前言
- 平常我们功能测试用例非常多时，比如有1千条用例，假设每个用例执行需要1分钟，如果单个测试人员执行需要1000分钟才能跑完
- 当项目非常紧急时，会需要协调多个测试资源来把任务分成两部分，于是执行时间缩短一半，如果有10个小伙伴，那么执行时间就会变成十分之一，大大节省了测试时间
- 为了节省项目测试时间，10个测试同时并行测试，这就是一种分布式场景
- 同样道理，当我们自动化测试用例排常多的时候， 一条条按顺序执行会非常慢（虽然接口很快），pytest-xdist的出现就是为了让自动化测试用例可以分布式执行，从而节省自动化测试时间
- pytest-xdist是属于进程级别的并发
安装
代码语言：javascript复制pip3 install pytest-xdistpytest-xdist插件扩展了一些独特的测试执行模式pytest：
- 测试运行并行化：如果有多个CPU或主机，则可以将它们用于组合测试运行。会加快运行速度
- –looponfail：在子进程中重复运行测试。每次运行之后，pytest会等待，直到项目中的文件发生更改，然后重新运行以前失败的测试。重复此过程直到所有测试通过，之后再次执行完整运行。
- 多平台覆盖：您可以指定不同的Python解释器或不同的平台，并在所有平台上并行运行测试。
在远程运行测试之前，pytest有效地将您的程序源代码“rsyncs”到远程位置。报告所有测试结果并显示给您的本地终端。您可以指定不同的Python版本和解释器。
并行测试
多cpu并行执行用例，直接加个-n参数即可，后面num参数就是并行数量，比如num设置为3
代码语言：javascript复制pytest -n 3运行以下代码，项目结构如下
代码语言：javascript复制web_xdist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 具体代码
代码语言：javascript复制# web_conf_py/conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope="session")
def start():
print("n打开首页")
return "jkc"
# web_xdist/baidu/conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope="session")
def open_baidu():
print("打开百度页面_session")
# web_xdist/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 == "jkc"
def test_02(start, open_baidu):
print("测试用例test_02")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_1_baidu.py"])
# web_xdist/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 == "jkc"
def test_07(start, open_baidu):
print("测试用例test_02")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_2.py"])
# web_xdist/blog/conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope="function")
def open_blog():
print("打开blog页面_function")
# web_xdist/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 == "jkc"
def test_04(start, open_blog):
print("测试用例test_04")
time.sleep(1)
assert start == "jkc"
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 == "jkc"
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_2_blog.py"])不使用分布式测试的命令和所需执行时间：7.09s
代码语言：javascript复制collecting ...
web_xdist/baidu/test_1_baidu.py ✓✓ 29% ██▉
web_xdist/baidu/test_2.py ✓✓ 57% █████▊
web_xdist/blog/test_2_blog.py ✓✓✓ 100% ██████████
Results (7.09s):
7 passed使用分布式测试的命令和所需执行时间：2.77s
代码语言：javascript复制pytest -n auto测试结果
代码语言：javascript复制gw0 [7] / gw1 [7] / gw2 [7] / gw3 [7] / gw4 [7] / gw5 [7] / gw6 [7] / gw7 [7] / gw8 [7] / gw9 [7] / gw10 [7] / gw11 [7]
web_xdist/baidu/test_2.py ✓✓ 100% ██████████
web_xdist/baidu/test_1_baidu.py ✓✓ 71% ███████▎
web_xdist/blog/test_2_blog.py ✓✓✓ 86% ████████▋
Results (2.77s):
7 passed知识点
- 可以看到，最终运行时间只需要2.77s，我的电脑是真6核，假12核
- -n auto：可以自动检测到系统的CPU核数；从测试结果来看，检测到的是逻辑处理器的数量，即假12核
- 使用auto等于利用了所有CPU来跑用例，此时CPU占用率会特别高
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/166345.html原文链接：https://javaforall.cn
