach('附件内容是： '+param, '我是附件名', allure.attachment_type.TEXT)
@allure.title("用例标题1")
@allure.story("这里是第二个二级标签")
def test_1(self):
allure.attach.file(r'E:\Myproject\pytest-allure\test\test_1.jpg', '我是附件截图的名字', attachment_type=allure.attachment_type.JPG)
@allure.title("用例标题2")
@allure.story("这里是第三个二级标签")
@allure.severity(allure.severity_level.NORMAL)
def test_2(self):
pass执行结果如下：
4，源码:Github:https://github.com/linda883/py_techDemo
5， CI/CD使用jenkins进行持续集成
在Jenkins集成相信大家都会就不讲了，或者看我的持续集成博客
posted on 2020-03-30 09:52 crystal1126 阅读(9388) 评论(0) 编辑 收藏 举报
