快速学习 pytest 基础知识

news2025/1/8 14:22:57

全篇大概 5000 字(含代码),建议阅读时间10min

简介

Pytest是一个非常成熟的测试框架,适用于但愿测试、UI测试、接口测试。

  • 简单灵活、上手快
  • 支持参数化
  • 具有多个第三方插件
  • 可以直接使用 assert 进行断言

一、Pytest安装

pip install pytest

验证是否安装成功

pytest --version

二、控制台打印参数

  • pytest -h 查看帮助信息
  • pytest -v 详细输出信息
  • pytest -q 简化输出信息
  • pytest -l 由于失败的测试用例会被堆栈追踪,所以所有的局部变量及其值都会显示出来
  • pytest -k 模糊匹配时使用
  • pytest -m 标记测试并且分组,运行时可以快速选择分组并且运行
  • pytest -x 运行时遇到失败的测试用例会终止运行
  • pytest -collect-only 显示要执行的用例,不执行
  • pytest -ff 执行上次失败的测试,在执行上次正常的测试
  • pytest -lf 执行上次失败的测试
  • pytest -s 显示测试函数中print() 输出
  • pytest -setup-show 查看具体的setup和teardown排序
  • pytest -sw 测试失败时退出并从上次失败的测试继续下一次
  • pytest -junit-xml=path 在执行路径创建 Junit XML样式的报告文件
  • pytest -color=color 终端信息彩色输出,选值 yes/no/auto

三、mark标记

查看官方提供的mark

pytest --markers

3.1 skip跳过

执行过程中遇到该测试方法跳过

@pytest.mark.skip() 跳过当前测试方法

@pytest.mark.skip(reason='注释') 添加一个注释

# -*-coding:utf-8-*-

import pytest


# @pytest.mark.skip() 跳过当前测试方法
@pytest.mark.skip()
def test_skip1():
    assert 1 == 2


# reason="跳过该条测试用例" 只是做一个注释,对结果不会影响
@pytest.mark.skip(reason="跳过该条测试用例")
def test_skip2():
    assert 1 == 2

四、skipif 判断跳过

@pytest.mark.skipif('sys.platform == "win32"') 判断如果是32位操作系统,跳过当前测试

import pytest


# 只有在满足条件下才跳过当前测试方法
@pytest.mark.skipif('sys.platform == "win32"', reason="不适合在 win32 中运行")
def test_skipif1():
    assert 1 == 2


def test_skip1():
    assert 1 == 2


@pytest.mark.skipif('sys.platform != "win32"')
def test_skipif2():
    assert 1 == 1

4.1 xfail 标识

通过xfail装饰器可以去查看结果为失败的,又不想跳过的测试方法,给出相应的标识。

@pytest.mark.xfail

@pytest.mark.xfail(reason="运算错误")

import pytest


@pytest.mark.xfail(reason="运算错误")
def test_xfail1():
    assert 1 + 1 == 1


@pytest.mark.xfail
def test_xfail2():
    assert 1 + 1 == 2

五、parametrize 参数化

用于对测试方法进行参数化,一个测试方法可以结合不同的测试数据同时进行测试

@pytest.mark.parametrize('number', _list) 遍历_list 将元素依次进行传入

import pytest

list_one = [1, 2, 3, 4]


# 执行遍历 list_one 依次作为参数传入测试方法
@pytest.mark.parametrize('number', list_one)
def test_parametrizel1(number):
    assert number in list_one


list_two = [(1, 2, 3), (2, 3, 5), (3, 4, 7)]


@pytest.mark.parametrize('num1, num2, sum', list_two)
def test_parametrizel2(num1, num2, sum):
    assert num1 + num2 == sum

六、mark自定义标记

可以通过在测试方法前添加装饰器 pytest.mark.标记名 就可以使用。

例: pytest.mark.done, pytest.mark.conmmit

运行时通过加入 -m 即可标记测试方法。

import pytest


def add_number(a, b):
    return a + b


# mark 自定义标记 可以通过 pytest -m "done" 去执行被标记为 done的测试方法
@pytest.mark.done
def test_add1():
    assert add_number(2, 3) == 5


@pytest.mark.undo
def test_add2():
    assert add_number(2, 3) == 4


@pytest.mark.undo
def test_add3():
    assert add_number(3, 3) == 6

七、固件 Fixture

fixture (固件)用于测试用例执行前的数据准备、环境搭建和测试用例执行后的数据销毁、环境恢复等。

@pytest.fixture()

运行时通过-s 参数 输出信息到控制台。

import pytest

@pytest.fixture()
def fixture_prepare():
    print('\n 开始准备固件')


def test_fixturel(fixture_prepare):
    print('test_fixture1')


def test_fixture2():
    print('test_fixture2')

Fixture 参数

  • scope: 定义Fixture作用域,有四个可选参数 function、class、module、package/session
  • 默认function
  • params: 可选参数,使多个参数调用 Fixture函数和所有测试使用
  • autouse: 如果为true、则所有测试方法都会执行固件方法,否则只对添加固件方法的测试方法执行固件方法
  • ids: 每个参数都与列表中的字符串id对应,如果没有提供id将会从参数中自动生成
  • name: Fixture的名称,默认是装饰器名称,如果Fixture在与定义的模块中使用,name功能名称将会被请求的Fixture参数遮盖。

7.1 Fixture 作用域

fi作用域是用来指定固件的使用范围,固件的范围可以通过scope参数声明,scope参数有:

  • function: 函数级别,默认级别,每个测试方法执行前都会执行
  • class: 类级别,每个测试类执行前执行一次
  • module: 模块级别,每个模块执行前执行一次,每个.py 文件执行前都会执行一次
  • session: 会话级别,一次测试只执行一次,即多个文件调用一次。

@pytest.fixture(scope="作用域名称")

import pytest


@pytest.fixture(scope="session")
def session_fixture():
    pass


@pytest.fixture(scope="module")
def module_fixture():
    pass


@pytest.fixture(scope="class")
def class_fixture():
    pass


@pytest.fixture(scope="function")
def function_fixture():
    pass

如果全部测试方法都使用了Fixture,可以直接在class类上进行使用装饰器

@pytest.mark.usefixtures("固件名")

import pytest

# 通过在类上使用装饰器,让所有方法都可以用到fixture
@pytest.mark.usefixtures('func_fixture')
class TestFixture():
    def test_fixture1(self):
        pass

    def test_fixture2(self):
        pass

7.2 autouse 自动使用

autouse 可以自动将测试固件添加到测试方法上,默认为false 不启用。

@pytest.fixture(autouse=True)

import pytest


@pytest.fixture(autouse=True)
def autouse_fixture():
    print("这是固件中的autouse参数")


def test_fixture1():
    print("这是test_fixture1")


def test_fixture2():
    print("这是test_fixture2")


if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s', '--setup-show', 'fixture_autouse_learn.py'])

7.3 使用 yield

yield 就是把准备、销毁操作放在一起。

如果在yield之前代码有异常,则yield后面代码不继续执行。

yield

import pytest


@pytest.fixture()
def fixture_yield():
    print('\n开始测试')
    yield
    print('\n结束测试')


def test_yield(fixture_yield):
    print('\n数据销毁测试')

7.4 Fixture 共享

将测试相同的内容做到共享复用。例如:登录功能,就可以将登录写成方法。

名称必须是 conftest, pytest 会自动识别

conftest 文件中存储将要共享的功能需要在运行用例在同一个包下

所有同目录测试运行前都会执行 conftest文件

用例运行过程每个测试方法都会被执行,如果想只运行一次,需要将Fixture作用域改为会话级别session

@pytest.fixture(scope="session") 会话级别

7.5 参数化

Fixture 参数化通过参数 params实现,如果测试方法需要不同的参数来构造逻辑基本相同、场景不同的情况下,就可以使用参数化来简化工作。

@pytest.fixture(params=[])

比如测试两个数之间的乘奇, 就可以使用参数化进行测试。

import pytest


@pytest.fixture(params=[
    (2, 2, 4),
    (2, 4, 8),
    (2, 8, 16)
])
def test_params(request):
    return request.param


def test_add(test_params):
    assert test_params[2] == test_params[0] * test_params[1]

7.6 内置 Fixture

tmpdir

用于创建临时文件目录使用于单个测试方法

def function_1(tmpdir):

import pytest


def test_tmpdir(tmpdir):
    # 创建临时目录
    tmp_dir = tmpdir.mkdir('testdir')
    tmp_file = tmp_dir.join('tmpfile.txt')
    tmp_file.write('hello world')
    assert tmp_file.read() == 'hello world'
tmpdir_factory

创建临时文件目录。

作用范围是会话级别的: session、module、class、function

def function_1(tmpdir_factory):

import pytest


@pytest.fixture(scope='module')
def test_tmpdir_factory(tmpdir_factory):
    tmp_dir = tmpdir_factory.mktemp('testdir')
    tmp_file = tmp_dir.join('tmpfile.txt')
    tmp_file.write('hello world')
    return tmp_file


def test_tempdir1(test_tmpdir_factory):
    with test_tmpdir_factory.open() as f:
        assert f.read() == 'hello world'


def test_tempdir2(test_tmpdir_factory):
    assert 'hello world' in test_tmpdir_factory.read()

未完待续... 

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