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Pytest 测试框架

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前言

自动化测试前，需要提前准备好数据，测试完成后，需要自动清理脏数据，有没有更好用的框架？
自动化测试中，需要使用多套测试数据实现用例的参数化，有没有更便捷的方式？
自动化测试后，需要自动生成优雅、简洁的测试报告，有没有更好的生成方法

Pytest 背景与优势

Pytest 是什么？

pytest 能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试；
pytest 可以结合 Requests 实现接口测试；结合 Selenium、Appium 实现自动化功能测试；
使用 pytest 结合 Allure 集成到 Jenkins 中可以实现持续集成。
pytest 支持 315 种以上的插件；

为什么要选择 Pytest

丰富的第三方插件
- 报告
- 多线程
- 顺序控制

pytest

pytest pytest

为什么要选择 Pytest

简单灵活

# content of test_sample.py
def inc(x):
    return x + 1


def test_answer():
    assert inc(3) == 5

为什么要选择 Pytest

兼容 unittest
定制化插件开发

pytest

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Pytest 安装与准备

Pytest 环境安装

前提：本地已配置完成Python环境
第一种方式 pip install pytest
第二种方式 PyCharm 直接安装

运行第一个脚本

# content of test_sample.py
def inc(x):
    return x + 1


def test_answer():
    assert inc(3) == 5

实操

1、创建目录 Desktop(桌面)/pytestdemo1
2、创建文件 test_first.py
3、打开【terminal】 /【命令提示行cmd】
4、运行 pytest 回车

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Pytest 命名规则

Pytest 有哪些格式要求？

文件名
类
方法/函数

Pytest 测试用例编写规则是什么？

类型	规则
文件	test_开头或者 _test 结尾
类	Test 开头
方法/函数	test_开头
注意：测试类中不可以添加`__init__`构造函数

练习

（多选）下面哪个测试方法，符合 pytest 命名规范
- A、测试类 TestDemo
- B、测试方法 test_demo
- C、测试文件 testdemo
- D、测试包 test_demo

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pycharm 配置与界面化运行

Pycharm 界面化安装 Pytest

pytest

Pycharm 默认测试执行器为Pytest

进入 Tools->Python Intergrated Tools
选择 Default test runner 为 pytest

pytest

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运行用例

运行多条用例

运行某个/多个用例包
运行某个/多个用例模块
运行某个/多个用例类
运行某个/多个用例方法

运行多条用例方式

执行包下所有的用例：pytest/py.test [包名]
执行单独一个pytest模块：pytest 文件名.py
运行某个模块里面某个类：pytest 文件名.py::类名
运行某个模块里面某个类里面的方法：pytest 文件名.py::类名::方法名 ：

运行结果分析

常用的：fail/error/pass
特殊的结果：warning/deselect（后面会讲）

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Pytest 测试框架结构（setup/teardown）

测试装置介绍

类型	规则
setup_module/teardown_module	模块级，整个模块的所有测试用例执行前后运行一次
setup_class/teardown_class	类级，只在类中前后运行一次
setup_function/teardown_function	函数级，在类外每个测试用例执行前后被调用
setup_method/teardown_methond	方法级，类中的每个测试用例执行前后
setup/teardown	方法级，类中的每个测试用例执行前后（重点）

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常用命令行参数

命令行参数 - 常用命令行参数

—help 
-x   用例一旦失败(fail/error)，就立刻停止执行
--maxfail=num 用例达到 
-m  标记用例
-k  执行包含某个关键字的测试用例
-v 打印详细日志
-s 打印输出日志（一般-vs一块儿使用）
—collect-only（测试平台，pytest 自动导入功能 ）

命令行参数-使用缓存状态

--lf（--last-failed） 只重新运行故障。
--ff（--failed-first） 先运行故障然后再运行其余的测试

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使用 Mark 标记测试用例

Mark：标记测试用例

场景:只执行符合要求的某一部分用例可以把一个web项目划分多个模块，然后指定模块名称执行。
解决: 在测试用例方法上加 @pytest.mark.标签名
执行: -m 执行自定义标记的相关用例
- pytest -s test_mark_zi_09.py -m=webtest
- pytest -s test_mark_zi_09.py -m apptest
- pytest -s test_mark_zi_09.py -m "not ios"

Mark：跳过(Skip)及预期失败(xFail)

这是pytest 的内置标签，可以处理一些特殊的测试用例，不能成功的测试用例
skip - 始终跳过该测试用例
skipif - 遇到特定情况跳过该测试用例
xfail - 遇到特定情况,产生一个“期望失败”输出

Skip 使用场景

调试时不想运行这个用例
标记无法在某些平台上运行的测试功能
在某些版本中执行，其他版本中跳过
比如：当前的外部资源不可用时跳过
- 如果测试数据是从数据库中取到的，
- 连接数据库的功能如果返回结果未成功就跳过，因为执行也都报错
解决1：添加装饰器
- @pytest.mark.skip
- @pytest.mark.skipif
解决2：代码中添加跳过代码
- pytest.skip(reason)

xfail 使用场景

与skip 类似，预期结果为fail ，标记用例为fail
用法：添加装饰器@pytest.mark.xfail

参数化

参数化设计方法就是将模型中的定量信息变量化，使之成为任意调整的参数。

对于变量化参数赋予不同数值，就可得到不同大小和形状的零件模型。

Mark：参数化测试函数

测试场景
- 测试登录成功，登录失败(账号错误，密码错误)
- 创建多种账号: 中⽂文账号，英⽂文账号
普通测试用例方法
- Copy多份代码 or 读⼊入参数?
- 一次性执⾏多个输⼊入参数
pytest参数化实现方法
- @pytest.mark.parametrize进行参数化和数据驱动更灵活

Mark：参数化测试函数使用

单参数
多参数
用例重命名
笛卡尔积

参数化：单参数情况

search_list = ['appium','selenium','pytest']

@pytest.mark.parametrize('name',search_list)
def test_search(name):
    assert name in search_list

参数化：多参数情况

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[
    ("3+5",8),("2+5",7),("7+5",12)
])
def test_mark_more(test_input,expected):
    assert eval(test_input) == expected

参数化：用例重命名-添加ids参数

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[
    ("3+5",8),("2+5",7),("7+5",12)
],ids=['add_3+5=8','add_2+5=7','add_3+5=12'])
def test_mark_more(test_input,expected):
    assert eval(test_input) == expected

参数化：笛卡尔积

比如
- `a= [1,2,3]
- b=[a,b,c] `
有几种组合形势？
- (1,a),(1,b),(1,c)
- (2,a),(2,b),(2,c)
- (3,a),(3,b),(3,c)