pytest

 

 

 

pytest使用总结笔记

 

 

简介#

pytest是python的一种单元测试框架，与python自带的unittest测试框架类似，但是比unittest框架使用起来更简洁，效率更高。并且pytest兼容unittest的用例，支持的插件也更多

安装

pip install pytest

简单上手，创建个test_sample.py文件

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def func(x):
    return x + 1

def test_answer():
    assert func(3) == 5
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运行测试，直接在当前文件夹运行pytest

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collected 1 item

test_sample.py F                                                     [100%]

================================= FAILURES =================================
_______________________________ test_answer ________________________________

    def test_answer():
>       assert func(3) == 5
E       assert 4 == 5
E        +  where 4 = func(3)

test_sample.py:6: AssertionError
============================ 1 failed in 0.12s =============================
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pytest运行规则：查找当前目录及其子目录下以test_*.py或*_test.py文件，找到文件后，在文件中找到以test开头函数并执行。

以类来封装用例

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# content of test_class.py
class TestClass:
    def test_one(self):
        x = "this"
        assert "h" in x

    def test_two(self):
        x = "hello"
        assert hasattr(x, "check")
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运行可以使用pytest [file_path]指定文件，-q是静默模式，不会打印用例输出

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$ pytest -q test_class.py
.F                                                                   [100%]
================================= FAILURES =================================
____________________________ TestClass.test_two ____________________________

self = <test_class.TestClass object at 0xdeadbeef>

    def test_two(self):
        x = "hello"
>       assert hasattr(x, "check")
E       AssertionError: assert False
E        +  where False = hasattr('hello', 'check')

test_class.py:8: AssertionError
1 failed, 1 passed in 0.12s
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用例设计原则

  • 文件名以test_*.py文件和*_test.py
  • 以test_开头的函数
  • 以Test开头的类
  • 以test_开头的方法
  • 所有的包pakege必须要有__init__.py文件

 

执行用例#

1.执行某个目录下所有的用例

pytest 文件名/

2.执行某一个py文件下用例

pytest 脚本名称.py

3.-k 按关键字匹配

pytest -k "MyClass and not method"

这将运行包含与给定字符串表达式匹配的名称的测试，其中包括Python使用文件名，类名和函数名作为变量的运算符。 上面的例子将运行TestMyClass.test_something但不运行TestMyClass.test_method_simple

4.按节点运行

每个收集的测试都分配了一个唯一的nodeid，它由模块文件名和后跟说明符组成来自参数化的类名，函数名和参数，由:: characters分隔。

运行.py模块里面的某个函数

pytest test_mod.py::test_func

运行.py模块里面,测试类里面的某个方法

pytest test_mod.py::TestClass::test_method

5.标记表达式

pytest -m slow

将运行用@ pytest.mark.slow装饰器修饰的所有测试，slow是自己命名的标记，可以自定义

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import pytest

@pytest.mark.finished
def test_send_http():
    pass  


def test_something_quick():
    pass
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运行测试时使用-m选项可以加上逻辑

>pytest -m "finished and commit"   //匹配finished和commit运行

>pytest -m "finished and not merged"  //finished运行，merged不运行

6.从包里面运行

pytest --pyargs pkg.testing

这将导入pkg.testing并使用其文件系统位置来查找和运行测试。

7.在第一个（或N个）失败后停止

pytest -x            # stop after first failure
pytest --maxfail=2    # stop after two failures

8.跳过测试

使用pytest.mark.skip标记需要跳过的用例

@pytest.mark.skip(reason="not finished")
def test_send_http():
    pass

也支持使用 pytest.mark.skipif 为测试函数指定被忽略的条件

@pytest.mark.skipif(finishflag==Fasle,reason="not finished")
def test_send_http():
    pass

9.脚本调用执行

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直接使用

pytest.main()

像命令行一样传递参数

pytest.main(["-x", "mytestdir"])
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用例编写#

断言#

pytest直接使用python assert语法来写

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def f():
    return 3

def test_function():
    assert f() == 4
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断言中添加消息

assert a % 2 == 0, "value was odd, should be even"

预设与清理#

与unittest中的setup和teardown类似，pytest也有这样的环境清理方法，主要有

  • 模块级（setup_module/teardown_module）开始于模块始末，全局的

  • 函数级（setup_function/teardown_function）只对函数用例生效（不在类中）

  • 类级（setup_class/teardown_class）只在类中前后运行一次(在类中)

  • 方法级（setup_method/teardown_method）开始于方法始末（在类中）

  • 类里面的（setup/teardown）运行在调用方法的前后

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import pytest

class TestClass:
    
    def setup_class(self):
        print("setup_class：类中所有用例执行之前")

    def teardown_class(self):
        print("teardown_class：类中所有用例执行之前")

    def setup_method(self):
        print("setup_method:  每个用例开始前执行")

    def teardown_method(self):
        print("teardown_method:  每个用例结束后执行")

    def setup(self):
        print("setup: 每个用例开始前执行")

    def teardown(self):
        print("teardown: 每个用例结束后执行")

    def test_one(self):
        print("执行第一个用例")

    def test_two(self):
        print("执行第二个用例")

def setup_module():
    print("setup_module：整个.py模块只执行一次")

def teardown_module():
    print("teardown_module：整个.py模块只执行一次")

def setup_function():
    print("setup_function：每个方法用例开始前都会执行")

def teardown_function():
    print("teardown_function：每个方法用例结束前都会执行")

def test_three():
        print("执行第三个用例")
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使用pytest -s test_sample.py运行，-s参数是为了显示用例的打印信息，下面是输出，可以看出几个方法之间的优先级

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test_sample.py setup_module：整个.py模块只执行一次
setup_class：类中所有用例执行之前
setup_method:  每个用例开始前执行
setup: 每个用例开始前执行
执行第一个用例
.teardown: 每个用例结束后执行
teardown_method:  每个用例结束后执行
setup_method:  每个用例开始前执行
setup: 每个用例开始前执行
执行第二个用例
.teardown: 每个用例结束后执行
teardown_method:  每个用例结束后执行
teardown_class：类中所有用例执行之前
setup_function：每个方法用例开始前都会执行
执行第三个用例
.teardown_function：每个方法用例结束前都会执行
teardown_module：整个.py模块只执行一次
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注意：setup_method和teardown_method的功能和setup/teardown功能是一样的，一般二者用其中一个即可；函数里面用到的setup_function/teardown_function与类里面的setup_class/teardown_class互不干涉

参数化#

使用pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)可以实现函数的参数化

@pytest.mark.parametrize('text',['test1','test2','test3'])
def test_one(text):
    print(text)

argnames就是形参名称，argvalues就是待测的一组数据

 

固件fixture#

基本使用#

固件Fixture是一些函数，pytest 会在执行测试函数之前（或之后）加载运行它们。主要是为一些单独测试用例需要预先设置与清理的情况下使用的。

不同于上面的setup和teardown的就是，可以自定义函数，可以指定用例运行，使用方法如下

复制代码
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@pytest.fixture()
def text():
    print("开始执行")          #使用pytest.fixture()装饰一个函数成为fixture

def test_one():
    print("执行第一个用例")

def test_two(text):          #用例传入fixture函数名，以此来确认执行
    print("执行第二个用例")
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使用yield可以实现固件的拆分运行，yield前在用例前执行，yield后再用例后执行

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@pytest.fixture()
def text():
    print("开始执行")
    yield                 #yield 关键词将固件分为两部分，yield 之前的代码属于预处理，会在测试前执行；yield 之后的代码属于后处理，将在测试完成后执行
    print("执行完毕")

def test_one():
    print("执行第一个用例")

def test_two(text):
    print("执行第二个用例")
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统一管理#

固件可以直接定义在各测试脚本中，就像上面的例子。更多时候，我们希望一个固件可以在更大程度上复用，这就需要对固件进行集中管理。Pytest 使用文件 conftest.py 集中管理固件。

不用显式调用 conftest.py，pytest 会自动调用，可以把 conftest 当做插件来理解

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./conftest.py

@pytest.fixture()
def text():
    print("开始执行")
    yield
    print("执行完毕")

./test_sample.py

def test_one():
    print("执行第一个用例")

def test_two(text):
    print("执行第二个用例")
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作用域#

fixture可以通过 scope 参数声明作用域，比如

  • function: 函数级，每个测试函数都会执行一次固件；
  • class: 类级别，每个测试类执行一次，所有方法都可以使用；
  • module: 模块级，每个模块执行一次，模块内函数和方法都可使用；
  • session: 会话级，一次测试只执行一次，所有被找到的函数和方法都可用。
复制代码
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./conftest.py

@pytest.fixture(scope="module")
def text():
    print("开始执行")
    yield
    print("执行完毕")

./test_sample.py

def test_one(text):
    print("执行第一个用例")

def test_two(text):
    print("执行第二个用例")
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执行情况

test_sample.py 开始执行
执行第一个用例
.执行第二个用例
.执行完毕

如果对于类使用作用域，需要使用 pytest.mark.usefixtures（对函数和方法也适用）

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./conftest.py

@pytest.fixture(scope="class")
def text():
    print("开始执行")
    yield
    print("执行完毕")

./test_sample.py

@pytest.mark.usefixtures('text')
class TestClass:

    def test_one(self):
        print("执行第一个用例")

    def test_two(self):
        print("执行第二个用例")
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自动运行#

将fixture的autouse参数设置为True时，可以不用传入函数，自动运行

复制代码
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./conftest.py

@pytest.fixture(scope="module",autouse=True)
def text():
    print("开始执行")
    yield
    print("执行完毕")

./test_sample.py

def test_one():
    print("执行第一个用例")

def test_two():
    print("执行第二个用例")
复制代码
复制代码

参数化#

使用fixture的params参数可以实现参数化

复制代码
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./conftest.py

@pytest.fixture(scope="module",params=['test1','test2'])
def text(request):
    print("开始执行")
    yield request.param
    print("执行完毕")

./test_sample.py

def test_one(text):
    print("执行第一个用例")
    print(text)

def test_two(text):
    print("执行第二个用例")
复制代码
复制代码

固件参数化需要使用 pytest 内置的固件 request，并通过 request.param 获取参数。

结果如下

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test_sample.py 开始执行
执行第一个用例
test1
.执行第二个用例
.执行完毕
开始执行
执行第一个用例
test2
.执行第二个用例
.执行完毕
复制代码
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生成报告#

HTML报告#

安装pytest-html

pip install pytest-html

使用方法是，直接在命令行pytest命令后面加--html=<文件名字或者路径>.html参数就可以了

pytest --html=report.html

结果如下

上面生成的报告包括html和一个assets文件（里面是报告CSS样式），如果要合成一个文件可以添加下面的参数

pytest --html=report.html --self-contained-html

 

XML报告#

使用命令可以生成XML格式报告

pytest --junitxml=report.xml

 

allure报告#

1.首先安装java环境

下载JDK  http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 

安装对应系统的包，如windowsx64是xxx-windows-x64.exe

一路下一步安装就可以了

然后在环境变量中添加下面变量

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变量名：JAVA_HOME
变量值：C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.8.0_91        // 要根据自己的实际路径配置

变量名：CLASSPATH
变量值：.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;      //记得前面有个"."

变量名：Path
变量值：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;
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然后再cmd中运行 java -version、java、javac 几个命令没有报错即可

 

2.安装allure

下载allure 会跳转到github，找到link下载

解压包后进入bin文件，复制路径并添加到环境变量Path中

 cmd运行allure命令，没有报错即正确

 

3.pytest使用

安装插件

pip install allure-pytest 

如果timeout就加   --index-url https://pypi.douban.com/simple  用豆瓣源

进入测试py文件目录，运行

pytest --alluredir ./report

运行完成后生成report文件，-alluredir后面跟的是文件路径，可以自定义

使用allure查看报告，直接启动allure server后面加报告路径就行

allure serve report(报告文件夹名)

等一会就生成报告

 

 

 

 

3. 扩展插件

3.1. 测试报告

安装与样例

pip install pytest-cov # 计算pytest覆盖率，支持输出多种格式的测试报告
pytest --cov-report=html --cov=./ test_code_target_dir

Console参数介绍

  • --cov=[path], measure coverage for filesystem path (multi-allowed), 指定被测试对象，用于计算测试覆盖率
  • --cov-report=type, type of report to generate: term, term-missing, annotate, html, xml (multi-allowed), 测试报告的类型
  • --cov-config=path, config file for coverage, default: .coveragerc, coverage配置文件
  • --no-cov-on-fail, do not report coverage if test run fails, default: False，如果测试失败，不生成测试报告
  • --cov-fail-under=MIN, Fail if the total coverage is less than MIN. 如果测试覆盖率低于MIN，则认为失败

Console Result

---------------------------------------------------------------- coverage: platform linux2, python 2.7.14-final-0 ----------------------------------------------------------------
Name         Stmts   Miss  Cover
--------------------------------
pytest1.py      18      0   100%

Html Result

image.png

3.2. 测试顺序随机

pip install pytest-randomly

3.3. 分布式测试

pip install pytest-xdist

3.4. 出错立即返回

pip install pytest-instafail




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