当前位置: 首页 > news >正文

Pytest-Bdd-Playwright 系列教程(16):标准化JSON报告Gherkin格式命令行报告

Pytest-Bdd-Playwright 系列教程(16):标准化JSON报告&Gherkin格式命令行报告

  • 前言
  • 一、创建Feature文件
  • 二、创建步骤定义文件
  • 三、生成Cucumber格式的JSON报告
  • 四、使用Gherkin格式的命令行报告
  • 五、将BDD报告集成到Jenkins中
  • 总结

前言

  • 在自动化测试中,生成详细、易于理解的报告是非常重要的,尤其是当我们使用行为驱动开发(BDD)方法时;
  • pytest-bdd与Cucumber标准兼容,可以生成多种格式的测试报告,帮助团队更高效地沟通和协作;
  • 本文将介绍如何使用pytest-bdd生成标准化的JSON报告,并展示如何在命令行终端使用Gherkin格式进行报告输出。

一、创建Feature文件

在项目中,创建一个features/login_demo.feature文件,内容如下:

Feature: 用户登录功能Scenario: 用户使用正确的凭证登录Given 用户已打开登录页面When 用户输入有效的用户名和密码Then 用户应该成功登录并看到主页

二、创建步骤定义文件

为每个步骤编写步骤定义,创建一个tests/test_login_demo.py文件,内容如下:

from pytest_bdd import given, when, then, scenario@given('用户已打开登录页面')
def open_login_page():print("打开登录页面")@when('用户输入有效的用户名和密码')
def input_credentials():print("输入有效的用户名和密码")@then('用户应该成功登录并看到主页')
def verify_login():print("验证用户成功登录并看到主页")@scenario('login_demo.feature', '用户使用正确的凭证登录')
def test_login():pass

三、生成Cucumber格式的JSON报告

为了便于后续的报告分析和展示,Pytest-BDD支持将测试结果以Cucumber JSON格式输出。通过以下命令,可以将报告输出到指定路径:

pytest ./tests/test_login_demo.py --cucumberjson=report.json

在这里插入图片描述
该命令会将所有场景展平(即将场景大纲展开为多个具体场景)并生成一个标准的Cucumber格式的JSON报告。

解析JSON报告

生成的JSON报告文件包含了每个场景的执行结果,可以进一步用于集成到CI/CD工具中,如Jenkins。报告内容通常包括每个测试步骤的状态、执行时间等信息。

下面是生成的JSON报告内容:

在这里插入图片描述

四、使用Gherkin格式的命令行报告

除了生成JSON格式的报告,Pytest-BDD还支持在命令行中使用Gherkin格式输出结果。为了让报告更加简洁且易于理解,可以使用--gherkin-terminal-reporter选项。

配置
要启用 --gherkin-terminal-reporter,可以将其添加到你的 pytest 配置文件(pytest.ini)中的 [pytest] 部分:

[pytest]
addopts = -vs --gherkin-terminal-reporter

或者,我们可以在命令行中运行 pytest 时使用该选项,使用-vs选项可以进一步增加输出的详细信息:

pytest ./tests/test_login_demo.py -vs --gherkin-terminal-reporter

在这里插入图片描述
此命令将以Gherkin格式在终端中显示每个场景的执行结果。

注:pytest-sugar 的输出会干扰 --gherkin-terminal-reporter 的格式化效果,单独使用 --gherkin-terminal-reporter以避免干扰。

五、将BDD报告集成到Jenkins中

Jenkins作为常见的持续集成工具,支持通过插件将BDD报告集成到构建过程。
我们可以使用JUnit插件来显示测试结果;
在这里插入图片描述

或者使用Cucumber Reports插件来处理Cucumber格式的JSON报告。
在这里插入图片描述

总结

通过使用pytest-bdd,我们可以生成清晰、标准化的测试报告。无论是Cucumber格式的JSON报告,还是命令行中的Gherkin格式输出,pytest-bdd都能满足不同场景下的需求。将这些报告与持续集成工具(如Jenkins)结合使用,可以进一步提高团队的协作效率和测试反馈的及时性。

相关文章:

Pytest-Bdd-Playwright 系列教程(16):标准化JSON报告Gherkin格式命令行报告

Pytest-Bdd-Playwright 系列教程(16):标准化JSON报告&Gherkin格式命令行报告 前言一、创建Feature文件二、创建步骤定义文件三、生成Cucumber格式的JSON报告四、使用Gherkin格式的命令行报告五、将BDD报告集成到Jenkins中总结 前言 在自动…...

机器学习之学习范式

机器学习的四种主要范式分别是:监督学习、非监督学习、强化学习和半监督学习。以下是每种范式的详细介绍: 1. 监督学习(Supervised Learning) 定义: 通过已标注的数据训练模型,以预测或分类未知数据。 目…...

PHPstudy中的数据库启动不了

法一 netstat -ano |findstr "3306" 查看占用该端口的进程号 taskkill /f /pid 6720 杀死进程 法二 sc delete mysql...

鸿蒙开发-ArkTS 创建自定义组件

在 ArkTS 中创建自定义组件是一个相对简单但功能强大的过程。以下是如何在 ArkTS 中创建和使用自定义组件的详细步骤: 一、定义自定义组件 使用Component注解:为了注册一个组件,使其能够在其他文件中被引用,你需要使用Component…...

记录学习《手动学习深度学习》这本书的笔记(五)

这一章是循环神经网络,太难了太难了,有很多卡壳的地方理解了好久,比如隐藏层和隐状态的区别、代码的含义(为此专门另写了一篇【笔记】记录对自主实现一个神经网络的步骤的理解)、梯度计算相关(【笔记】记录…...

【Qt】Qt+Visual Studio 2022环境开发

在使用Qt Creator的过程中,项目一大就会卡,所以我一般都是用VS开发Cmake开发, 在上一篇文章中,我已经安装了CMake,如果你没有安装就自己按一下。 记得配置Qt环境变量,不然CMake无法生成VS项目&#xff1a…...

云计算HCIP-OpenStack04

书接上回: 云计算HCIP-OpenStack03-CSDN博客 12.Nova计算管理 Nova作为OpenStack的核心服务,最重要的功能就是提供对于计算资源的管理。 计算资源的管理就包含了已封装的资源和未封装的资源。已封装的资源就包含了虚拟机、容器。未封装的资源就是物理机提…...

HCIA-Access V2.5_3_2_VLAN数据转发

802.1Q的转发原则--Access-Link 首先看一下Access,对于Access端口来说, 它只属于一个VLAN,它的VLANID等于PVID。 首先看一下接收方向,前面说过交换机内部一定要带标签转发,所以当交换机接收到一个不带tag的数据帧时,会给它打上端…...

transformer学习笔记-导航

本系列专栏,主要是对transformer的基本原理做简要笔记,目前也是主要针对个人比较感兴趣的部分,包括:神经网络基本原理、词嵌入embedding、自注意力机制、多头注意力、位置编码、RoPE旋转位置编码等部分。transformer涉及的知识体系…...

功能篇:JAVA后端实现跨域配置

在Java后端实现跨域配置(CORS,Cross-Origin Resource Sharing)有多种方法,具体取决于你使用的框架。如果你使用的是Spring Boot或Spring MVC,可以通过以下几种方式来配置CORS。 ### 方法一:全局配置 对于所…...

防火墙内局域网特殊的Nginx基于stream模块进行四层协议转发模块的监听443 端口并将所有接收转发到目标服务器

在一些特殊场合下, 公司内部网络防火墙限制, 不能做端口映射, 此时可以使用nginx的做从四层协议转发, 只走tcp/ip协议, 而不走http方式, 可以做waf设置, 就可以做443, 或其它端口, 从而达到被直接转发到远程服务器效果 机房只映射了一个IP:22280, 而需求是这个SDK只能通过…...

【Hive】-- hive 3.1.3 伪分布式部署(单节点)

1、环境准备 1.1、版本选择 apache hive 3.1.3 apache hadoop 3.1.0 oracle jdk 1.8 mysql 8.0.15 操作系统:Mac os 10.151.2、软件下载 https://archive.apache.org/dist/hive/ https://archive.apache.org/dist/hadoop/ 1.3、解压 tar -zxvf apache-hive-4.0.0-bin.tar…...

C++ STL 队列queue详细使用教程

序言 我们平常写广搜什么&#xff0c;上来就是一句 queue<XXX> qu; 说明队列时很重要的。 STL库中的queue把队列的各种操作封装成一个类&#xff0c;非常方便&#xff0c;信奥中使用它也是很有优势的。 目录 一、队列的定义 二、创建队列对象 三、队列的初始化 四、常…...

【前端】JavaScript 中的 filter() 方法的理论与实践深度解析

博客主页&#xff1a; [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: 前端 文章目录 &#x1f4af;前言&#x1f4af;filter() 方法的概念与原理1. 什么是 filter()&#xff1f;2. 基本工作原理3. 方法特点4. 用法格式参数解析 &#x1f4af;代码案例详解示例&#xff1a;筛选有效数字并…...

【机器学习算法】——决策树之集成学习:Bagging、Adaboost、Xgboost、RandomForest、XGBoost

集成学习 **集成学习(Ensemble learning)**是机器学习中近年来的一大热门领域。其中的集成方法是用多种学习方法的组合来获取比原方法更优的结果。 使用于组合的算法是弱学习算法&#xff0c;即分类正确率仅比随机猜测略高的学习算法&#xff0c;但是组合之后的效果仍可能高于…...

JVM运行时数据区内部结构

VM内部结构 对于jvm来说他的内部结构主要分成三个部分&#xff0c;分别是类加载阶段&#xff0c;运行时数据区&#xff0c;以及垃圾回收区域&#xff0c;类加载我们放到之后来总结&#xff0c;今天先复习一下类运行区域 首先这个区域主要是分成如下几个部分 下面举个例子来解释…...

Navicat for MySQL 查主键、表字段类型、索引

针对Navicat 版本11 &#xff0c;不同版本查询方式可能不同 1、主键查询 &#xff08;重点找DDL&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff09; 方法&#xff08;1&#xff09; &#xff1a;右键 - 对象信息 - 选择要查的表 - DDL - PRIMARY KEY 方法&#xff08;2&…...

如何在谷歌浏览器中实现自定义主题

在数字化时代&#xff0c;个性化设置已成为提升用户体验的重要一环。对于广泛使用的谷歌浏览器而言&#xff0c;改变默认的浏览器主题不仅能够美化界面&#xff0c;还能在一定程度上提升使用效率和愉悦感。本文将详细介绍如何在谷歌浏览器中实现自定义主题&#xff0c;包括从官…...

visual studio 2022 c++使用教程

介绍 c开发windows一般都是visual studio&#xff0c;linux一般是vscode&#xff0c;但vscode调试c不方便&#xff0c;所以很多情况都是2套代码&#xff0c;在windows上用vs开发方便&#xff0c;在转到linux。 安装 1、官网下载vs2022企业版–选择桌面开发–安装位置–安装–…...

曝光三要素

一光圈 光圈越大&#xff0c;数值越小&#xff0c;画面越亮&#xff0c;背景越模糊 光圈越小&#xff0c;数值越大&#xff0c;画面越暗&#xff0c;背景越清晰 二 快门 快门最主要的作用是控制曝光时间的长短 快门速度的单位是秒&#xff0c;一般用 1秒&#xff0c;1/8秒&am…...

ai辅助cad开发:让快马平台的kimi模型帮你思考和编写参数化设计代码

AI辅助CAD开发&#xff1a;让快马平台的Kimi模型帮你思考和编写参数化设计代码 最近在做一个参数化齿轮生成器的项目&#xff0c;发现用传统方式开发效率很低。后来尝试用InsCode(快马)平台的AI辅助功能&#xff0c;整个过程变得轻松多了。这里分享下我的开发经验&#xff0c;…...

计算机毕业设计springboot基于web的好文阅读网站的设计与实现 SpringBoot在线文学阅读与创作平台的设计与实现 基于Web的数字化阅读社区系统构建

计算机毕业设计springboot基于web的好文阅读网站的设计与实现xl6429gd &#xff08;配套有源码 程序 mysql数据库 论文&#xff09; 本套源码可以在文本联xi,先看具体系统功能演示视频领取&#xff0c;可分享源码参考。随着互联网技术的飞速发展和数字阅读习惯的普及&#xff0…...

ai辅助开发,让快马平台智能优化你的openclaw脚本安全性与性能

今天想和大家分享一个实用技巧&#xff1a;如何用AI辅助开发&#xff0c;在InsCode(快马)平台上优化openclaw脚本的安全性与性能。最近我需要一个能智能清理下载文件夹的脚本&#xff0c;但又要避免误删重要文件&#xff0c;这个需求让我深刻体会到AI辅助开发的便利性。 需求分…...

告别教材下载烦恼:国家中小学智慧教育平台电子课本解析工具如何实现3分钟高效获取

告别教材下载烦恼&#xff1a;国家中小学智慧教育平台电子课本解析工具如何实现3分钟高效获取 【免费下载链接】tchMaterial-parser 国家中小学智慧教育平台 电子课本下载工具&#xff0c;帮助您从智慧教育平台中获取电子课本的 PDF 文件网址并进行下载&#xff0c;让您更方便地…...

PyTorch实战:手把手教你实现MobileFaceNet人脸识别模型(附完整代码)

PyTorch实战&#xff1a;从零构建MobileFaceNet人脸识别系统 人脸识别技术正在从实验室走向日常生活&#xff0c;而MobileFaceNet作为轻量级模型的代表&#xff0c;在移动端和嵌入式设备上展现出惊人的潜力。今天我们将深入探讨如何用PyTorch实现这个高效的神经网络架构&#x…...

面相对象高级(static)

##静态&#xff08;static&#xff09;1.static修饰成员变量&#xff1a;类变量&#xff1a;有static修饰&#xff0c;属于类&#xff0c;在计算机里只有一份&#xff0c;会被类的全部对象共享因为属于类&#xff0c;需要通过类名就可以调用&#xff1a;类名.静态变量##### 实际…...

效率提升秘籍:使用快马AI一键生成动漫视频批量处理与格式转换工具

效率提升秘籍&#xff1a;使用快马AI一键生成动漫视频批量处理与格式转换工具 最近接手了一个动漫视频处理的项目&#xff0c;需要将大量不同格式的动漫视频统一转换为高清MP4格式&#xff0c;并生成预览缩略图。手动处理不仅耗时耗力&#xff0c;还容易出错。于是我开始寻找自…...

保姆级避坑指南:在Ubuntu 22.04上为ROS2 Humble编译OpenCV 4.2.0和cv_bridge

深度解析&#xff1a;Ubuntu 22.04下ROS2 Humble与OpenCV 4.2.0的精准版本匹配实战 当视觉SLAM遇上ROS2生态&#xff0c;版本依赖就像一场精密的外科手术。本文将带你穿透ORB-SLAM3等视觉算法与ROS2 Humble环境整合时的核心痛点——特别是OpenCV 4.2.0与cv_bridge的版本锁定机…...

效果实测:Image-to-Video如何将风景照变成动态视频?

效果实测&#xff1a;Image-to-Video如何将风景照变成动态视频&#xff1f; 1. 惊艳的开场&#xff1a;静态照片"活"起来了 想象一下&#xff0c;你手机里那些美丽的风景照片突然"活"了过来——海浪开始翻滚&#xff0c;云朵缓缓飘动&#xff0c;树叶在微…...

IntelliJ IDEA中SVN与Git版本管理的高效配置指南

1. 为什么需要版本管理工具&#xff1f; 如果你曾经因为误删代码而熬夜重写&#xff0c;或者因为团队协作时文件覆盖而崩溃&#xff0c;那你一定需要版本管理工具。想象一下&#xff0c;代码就像写作文时的草稿纸——每次修改都保留历史版本&#xff0c;随时可以回退到上周二下…...