1.pytest-html⽣成报告

        Pytest-HTML 是⼀个插件，它可以⽣成漂亮且易于阅读的 HTML 测试报告。下⾯是使⽤ pytest-html ⽣成报告的步骤：

        1. 安装 pytest-html 插件：
        

pip install pytest-html

2. 运⾏测试并⽣成报告

        

pytest --html=report.html

使⽤ --html 选项指定报告⽂件的名称和路径。在上述示例中，报告将⽣成为report.html ⽂件。

3. 查看⽣成的报告：

        打开⽣成的 HTML 报告⽂件，你将看到测试结果的摘要、详细的测试⽤例执⾏信息、失败⽤           例的堆栈跟踪等。报告通常包括以下内容

        

概述信息：显示运⾏的测试数量、通过的测试数量、失败的测试数量等概览信息。

测试⽤例列表：列出每个测试⽤例的名称、状态（通过、失败、跳过等）、执⾏时间等信息。

错误和失败详情：提供失败⽤例的详细信息、堆栈跟踪等，帮助你快速定位和解决问题。

图表和图形化统计信息：可视化展示测试结果、⽤例通过率、执⾏时间等数据。

4. ⾃定义报告的样式和配置：

        pytest-html 提供了许多配置选项，你可以在 pytest.ini ⽂件中添加如下配置来⾃定义报告的样式和⾏为：

        

[pytest] [pytest]
addopts = --html=report.html --self-contained-html
html_title = My Test Repor

addopts ：设置⽣成报告的选项，包括报告⽂件的名称和路径。

html_title ：设置报告的标题

也可以直接在main上进行设置

2.pytest-html在报告中添加图⽚
 

在 pytest 中，你可以使⽤ extra 参数和 extras 参数来向 pytest-html 报告添加⾃定义的额外信息，包括图⽚。
 

from pytest_html import extras


def test_add_img(extra):  # extra ---》 pytest的默认的外部数据列表
    def image_to_base64(image_path):
        import base64
        """这个函数是将图片转化为base64数据"""
        with open(image_path, "rb") as image_file:
            encoded_string = base64.b64encode(image_file.read())
            return encoded_string.decode('utf-8')

    # # 添加图片文件
    image_path = "E:\Python\资料\QQ浏览器截图20240303180637.jpg"  # 这里你可以换成你的图片路径
    extra.append(extras.jpg(image_path))  # 添加图片

    # 添加base64格式的图片
    base64_data = image_to_base64(image_path)
    extra.append(extras.image(base64_data))

3.Pytest获取⽤例结果流程

pytest_runtest_makereport 是 pytest 的钩⼦函数之⼀。它在每个测试⽤例运⾏完成后被调⽤，并提供了测试结果的详细信息。通过使⽤这个钩⼦函数，你可以⾃定义测试报告的输出，包括添加截图、⽇志等附加信息。
 

# file name： conftest.py
import pytest
@pytest.hookimpl(hookwrapper=True) # 写死的
def pytest_runtest_makereport(item, call): # 写死的
outcome = yield
report = outcome.get_result()
if report.when == "call": # 过滤 前置，和后置，只保留运⾏中的状态
print("⽤例执⾏结果:", report.outcome) # ⽤例执⾏结果

4.pytest-html的异常时添加图⽚实现

        

import pytest
from pytest_html import extras


@pytest.hookimpl(hookwrapper=True)  # 写死的
def pytest_runtest_makereport(item, call):  # 写死的
    def image_to_base64(image_path):
        import base64
        """这个函数是将图片转化为base64数据"""
        with open(image_path, "rb") as image_file:
            encoded_string = base64.b64encode(image_file.read())
            return encoded_string.decode('utf-8')

    outcome = yield
    report = outcome.get_result()
    extra = getattr(report, "extra", [])
    if report.when == "call":  # 过滤 前置，和后置，只保留运行中的状态
        print("用例执行结果:", report.outcome)  # 用例执行结果
        if report.outcome != "passed":
            """失败截图数据"""
            image_path = "E:\Python\资料\QQ浏览器截图20240303180637.jpg"  # 这里你可以换成你的图片路径
            base64_data = image_to_base64(image_path)
            extra.append(extras.image(base64_data))
    report.extra = extra  # 替换数据中的 extra 对象

5.allure-pytest⽣成测试报告

        在官网下载allure

Central Repository: io/qameta/allure/allure-commandline (apache.org)

配置环境

        下载allure-pytest插件

        pip install allure-pytest
 

        环节⼀，得到测试结果数据：

        

import pytest
pytest.main(["--alluredir","./allure_results"])

        --alluredir : ⽤于指定⽣成 Allure 报告所需的数据⽂件的存储⽬录。 -- alluredir 后⾯的参数 ./allure_results 指定了存储⽬录的路径。你可以根据需要更改为其他⽬录路径。
 

环节⼆，根据结果数据⽣成测试报告：
 

import os
os.system(r"allure generate --clean ./allure_results -o
./allure_report")

allure generate : 是 Allure 命令⾏⼯具的命令，⽤于根据测试结果数据⽣成 Allure报告

--clean : 是⼀个选项，⽤于在⽣成报告之前先清理输出⽬录，以确保报告是最新的。

./allure_results : 是存储测试结果数据的⽬录路径。这个命令告诉 Allure ⼯具从该⽬录中读取测试结果数据。

-o ./allure_report : 是指定⽣成的 Allure 报告的输出⽬录路径。这个命令告诉Allure ⼯具将⽣成的报告存储在 ./allure_report ⽬录中。你可以根据需要更改为其他⽬录路径。

我们打开网页如下所示

6.allure-pytest的⾏为驱动标记

        在 Allure 报告中， feature 和 story 被称为⾏为驱动标记，⽤于描述测试⽤例所 属的功能和故事。

        feature 标记⽤于标识测试⽤例所属的功能或模块。它表示被测试的系统中的 ⼀个主要功能。可以将 feature 视为⼀个⼤的分类或主题，⽤于组织和描述相 关的测试⽤例

        story 标记⽤于进⼀步细分 feature ，描述测试⽤例所属的具体故事或场景。 它表示在功能中的⼀个具体情境或使⽤案例。可以将 story 视为 feature 的 ⼦分类，⽤于更详细地描述测试⽤例

例子如下

import allure
@allure.feature("⽤户管理")
@allure.story("创建⽤户")
def test_create_user():
assert True
@allure.feature("⽤户管理")
@allure.story("删除⽤户")
def test_delete_user():
assert True

在 Allure 报告中， feature 和 story 标记将以层次结构的形式显示，帮助你更好 地组织和理解测试⽤例的关系。这样的标记可以提供更丰富的上下⽂信息，使测试报 告更易读、易懂，同时也⽅便进⾏功能和故事的筛选和过滤。

如上图所示 ,我们分成了用户管理和用户管理22 这便是由feture来管理,而用户管理下面的创建用户和创建用户1 这些则是由story来进行管理

7.allure-pytest的步骤管理

        Allure-pytest 提供了步骤管理功能，可以帮助在测试⽤例中记录和展示测试步骤的执 ⾏情况。步骤管理可以提供更详细的测试过程描述，帮助定位问题和跟踪测试执⾏。

        下⾯是使⽤ Allure-pytest 进⾏步骤管理的简单步骤：

        1. 在测试⽤例中使⽤ @allure.step 装饰器定义步骤：

import allure


@allure.step("步骤1：登录系统")
def step_login_system(username, password):
    # 登录系统的代码逻辑
    print("登录", username, password)


@allure.step("步骤2：搜索商品")
def step_search_product(product_name):
    # 搜索商品的代码逻辑
    print("搜索商品", product_name)


@allure.step("步骤3：添加商品到购物车")
def step_add_to_cart(product_id):
    # 添加商品到购物车的代码逻辑
    print("添加商品id:", product_id, "到购物车")


@allure.step("步骤4：结算购物车")
def step_checkout_cart():
    # 结算购物车的代码逻辑
    print("结算购物车")


@allure.step("步骤5：确认订单")
def step_confirm_order():
    # 确认订单的代码逻辑
    print("确认订单")

2. 在测试⽤例中按照顺序调⽤定义的步骤：

def test_shopping_flow():
    step_login_system("testuser", "password")
    step_search_product("iPhone")
    step_add_to_cart("12345")
    step_checkout_cart()
    step_confirm_order()
    assert True

3. 在 Allure 报告中，每个步骤都将被记录和展示，并且可以查看每个步骤的执⾏状 态、⽇志和截图等信息。这样的步骤管理可以帮助测试⼈员更好地理解测试过 程，快速定位和排查问题

。

 我们还可以在每个步骤中都创建出子步骤

        

import allure


def test_step_show():
    with allure.step("步骤1"):
        print("步骤1的逻辑代码")

    with allure.step("步骤2"):
        print("步骤2的逻辑代码")

        with allure.step("子步骤2.1"):
            print("子步骤2.1的逻辑代码")

        with allure.step("子步骤2.2"):
            print("子步骤2.2的逻辑代码")

    with allure.step("步骤3"):
        print("步骤3的逻辑代码")

8.allure-pytest在报告中添加图⽚

添加图⽚可以提供更直观的信息展示，帮助测试⼈员和利益相关者更好地理解测试结 果。

Allure-pytest 测试框架中使⽤ @allure.attach 装饰器将图⽚作为附件添加到报告 中。

通过以下步骤实现在 Allure 报告中添加图⽚：

1. 将图⽚准备好，可以是⽂件路径或者已经编码为 base64 的图⽚内容。

        

with open(image_path, 'rb') as image_file:
allure.attach(image_file.read(), name='Uploaded
Image', attachment_type=allure.attachment_type.PNG)

2. 使⽤ allure.attach ⽅法将图⽚作为附件添加到报告中。

3. 指定附件的名称和类型，通常是 PNG 或 JPEG 格式。

def test():
    image_path = "png.png"
    with open(image_path, 'rb') as image_file:
        allure.attach(image_file.read(), name='图片的名称', attachment_type=allure.attachment_type.PNG)

9.allure-pytest的异常时添加图⽚实现

@pytest.hookimpl(hookwrapper=True)  # 写死的
def pytest_runtest_makereport(item, call):  # 写死的
    outcome = yield
    report = outcome.get_result()
    if report.when == "call":  # 过滤 前置，和后置，只保留运行中的状态
        if report.outcome != "passed":
            """失败截图数据"""
            image_path = "png.png"  # 这里你可以换成你的图片路径
            with open(image_path, 'rb') as image_file:
                allure.attach(image_file.read(), name='异常截图', attachment_type=allure.attachment_type.PNG)

10Pytest的数据驱动⽅案

数据驱动是⼀种常⻅的测试⽅案，它允许我们使⽤不同的测试数据来执⾏相同的测试 ⽤例。这种⽅法可以帮助我们提⾼测试覆盖率，减少代码冗余，并更好地组织测试代 码

        pytest⽀持多种数据驱动的⽅案，下⾯是⼏种常⻅的⽅法：

        1.使⽤@pytest.mark.parametrize装饰器:

        pytest提供了⼀个装饰器 @pytest.mark.parametrize ，它可以⽤来将测试函数参数 化。通过这个装饰器，我们可以指定多个参数值的组合，pytest会⾃动为每个组合⽣ 成⼀个独⽴的测试⽤例。

       

import pytest


@pytest.mark.parametrize("input1, input2, expected", [
    (1, 2, 3),
    (5, 5, 10),
    (10, -2, 8)
])
def test_addition(input1, input2, expected):
    print("input1的数据", input1)
    print("input2的数据", input2)
    print("expected的数据", expected)
    assert input1 + input2 == expected

在上⾯的示例中， test_addition 函数被参数化为三个参数： input1 ， input2 和 expected 。 @pytest.mark.parametrize 装饰器定义了参数值的组合，每个组 合都会⽣成⼀个独⽴的测试⽤例。

2..使⽤fixtures和数据⽂件：

我们可以结合pytest的fixtures来实现数据驱动。在这种⽅法中，我们可以使⽤fixture 读取和处理数据⽂件，并将数据作为参数传递给测试函数

        

import pytest


@pytest.fixture(params=[
    (1, 2, 3),
    (5, 5, 10),
    (10, -2, 8)
], name="test_data")
def data(request):
    return request.param