本文写作思路和建议：
1、本文从Python的Pytest库基本安装使用开始讲起，详细说明pytest如何操作，如何快速入门？ 2、同时说明了pytest的常用特性，如何在自动化测试中进行应用，达到应有的测试效率？ 3、建议：阅读本文基本可以掌握Pytest的用法，另外学习的时候建议和Unittest库进行对比着使用，将会达到更好的效果。
1 pytest简介、安装和用例运行
1.1 pytest简介
- pytest是Python的一个单元测试框架，与python自带的unittest测试框架类似；
- pytest比unittest框架使用起来更简洁，效率更高，而且特性比较多，也就非常的灵活；
- 比如pytest常用的特性有：
① 对case可以进行设置跳过，也可以进行标记（比如失败等）；
② 可以重复执行失败的case；
③ 可以兼容执行unittest编写的case；
④ 有很多第三方的插件，比如报告allure等；
⑤ 支持持续集成；
⑥ 和unittest一样支持参数化，但Pytest方法更多，更灵活； 。。。
1.2 Pytest安装
- 直接使用命令即可：
pip install -U pytest
- 可以使用以下命令查看pytest的版本号：
pip show pytest
- 需要注意的是，pytest对于Python版本是有要求的，目前最新版本的pytest需要Python在3.8及以上版本。
1.3 pytest如何运行用例？
- 首先看下pytest运行用例规则：
A、文件名规则：test_*.py和 *_test.py命名的函数;
B、函数名规则：以test_开头的函数;
C、python包的规则：同python一样，包需要有__init__.py文件;
D、静默运行：以-q或-quiet参数进行静默运行函数；
- 运行方式：
1、通过文件名去运行，比如在代码中加if __name == 'main__': pytest.main("-s", "test_mm.py")；
2、通过命令行调用运行，直接用pytest -s test_mm.py； 3、直接匹配某个目录下所有符合规则的case去运行，比如pytest -vs，或者将规则写入pytest.ini文件中。
- 举个例子看下运行效果，以下脚本命名为test_mm.py：
# test_mm.py
# -*- coding:utf-8 -*-
import pytest
class TestClass:
def test_you(self):
y = "you"
assert "y" in y
def test_hai(self):
h = "hai"
assert "gg" not in h
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s", "test_mm.py"])
# 输出：
# test_mm1.py ..
# ============================== 2 passed in 0.08s ==============================2 pytest的setup、teardown特性
- pytest前置和后置就是告诉用例运行前应该做啥，运行完后应该做啥；
- 和unittest有一些方法是一样的；
- pytest有十种前置和后置方法：
方法 | 运行级别 | 说明 |
|---|---|---|
setup_module() | 模块级别 | 整个.py模块开始前只执行一次,如打开一次浏览器 |
teardown_module() | 模块级别 | 整个.py模块结束后只执行一次,如关闭一次浏览器 |
setup_function() | 函数级别 | 每个函数级别用例开始前都执行,此方法不在类中 |
teardown_function() | 函数级别 | 每个函数级别用例结束后都执行,此方法不在类中 |
setup_class() | 类级别 | 整个测试类开始前只执行一次,和Unittest基本一样 |
teardown_class() | 类级别 | 整个测试类结束后只执行一次，和Unittest基本一样 |
setup_method() | 方法级别 | 类里面每个用例执行前都会执行 |
teardown_method() | 方法级别 | 类里面每个用例结束后都会执行 |
setup() | 方法细化级别 | 类里面每个用例执行前都会执行 |
teardown() | 方法细化级别 | 类里面每个用例结束后都会执行 |
- 咱们来看一个示例，文件命名为test_set_tear.py：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pytest
def setup_module():
print("setup_module：整个.py模块开始前只执行一次")
def teardown_module():
print("teardown_module：整个.py模块结束后只执行一次")
def setup_function():
print("setup_function：每个函数级别用例开始前都执行")
def teardown_function():
print("teardown_function：每个函数级别用例结束后都执行")
def test_one():
print("用例1")
def test_two():
print("用例2")
class TestOne():
def setup_class(self):
print("setup_class：整个测试类开始前只执行一次")
def teardown_class(self):
print("teardown_class：整个测试类结束后只执行一次")
def setup_method(self):
print("setup_method：类里面每个用例执行前都会执行")
def teardown_method(self):
print("teardown_method：类里面每个用例结束后都会执行")
def setup(self):
print("setup：类里面每个用例执行前都会执行")
def teardown(self):
print("teardown：类里面每个用例结束后都会执行")
def test_thr(self):
print("用例3")
def test_fo(self):
print("用例4")
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_set_tear.py"])
# 输出为：
# setup_module：整个.py模块开始前只执行一次
# setup_function：每个函数级别用例开始前都执行
# 用例1
# .teardown_function：每个函数级别用例结束后都执行
# setup_function：每个函数级别用例开始前都执行
# 用例2
# .teardown_function：每个函数级别用例结束后都执行
# setup_class：整个测试类开始前只执行一次
# setup_method：类里面每个用例执行前都会执行
# setup：类里面每个用例执行前都会执行
# 用例3
# .teardown：类里面每个用例结束后都会执行
# teardown_method：类里面每个用例结束后都会执行
# setup_method：类里面每个用例执行前都会执行
# setup：类里面每个用例执行前都会执行
# 用例4
# .teardown：类里面每个用例结束后都会执行
# teardown_method：类里面每个用例结束后都会执行
# teardown_class：整个测试类结束后只执行一次
# teardown_module：整个.py模块结束后只执行一次
4 passed in 0.14s3 pytest如何进行用例断言？
- pytest中的断言就使用assert即可；
- pytest的常用断言方式有以下几种：
断言 | 说明 |
|---|---|
assert a | 判断 a为真 |
assert not a | 判断 a不为真 |
assert a in b | 判断 b 包含 a |
assert a == b | 判断 a 等于 b |
assert a != b | 判断 a 不等于 b |
- 看一个示例，把以下脚本命名为：test_assert.py:
# -*- coding:utf-8 -*-
import pytest
class TestU():
def test_f(self):
a = 3
b = 4
s = a b
return s
def test_func(self):
assert self.test_f() == 7, "计算结果不是7"
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_assert.py"])
# 输出为：
# test_assert.py .. [100%]
# ================== 2 passed in 0.31s ====================4 pytest中的fixture特性
4.1 fixture简介
- 和setup、teardown的区别是：fixture可自定义测试用例的前置条件
- setup、teardown针对整个脚本全局生效，可实现在执行用例前后加入一些操作；
- setup、teardown不能做到灵活使用，比如用例A先登陆，用例B不需要登陆，用例C需要登陆，这样使用fixture更容易实现功能。
4.2 fixture参数
参数原型：fixture(scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None):
- 关于参数解释如下：
参数 | 说明 |
|---|---|
scope | 默认：function，还有class、module、package、session |
autouse | 默认：False，手动调用该fixture；为True，所有作用域内的测试用例都会自动调用该fixture |
params | 一个可选的参数列表 |
ids | 每个字符串id的列表 |
name | fixture的名称， 默认为装饰函数的名称，同一模块的fixture相互调用建议写个不同的name |
4.3 示例说明
- 关于用法直接参考上边的参数说明即可；
- 这里我们用一个例子来进行说明，以下代码写入脚本test_mfixture.py：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pytest
# 不带参数时默认scope="function"
@pytest.fixture
def case():
print("这个是登陆功能！")
def test_one(case):
print("用例1需要登陆,然后进行操作one")
def test_two():
print("用例2不需要登陆,直接操作two")
@pytest.fixture
def case1():
print("输入验证码")
def test_three(case):
print("用例3需要登陆,然后操作three")
@pytest.mark.usefixtures("case", "case1")
def test_four(case1):
print("先登录，再输入验证码，最后操作four")
@pytest.fixture(autouse=True)
def case2():
print("所有用例都会调用case2")
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_mfixture.py"])
# 输出为：
# test_mfixture.py::test_one 所有用例都会调用case2
# 这个是登陆功能！
#PASSED [ 25%]用例1需要登陆,然后进行操作one
#test_mfixture.py::test_two 所有用例都会调用case2
#PASSED [ 50%]用例2不需要登陆,直接操作two
#test_mfixture.py::test_three 所有用例都会调用case2
# 这个是登陆功能！
#PASSED [ 75%]用例3需要登陆,然后操作three
#test_mfixture.py::test_four 所有用例都会调用case2
# 这个是登陆功能！
# 输入验证码
#PASSED [100%]先登录，再输入验证码，最后操作four
#=========== 4 passed in 0.03s ==========5 pytest如何跳过用例执行？
- 在Pytest中也提供了两种方式进行用例的跳过 skip、skipif；
- pytest.skip()不同于pytest.mark.skip，pytest.mark.skip是作用于整个测试用例；而 pytest.skip()是测试用例执行期间强制跳过不再执行剩余内容； 和Python中break 跳出循环类似。
- 一个示例简单说明下，脚本命名为test_pytest_skip1.py：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pytest
import time
@pytest.fixture()
def start():
print("打开浏览器，输入用户名和密码登陆")
yield
print("关闭浏览器")
def test_1(start):
print("用例1......")
i = 1
while True:
print(time.time())
i = 1
if i == 6:
pytest.skip("打印5次时间后，第六次不再打印了~")
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s", "test_pytest_skip1.py"])
# 输出为：
# test_pytest_skip1.py::test_1 打开浏览器，输入用户名和密码登陆
# SKIPPED (打印5次时间后，第六次不再打印了~) [100%]用例1......
# 1668677189.0525532
# 1668677189.0525532
# 1668677189.0525532
# 1668677189.0525532
# 1668677189.0525532
# Skipped: 打印5次时间后，第六次不再打印了~
# 关闭浏览器
# ======== 1 skipped in 0.02s ===========6 pytest的mark特性
- pytest可自定义标记，即进行mark；
- 作用是把一个大项目自动化用例，划分多个模块，标明哪些是模块A用例，哪些是模块B的，运行代码时候指定mark名称运行就可以；
- 使用方法为：
@pytest.mark.自定义名称
- 一个示例，脚本为test_mark.py：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pytest
@pytest.mark.login
def test_login():
print("用户登陆")
@pytest.mark.case_a
def test_case_a():
print("执行用例a")
@pytest.mark.case_b
def test_case_b():
print("执行用例b")
@pytest.mark.quit
def test_quit():
print("用户退出")运行规则如下：
1、运行一个标记：pytest -s -m login test_mark.py；
2、运行多个标记：pytest -s -m "login or case_a or case_b or quit" test_mark.py；
3、不运行某个标记，直接取反即可：pytest -s -m "not quit" test_mark.py
7 pytest参数化如何使用？
- pytest允许在多个级别启用测试参数化；
- pytest.fixture() 允许fixture有参数化功能；
- @pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和fixtures；
- pytest_generate_tests 允许定义自定义参数化方案或扩展。
7.1 parametrize方法
- 参数说明：
parametrize(argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None)；
参数 | 说明 | 格式 | 备注 |
|---|---|---|---|
argnames | 参数名称 | 字符串"arg1,arg2,arg3" | 也可以list或者tuple |
argvalues | 参数值列表 | val1,val2,val3 | 多参数用元组存放 (val1,val2), (val3, val4) |
indirect | 设置成True，则把传进来的参数当函数执行，而不是一个参数 | / | / |
ids | 用例的ID | 字符串列表 | ids的长度需要与测试数据列表的长度一致 |
scope | 用于控制Fixture的作用范围 | / | 默认"function" |
7.2 使用方法
- 示例如下，脚本为test_pytest_parametrize.py：
# -*- coding:utf-8 -*-
import pytest
@pytest.mark.parametrize("num, result", [("10 10", 20),
("30 - 10", 20),
("4 * 5", 20),
("40 / 2", 20)])
def test_case(num, result):
print(f"num:{num}")
print(f"result:{result}")
assert eval(num) == result
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s", "test_pytest_parametrize.py"])
# 输出为：
# test_pytest_parametrize.py
# num:10 10
# result:20
# .
# num:30 - 10
# result:20
# .
# num:4 * 5
# result:20
# .
# num:40 / 2
# result:20
# .8 总结及说明
除了以上提及的，pytest还有其他很多特性，或者很多第三方插件，这里不再赘述了，比如有；
- 用例失败重跑可以使用插件pytest-rerunfailures来实现；
- pytest-HTML是一个插件，pytest用于生成测试结果的HTML报告；
- 为了重复执行用例，我们可以使用pytest-repeat插件；
- pytest.ini是一个固定的文件，用来读取配置信息；
- 使用pytest-assume插件来解决多重断言；
- pytest-xdist插件可以让自动化测试用例分布式执行，节省测试时间，属于进程级别的并发；
- allure-pytest插件可以生成完美的自动化可视化报告。
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