pytest

pytest用例规则

• 测试文件以 test_开头（以_test 结尾也可以）
• 测试类以 Test 开头，并且不能带有 init 方法
• 测试函数以 test_开头
• 断言使用 assert

执行用例规则

1.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"

4.按节点运行

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

测试用例 setup 和 和 teardown

用例运行级别

• 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）在类中，每个方法前后都会运行
• 类里面的（setup/teardown）每个方法前后都会运行（函数与类同样生效）

方法里面运行的优先级   setup_class>setup_method>setup

函数和类混合

函数和类混合时，模块级别的setup_module和teardown_module运行的优先级别最高，setup_function和setup_class互不干扰，按照代码编写的先后顺序来执行

fixture 之 conftest.py（自定义测试用例的预置条件）

fixture 优势

 

1. 命名方式灵活，不局限于 setup 呾和teardown 这几个命名
2. conftest.py 配置里可以实现数据共享，不需要 import 就能自动找到一些配置
3. scope="module" 可以实现多个.py 跨文件共享前置
4. scope="session" 以实现多个.py 跨文件使用一个 session 来完成多个用例

fixture的四个参数

:arg scope: scope 有四个级别参数 "function" (默认), "class",module,session
:arg params: 一个可选的参数列表，它将导致多个参数调用fixture功能和所有测试使用它
:arg autouse: 如果为 True，则为所有测试激活 fixture ，如果为False，则需要显示激活fixture
:arg ids: 每个字符串 id 的列表，每个字符串对应于 params ，这样
他们就是测试 ID 的一部分。 如果没有提供 ID 它们将从 params 自动生成
:arg name: fixture 的名称。

使用方式

conftest.py 配置
1.上面一个案例是在同一个.py 文件中，多个用例调用一个登陆功
能，如果有多个.py 的文件都需要调用返个登陆功能的话，那就不能把
登陆写到用例里面去了。

此时应该要有一个配置文件，单独管理一些预置的操作场景，pytest
里面默认读取 conftest.py 里面的配置

conftest.py 配置需要注意以下点：

• conftest.py 配置脚本名称是固定的，不能改名称
• conftest.py 不运行的用例要在同一个 pakage 下，并且有__init__.py 文件
• 不需要 import 导入 conftest.py，pytest 用例会自动查找

 

 

pytest 之yield和addfinalizer异同

相同点：

yield与addfinalizer后的代码都会在用例之后执行

不同点：
1：yield可以直接使用，addfinalizer需要在request-context对象中注册addfinalizer方法才可以使用

2:addfinalizer可以注册多个终结函数。

3:当setUp的代码执行错误，addfinalizer依旧会执行,而yield不会

 

fixture 之 autouse=True

fixture的参数autouse设置为True 的时候，case里面就无需再显示调用fixture，会自动根据scope设置的级别，去调用案例的一些前后置操作

调用 fixture 三种方法

• 1.函数或类里面方法直接传 fixture 的函数参数名称
• 2.使用装饰器@pytest.mark.usefixtures()修饰
• 3.autouse=True 自动使用

参数化 parametrize

在测试用例的前面加上：
@pytest.mark.parametrize("参数名",列表数据)
参数名：用来接收每一项数据，并作为测试用例的参数。
列表数据：一组测试数据。

装饰范围

装饰类，则类中所有的测试用例都是用这组参数

装饰测试函数，只有被装饰的函数使用这组参数

@pytest.mark.parametrize() 装饰的三种方式

参考链接：

https://www.cnblogs.com/gurenqi0705/p/14040053.html

pytest之assert断言

参考https://blog.csdn.net/lc_buzhidao/article/details/105177573，较为详细

 

pytest之mark

在案例上面加mark装饰器标记时，运行时可以指定运行或是不运行该用例

 

-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 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
pycharm 运行代码
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-v",
"test_server.py::TestClass::test_method"])，多个节点运行时，中间用空格分开

 

函数传参和fixture传参数request

参考https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/9492132.html链接

用例 a  失败，跳过测试用例 b 和 和 c  并标记失败 xfail

https://www.bbsmax.com/A/D854G4r2JE/

Pytest配置文件pytest.ini

https://blog.csdn.net/qq_36502272/article/details/108557806

禁用xpass

设置xfail_strict = true可以让那些标记为@pytest.mark.xfail但实际通过的测试用例被报告为失败

 

allure-pytest

allure-pytest 环境准备

windows环境相关：

python 3.6版本（3.7及以上应该也可以）
pytest（使用最新版吧，不然会有很多错误）
allure-pytest 最新版

使用pip安装pytest和allure-pytest,加上--index-url地址，下载会快一些

pip install pytest
pip install allure-pytest

安装完成之后，打开一个你之前写的pytest脚本，看能不正常使用，如果报错：AttributeError: module 'allure' has no attribute 'severity_level'
这个是之前 pytest-allure-adaptor（以前使用的是这个插件） 这个插件与 allure-pytest 不能共存，卸载掉 pytest-allure-adapt

pip uninstall pytest-allure-adaptor

allure命令行工具

allure是一个命令行工具，需要去github上下载最新版https://github.com/allure-framework/allure2/releases（一定要下载最新版，不然报告打开可能会是一片空白，打开开发者工具，会看到错误原因）

下载完成之后直接解压到本地，将bin所在目录配置到环境变量Path中

用例demo

import allure
import pytest

@allure.step("步骤1:点xxx")
def step_1():
    print("111")

@allure.step("步骤2:点xxx")
def step_2():
    print("222")

@allure.feature("编辑页面")
class TestEditPage():
    '''编辑页面'''

    @allure.story("这是一个xxx的用例")
    def test_1(self, login):
        '''用例描述：先登录，再去执行xxx'''
        step_1()
        step_2()
        print("xxx")


    @allure.story("打开a页面")
    def test_2(self, login):
        '''用例描述：先登录，再去执行yyy'''
        print("yyy")

运行用例

cd到test_allure_demo.py所在的目录文件，命令行执行

pytest --alluredir ./report/allure_raw

执行完成后，在当前目录下，report目录会生成一个allure_raw的原始文件，这个只是测试报告的原始文件，不能打开成html的报告

 

打开html的报告需要启动allure服务，启动命令如下

allure serve report/allure_raw

启动服务,它会自动给个端口，直接用默认浏览器打开了

参考连接：https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/12004145.html

 pycharm里运行生产allure报告

在使用pycharm+pytest+allure生成测试报告遇到一个问题，运行时执行所有测试用例，但是没有生成任何测试报告，结果查了一下原因，

是由于，在运行代码时默认在pytest框架下运行了代码。而使用pytest测试框架时候，不需要main（）函数，系统可以自动识别测试用例并执行。

如下图，设置Settings>Tools>Python Integrated Tools>Testing，将Default test runner 设置为Unittests即可解决问题。

 

 生成报告：

可以在pycharm打开Terminal终端，执行allure generate report/allure_raw -o report/allure_report --clean后，会在report/allure_report目录生成html报告

或者

 

 pytest遇到的问题：

pytest报错“ImportError while loading conftest ”“ImportMismatchError”

错误信息：
ImportError while loading conftest '/home/lenovo/Desktop/o/openai_jenkins_file_ch/conftest.py'.

ImportMismatchError: ('openai_jenkins_file_ch.conftest', '/home/lenovo/Desktop/openai_jenkins_file_ch/conftest.py', local('/home/lenovo/Desktop/o/openai_jenkins_file_ch/conftest.py'))

解决办法
删除 __pycache__文件夹（进入项目目录文件，搜索__pycache__，就可以看到好多这个文件夹）

 allure的介绍

https://blog.csdn.net/weixin_44275820/article/details/105169996