测试开发必知必会：Pytest框架实战

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应用场景：

pytest 框架可以解决我们多个测试脚本一起执行的问题。

 

它提供了测试用例的详细失败信息，使得开发者可以快速准确地改正问题。它兼容最新版本的 Python。它还兼容 unittest、doctest 和 nose，开箱即用。接下来我们详细了解下pytest框架。

01安装和介绍

概念：

pytest 是 python 的一种单元测试框架，同自带的 Unittest 测试框架类似，相比于 Unittest 框架使用起来更简洁，效率更高

 

官网：https://docs.pytest.org/en/latest/

中文文档地址：https://www.osgeo.cn/pytest/

01特点和书写规则

特点：

• 非常容易上手，入门简单，文档丰富，文档中有很多实例可以参考

• 支持简单的单元测试和复杂的功能测试

• 支持参数化

• 执行测试过程中可以将某些测试跳过，或者对某些预期失败的 Case 标记成失败 支持重复执行失败的 Case

• 支持运行由 Nose， Unittest 编写的测试 Case

• 具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展

• 方便的和持续集成工具集成

 

安装：

通过pip命令安装指定版本

 

pip3 install pytest==5.4.3

 

pytest是python的第三方测试框架，是基于unittest的扩展框架，比unittest更简洁，更高效。

 

使用 pytest编写用例，必须遵守以下规则：

• 测试文件名必须以“test”开头或者"test"结尾(如:test_ab.py)

• 测试方法必须以“test”开头。test*.py 或 *test.py

• 测试类命名以“Test”开头。用例识别：包含所有test_*的方法(测试类不能带有— init—方法)  

• 断言使用基本的assert即可

 

使用 pytest 需要更改 pycharm 集成设置

Pytest 可以执行 uinttest 写的用例和方法

02运行方式

 

 

运行方式分为两种

• 命令行模式【建议】

• 主函数模式

命令行模式【建议】

 

命令行中执行 pytest -s test_demo01.py

 

主函数模式

 

import pytest

class Test:

def test_case01(self):

print(1)

 

def test_case02(self):

print(2)

# 主函数执行

if __name__ == '__main__':

pytest.main(['-s','test_demo01.py'])

 

在 test_demo01.py文件中增加主函数

-s 表示支持控制台打印，如果不加，print 不会出现任何内容

 

运行结果

• . 表示成功    

• F 表示失败

小结：建议使用命令行的形式运行，对比主函数模式更加方便

 

03setup 和 teardown

 

pytest 在运行自动化脚本的前后会执行两个特殊的方法，分别是 setup 和 teardown 在执行脚本之前会执行 setup方法，在执行脚本之后会执行 teardown 方法，我们可以在 setup 中进行获取驱动对象的操作，在teardown 中进行关闭驱动对象的操作

应用场景：

函数级别方法

运行于测试方法的始末，运行一次测试函数会运行一次 setup 和teardown。

 

示例代码

 

import pytest

class Test:

 

def setup(self):

print('test--->setup')

def teardown(self):

print('test--->teardown')

def test_case01(self):

print('test--->1')

 

def test_case02(self):

print('test--->2')

 

# 主函数执行

if __name__ == '__main__':

pytest.main(['-s','test_demo01.py'])

 

执行结果

示例代码

 

import pytest

class Test:

 

def setup_class(cls):

print('test--->setupcls')

def teardown_class(cls):

print('test--->teardowncls')

def test_case01(self):

print('test--->1')

 

def test_case02(self):

print('test--->2')

 

# 主函数执行

if __name__ == '__main__':

pytest.main(['-s','test_demo01.py'])

 

执行结果

02Pytest-常用插件

插件列表网址：  https://plugincompat.herokuapp.com包含很多插件包，大家可依据工作的需求选择 使用。

 

 

01Pytest-html测试报告

 

应用场景

自动化测试脚本最终执行是通过还是不通过，需要通过测试报告进行体现

 

使用命令进行安装 指定版本

 

pip install pytest-html=2.1.1

 

执行命令

 

pytest test_login.py --html=report.html

 

查看报告

报告展示：

 

02控制函数执行顺序

 

应用场景：

现实生活中，如果想下订单，必须先登录，我们可以通过插件的形式来控制函数执行的顺序 安装

 

使用命令 pip3 install pytest-ordering

 

• 标记于被测试函数，@pytest.mark.run(order=x)

• 根据order传入的参数来解决运行顺序

• order值全为正数或全为负数时，运行顺序：值越小，优先级越高

• 正数和负数同时存在：正数优先级高

 

示例代码

 

import pytest

 

class Test:

 

def test_case01(self):

print('test--->001')

 

@pytest.mark.run(order=2)

def test_case02(self):

print('test--->002')

 

@pytest.mark.run(order=1)

def test_case03(self):

print('test--->003')

 

执行结果

 

03失败重试

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应用场景：

由于网络的原因造成自动化脚本报错，我们可以使用失败重试的插件，当失败后尝试再次运行，一般情况最终成功可以视为成功，但最好进行进行排查时候是脚本问题

 

使用命令pip3install pytest-rerunfailures 进行安装使用

 

在配置文件中的命令行参数中增加 -- reruns n

 

pytest  -s test_demo2.py --reruns 3

 

示例代码

 

class Test:

 

def test_a(self):

assert 1,1 # 断言成功

 

def test_b(self):

print('失败')

assert 0,1 # 断言失败

 

运行结果

 

R 表示重试

注意重试时，如果脚本通过，那么后续不再重试

03pytest高级用法

01跳过测试函数

应用场景：

同一个软件在不同的设备上可能会有不同的效果，比如，iOS 的 3d touch 操作是需要 6s 以上设备支持 的，6 和 6s 都可以安装同一款应用，如果设备不支持，那么根本没有必要去测试这个功能。此时，我们可以 让这种函数进行跳过

 

使用方式：

在需要跳过的测试脚本之上加上装饰器 @pytest.mark.skipif(condition, reason="xxx")

condition

reason

跳过的条件，必传参数

标注原因，必传参数

示例代码：

 

class Test:

 

def test_a(self):

assert 1,1 # 断言成功

@pytest.mark.skipif(condition=True,reason='x')

def test_b(self):

print('失败')

assert 0,1 # 断言失败

 

执行结果

 

02预期失败

 

应用场景：

举例，测试手机号码输入框长度为11位数字，如果我们传入一个 12 位数字，此时可以使用预期失败

 

 

@pytest.mark.xfail(condition=None, reason=None, raises=None, run=True, strict=False)

 

• condition  跳过条件，必填参数

• reason       标注原因，必填参数

 

使用方式：

在需要标记预期失败的测试脚本之上加上装饰器示例

示例代码：

 

class Test:

 

def test_a(self):

print('-----testa')

assert 1,1 # 断言成功

 

@pytest.mark.xfail(condition=True,reason='x')

def test_b(self):

print('-----testb')

assert 0,1 # 断言失败

 

@pytest.mark.xfail(condition=True, reason='x')

def test_c(self):

print('-----testc')

assert 0, 2  # 断言失败

 

执行结果：

x 表示预期失败结果失败 不算是bug,X 表示预期失败结果成功 算是bug

 

03数据参数化

 

应用场景：

登录功能都是输入用户名，输入密码，点击登录。但登录的用户名和密码如果想测试多个值是没有办法 用普通的操作  实现的。数据参数化可以帮我实现这样的效果。

 

方法名：

 

@pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None)

 

• argnames  参数名

• argvalues   参数对应值，类型必须为可迭代类型，一般使用list

 

一个参数使用方式

• argnames 为字符串类型，根据需求决定何时的参数名

• argvalues 为列表类型，根据需求决定列表元素中的内容

• 在测试脚本中，参数，名字与 argnames 保持一致

• 在测试脚本中正常使用

argvalues 列表有多少个内容，这个脚本就会运行几次

 

示例代码：

 

class Test:

 

@pytest.mark.parametrize('age',[18,19,23,21])

def test_01(self,age):

print(age)

 

执行结果：

多个参数：

 

class Test:

 

@pytest.mark.parametrize(('name','age'),[('zhangsan',18),('lisi',19)]) 

def test_01(self,name,age):

print(name,age)

 

执行结果：

 

04Pytest-fixture

 

应用场景：

fixture  修饰器来标记固定的工厂函数，在其他函数，类调用它时会被激活并优先执行，通常会被用于完成预置处理和重复操作

 

使用方式：

• 通过函数引用

示例代码：

 

class Testlogin:

 

@pytest.fixture()

def test_login(self):

print('登录操作')

uname = 'lily'

return uname

 

def test_a(self,test_login):

print(f'test_a {test_login}')

 

def test_b(self):

print('不需要登录操作')

 

 运行结果：

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