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自动化测试-Pytest测试

news 2025/9/19 12:19:24

pytest简介

基本测试实例

编写测试文件

执行测试

pytest运行时参数

mark标记

Fixture

pytest插件

Allure测试报告

测试步骤

pytest简介

Pytest‌是一个非常流行的Python测试框架，它支持简单的单元测试和复杂的功能测试，具有易于上手、功能强大、灵活配置等特点，已经成为最流行的测试框架之一‌。

简单易用‌	Pytest的API设计简洁，使得编写测试用例非常容易
功能强大‌	支持参数化测试、断言、fixture等功能，能够满足各种复杂的测试需求。
灵活配置‌	可以通过插件扩展功能，支持与Selenium、Requests、Appium等工具集成，实现Web自动化、接口自动化和App自动化。
报告生成‌	结合Allure，可以生成美观的测试报告。
插件丰富‌	拥有大量的插件，如pytest-ordering、pytest-rerunfailures、pytest-xdist等，支持用例管理、执行、跳过、失败重跑等功能‌

安装 pip install pytest 版本检查 pytest --version

基本测试实例

pytest测试文件的命名规则和基本使用方法：1）测试文件命名‌：测试文件通常以test_开头或以_test 结尾。 ‌2）测试函数命名‌：测试函数应以test开头。3）运行测试用例‌：在命令行中使用pytest命令可以自动发现并运行所有的测试用例。也可以指定要运行的测试文件或测试函数‌

编写测试文件

sub_test.py 与test_example.py

#sub_test.py
def sub_num(a,b):return a-b
def test_sub():assert sub_num(2,3)==5
#test_example.py
def add_num(a,b):return a+b
def test_add():assert add_num(2,3)==5

执行测试

命令行执行 pytest 会过滤所有以test开头或结尾的文件，然后执行文件，匹配所有以test开头的类然后匹配所有以test开头的测试函数并执行

或者pytest ./文件目录去解析特定文件

pytest运行时参数

-k：根据表达式选择测试用例。 -m：只运行带有标记的测试用例

-s：当测试失败时，打印出错误信息。 --ff：先运行之前失败的测试用例

-x：在第一个测试失败时退出测试运行。 --lf：运行上次失败的测试用例

--collect-only：仅收集测试用例，不运行它们。 --maxfail：指定在失败指定数量的测试用例后停止测试

-v：输出更详细的测试信息，包括测试用例名称及其所在的类。

--tb=style：控制台中的错误信息输出格式，例如--tb=line仅显示错误的那一行

mark标记

import pytest
def sub_num(a,b):return a-b
def test_sub1():assert sub_num(2,3)==-1
@pytest.mark.skip('pytest skip')
def test_sub2():assert sub_num(2,2)==0
@pytest.mark.skipif(condition=(1==1),reason='True pytest skipif')
def test_sub3():assert sub_num(2,1)==1
@pytest.mark.skipif('1==2')
def test_sub4():assert sub_num(3,1)==2
@pytest.mark.xfail  #预期到的结果
def test_sub5():assert sub_num(3,1)==23
@pytest.mark.xfail
def test_sub6():assert sub_num(3,1)==2
ls=[(1,2,3),(1,2,3),(2,4,6)]
@pytest.mark.parametrize('n1,n2,sum',ls)
def test_sub7(n1,n2,sum):assert n1+n2 == sum
#pytest -v -m smoke
#sub_test.py::test_example1 PASSED                                                                        [ 50%] 
#sub_test.py::test_example2 PASSED   
@pytest.mark.smoke
def test_example1():assert True
@pytest.mark.smoke
def test_example2():assert 1 + 1 == 2

Fixture

pytest的fixture是一个非常强大的功能，主要用于在测试用例执行前后进行初始化和清理操作(类似setup、teardown)。通过使用@pytest.fixture()装饰器，可以将一个函数声明为fixture。该fixture的名字默认为函数名，也可以通过name参数指定别名。测试用例可以通过在参数列表中包含fixture的名字来使用它，pytest会在测试函数运行之前执行该fixture‌。

参数

scope	定义夹具的作用域，决定夹具的生命周期。可选值包括： 'function'：每个测试函数调用时都会创建新的夹具（默认值）。 'class'：每个测试类调用时创建一次夹具。 'module'：每个模块调用时创建一次夹具。 'session'：整个测试会话中只创建一次夹具。
autouse	默认为 False。如果设置为 True，则夹具会自动应用于所有测试，而不需要在测试中显式声明
params	允许为夹具提供多个参数值，测试函数将会被多次调用，每次使用不同的参数。
name	为夹具指定一个名称，默认情况下使用函数名

import pytest
@pytest.fixture()
def fix_prepare():print('this is fixture prepare')
def test_fixture1(fix_prepare):print('test_fix1')
def test_fixture2(fix_prepare):print('test_fix2')
@pytest.fixture(scope='module')
#db_connection 夹具在整个模块中只会创建一次，两个测试函数都共享这个连接。
def db_connection():connection = "Database Connection"yield connection  # 提供夹具的值print("Closing the database connection")  # 清理工作# 使用夹具的测试函数
def test_db1(db_connection):assert db_connection == "Database Connection"def test_db2(db_connection):assert db_connection == "Database Connection"
@pytest.fixture(autouse=True) # 定义一个自动使用的夹具
def setup_environment(): #会在每个测试函数运行前自动调用，无需在测试函数中显式声明print("Setting up the environment")yield  #测试固件需要yeild支持teardownprint("Tearing down the environment")
# 测试函数
def test_example1():assert True
def test_example2():assert True
# 定义一个参数化的夹具
@pytest.fixture(params=["apple", "banana", "cherry"])
def fruit(request):return request.param
def test_fruit(fruit): # 使用夹具的测试函数#fruit 夹具会为每个测试函数提供不同的参数值，测试函数将会被调用三次，# 分别使用 "apple"、"banana" 和 "cherry"。assert fruit in ["apple", "banana", "cherry"]
if __name__=='__main__':pytest.main(['-vs','test_fixture.py'])

pytest插件

pytest-ordering	这个插件允许你控制测试函数的运行顺序，通过使用@pytest.mark.run(order=1)这样的装饰器
pytest-assume	这个插件引入了一个新的pytest.assume()函数，它允许你在一个测试中进行多次断言，并在第一次失败后停止测试。
pytest-xdist	这个插件增加了对并行测试的支持，可以通过不同的CPU或者机器并行运行测试。
pytest-instafail	这个插件在测试失败时提供实时的失败信息，而不是等到测试结束。
pytest-rerunfailures	这个插件可以在测试失败后重新运行它们。
pytest-html	这个插件生成美观的HTML测试报告。
pytest-metadata	这个插件允许你在测试结束后添加元数据。
pytest-cov	这个插件提供了代码覆盖率的报告。
pytest-forked	这个插件是pytest-xdist的一部分，但也可以单独使用，提供了一种在多个进程中运行测试的方法
pytest-sugar	这个插件提供了一种更好的控制台输出，可以显示测试进度。

Allure测试报告

测试步骤

1）allure的官网下载地址：https://github.com/allure-framework/allure2/releases

2）解压、配置环境变量，cmd 输入allure 检验安装配置

3）pip install allure-pytest 执行命令运行测试case pytest --alluredir ./result/ 生成许多json文件等

4）allure generate .\result\ -o ./report/ --clean

5）windows下 allure generate ./path/to/your/test_results -o ./path/to/report --clean （-O可以写成--report--dir或--output 生成测试报告路径， generate生成测试报告，--clear清楚报告生成一个新的）

6）查看测试报告： windows下可以 allure open -h localhost -p 8083 ./report/ （页面加载index.html一致loading，当然还可以使用别的方法）

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