pytest分布式执行（pytest-xdist）

前言

平常我们手工测试用例非常多时，比如有1千条用例，假设每个用例执行需要1分钟。如果一个测试人员执行需要1000分钟才能执行完，当项目非常紧急的时候，我们会用测试人力成本换取时间成本，这个时候多找个小伙伴把任务分成2部分，于是时间缩减一半。如果是十个人一起执行，1000个用例理论上只需100分钟就能完成，时间缩短到了1/10。大大节省的测试时间，为项目节省了时间成本。

pytest 3.6.3
pytest-xdist 1.23.2

同样道理，当我们测试用例非常多的时候，一条条执行，很显然会比较慢，那么如何让测试用例并行执行呢，这就是我们接下来要讲的pytest分布式执行插件pytest-xdist

pytest-xdist

cmd里面使用pip安装,目前版本号Version: 1.23.2

pip install pytest-xdist

>pip show pytest-xdist
Name: pytest-xdist
Version: 1.23.2
Summary: pytest xdist plugin for distributed testing and loop-on-failing modes
Home-page: https://github.com/pytest-dev/pytest-xdist
Author: holger krekel and contributors
Author-email: [e-mail],[e-mail]
License: MIT
Location: e:\python36\lib\site-packages
Requires: execnet, pytest-forked, six, pytest

pytest-xdist官网地址：【Home-page: https://github.com/pytest-dev/pytest-xdist】

该pytest-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。
如果您想知道pytest-xdist如何在幕后工作，可以看这里【OVERVIEW】

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

pytest -n 3

运行以下代码，项目结构如下

web_conf_py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      

代码参考：

# web_conf_py/conftest.py
import [e-mail](scope="session")
def start():print("\n打开首页")return "yoyo"# web_conf_py/baidu/conftest.py
import [e-mail](scope="session")
def open_baidu():print("打开百度页面_session")# web_conf_py/baidu/test_1_baidu.py
import pytest
import timedef test_01(start, open_baidu):print("测试用例test_01")time.sleep(1)assert start == "yoyo"def test_02(start, open_baidu):print("测试用例test_02")time.sleep(1)assert start == "yoyo"if __name__ == "__main__":pytest.main(["-s", "test_1_baidu.py"])# web_conf_py/baidu/test_2.py
import pytest
import timedef test_06(start, open_baidu):print("测试用例test_01")time.sleep(1)assert start == "yoyo"
def test_07(start, open_baidu):print("测试用例test_02")time.sleep(1)assert start == "yoyo"if __name__ == "__main__":pytest.main(["-s", "test_2.py"])# web_conf_py/blog/conftest.py
import [e-mail](scope="function")
def open_blog():print("打开blog页面_function")# web_conf_py/blog/test_2_blog.pyimport pytest
import time
def test_03(start, open_blog):print("测试用例test_03")time.sleep(1)assert start == "yoyo"def test_04(start, open_blog):print("测试用例test_04")time.sleep(1)assert start == "yoyo"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 == "yoyo"if __name__ == "__main__":pytest.main(["-s", "test_2_blog.py"])

正常运行需要消耗时间：7.12 seconds

E:\YOYO\web_conf_py>pytest
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.0, pytest-3.6.3, py-1.5.4, pluggy-0.6.0
rootdir: E:\YOYO\web_conf_py, inifile:
plugins: xdist-1.23.2, metadata-1.7.0, html-1.19.0, forked-0.2
collected 7 itemsbaidu\test_1_baidu.py ..                                                 [ 28%]
baidu\test_2.py ..                                                       [ 57%]
blog\test_2_blog.py ...                                                  [100%]========================== 7 passed in 7.12 seconds ===========================

设置并行运行数量为3，消耗时间：3.64 seconds，大大的缩短了用例时间

E:\YOYO\web_conf_py>pytest -n 3
============================= test session starts =============================
platform win32 -- Python 3.6.0, pytest-3.6.3, py-1.5.4, pluggy-0.6.0
rootdir: E:\YOYO\web_conf_py, inifile:
plugins: xdist-1.23.2, metadata-1.7.0, html-1.19.0, forked-0.2
gw0 [7] / gw1 [7] / gw2 [7]
scheduling tests via LoadScheduling
.......                                                                  [100%]
========================== 7 passed in 3.64 seconds ===========================

测试报告

使用pytest-xdist插件也能生成html报告,完美支持pytest-html插件

pytest -n 3 --html=report.html --self-contained-html

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