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前言

1、pytest之不只是测试函数test_app能参数化，初始化函数before_test也能参数化

重点：测试用例的参数化+初始化清除函数的参数化　　初始化清除函数的参数化能够实现appium的多终端测试

初始化清除函数的参数化，方法很多种：
before_test初始化函数注入参数，因为print(f’连接appium服务{port}')里面port需要变化的。

@pytest.fixture(scope=‘module’,params=[(4723,),(4727,)])：初始化清除函数的参数化

始化函数装饰器里面加params参数传参，port=request.param[0] 来调用params里的参数

#初始化清除函数的参数化：只传单个参数            import pytest
@pytest.fixture(scope='module',params=[(4723,),(4727,)])     #初始化清除函数的参数化params
def before_test(request):           
	port=request.param[0] 　　　　　　　　　　　　　　#param[0]，假如注入多个参数一个port和一个data--需要params传元组，
												  #params=[(4723,100),(4727,200)],一个参数的话不需要写成列表嵌套元素，　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#params[0]代表获取元组第一个
	print("启动被测app")
	print(f'连接appium服务{port}')
	yield   #后面写清除动作，
	after_test()
							  #request是pytest的对象，我们在用对象里面的方法的时候pycham不会自动帮我们取显示名字，　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#它也不知道request里面到底什么内容
def after_test():
	print('关闭被测app')
	print('断开appium服务')

@pytest.mark.usefixtures('before_test')    
@pytest.mark.parametrize('psw',['boss123','boss456'])
def test_app(psw):                                   
	print('测试boss app')
	print(f'登录测试账号{psw}')

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

#初始化清除函数的参数化：传多个参数　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　import pytest
@pytest.fixture(scope='module',params=[(4723,'xiaomi'),(4727,'meizu')])  
def before_testquest):           
	port=request.param[0]    　　　　　　#param[0]，假如注入多个参数一个port和一个data，需要params传元组，params=[(4723,100),(4727,200)],
									#一个参数的话不需要写成列表嵌套元素，request.params[0]代表获取元组第一个
	device=request.param[1]      　　　　#request.param[1]对应元素里面第二个参数，
	print(f"在{device}启动被测app")
	print(f'连接appium服务{port}')
	yield   #后面写清除动作，
	after_test()

						#request是pytest的对象，(固定写法：request.param)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　#我们在用对象里面的方法的时候pycham不会自动帮我们去显示名字，它也不知道request里面到底什么内容
def after_test():
	print('关闭被测app')
	print('断开appium服务')

@pytest.mark.usefixtures('before_test')                    
@pytest.mark.parametrize('psw',['boss123','boss456'])
def test_app(psw):           

	print('测试boss app')
	print(f'登录测试账号{psw}')

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

2、pytest框架执行代码也能在cmd里面直接输入命令执行

xxx\test_case> pytest -s

在test_case这个目录执行会运行test_case文件里面所有的测试文件（test开头的测试用例）

3、分布式

设置用例每个模块独立，有什么前置做到模块里面，比如测试10个模块，用相关联来做，不能做分布式(并发执行)

每个模块独立还能定制执行那个模块，关联性太强做不到；
最好做到每个接口都独立化（前置条件做好）不要做太大关联性的接口；
每一层都能做环境清除和定制化（包，模块。类，函数）分层，为后面mark（定点执行哪些用例）和分布式打基础。

分布式：必须做到用例的隔离（低耦合，高内聚），用例走串行风险很大，很难维护

3000个请求，全部独立化，然后分布式来做（效率提高几倍–几十倍）

4、分布式的实现

分布式的核心点：封装设计：相互独立，登录和课程相互独立，至少模块为单元要相互独立，封装相互独立，接口用例之间最好也相互独立　　才能进行分布式

一：pytest分布式环境搭建和理论介绍：

第一步：安装一个库pip install pytest-xdist分布式运行插件,可以做分布式（这个库有两种运行方式）

运行方式：
串行：顺序运行，串行运行，从头到尾
并行：pytest-xdist做分布式有两种，一种多核，一种多台机器

多核：单机多核来做（同时跑）使用-n参数
电脑多核有假有真：超线程技术（8内核搞成16核），真8核假8核—
cpu个数：硬件，几个cpu槽，i9900.i710–一般电脑就算一个cpu，单cpu，服务器可能有多个cpu
核数：电脑的核数。
逻辑核数：逻辑核数可以虚拟化，8核可以变成16核（超线程技术）

多核的话xdist本身的多核的话一般用逻辑核数来做的

多机（可以使用虚拟机）—需要搭环境，多台机器 很麻烦，装环境，下库

测试用例比较多怎么办：
分布式两种情况　　
量大：多机 （需要文件报告收集还需要搭环境，做起来比较麻烦）
单机多核，很简单，加-n 参数就行 （做ui和需要一些时间等待的时候时间优化特别明显）

串行运行：本身是线程去跑的，python就一个进程，里面很多线程，走进程的话需要多台机器来做，分量， 用例设计不好会有大问题，数据不对(用例一定要独立化)

并行和多机：用例一定要设计好，不然数据容易出错，逻辑独立（不能有任何关联，不能有前后关系）　　数据和代码封装时候独立化

分布式运行代码

#验证单机多核分布式
import pytest
import time

def test_01():
	time.sleep(3)
	print("-----test01-----")

def test_02():
	time.sleep(3)
	print("-----test01-----")


if __name__ == '__main__':
	# pytest.main(["test_xdist.py","-sq"])  　　　　　　　　#这是串行跑的   6s
	pytest.main(["test_xdist.py", "-sq","-n","8"]) 　　　　#单机多核并行   加"-n","8" 参数  ，用8个核来跑,5.41s,时间少了
	#或者测试用例文件目录下 cmd，输入 pytest test_xdist.py -n 8  也可以    这样cmd里执行看到的结果更直观，
	#多核来跑在ui里面时间提升很大，ui里面很多地方需要sleep，等待元素（有等待的的提升比较大）多核跑更快
	#有等待的情况用多核跑效果越明显

串行运行本身按照线程去跑的，python本身就一个进程，里面很多线程
走进程的话，多台机器做比较合适—分量。

用例一定要设计好，不然数据容易出错，逻辑独立（不能有任何关联，不能有前后关系）----数据和代码封装时候独立化

pytest cmd执行多个模块用例：pytest test_xdist.py test_login.py -sq 运行两个.py文件（写多个运行多个）
pytest cmd执行多个包的用例：pytest test_xdist test_login -sq ：运行test_xdist包和test_login 包
还可以运行不同模块的两个包，加包路径 case/test_xdist.py case2/test2_xdist.py

5、pytest的用例定制化执行mark标签

所有的接口不需要全部都跑（冒烟，定制化执行某些指定的业务，）“-m”,“test_lesson_add”

pytest框架mark标签，标记非常丰富，mark标签

mark标签：对于pytest，我们可以再每一个模块，每一个类，每一个方法和用例前面都加上mark，那样我们在pytest运行的时候就可以只运行带有该mark标签的模块，类，用例

这样的话可以方便我们选择执行自动化时，是执行全部用例，某个模块用例，某个流程用例，某个单独用例，总之就是可以某个单独的标签下所有用例

mark可以标记不同层次的东西（类，函数，方法都可以标记）文件不用标记（本身就可以定制化执行）

@pytest.mark.lessson_moudle 给测试类贴个标签，标签名字叫lessson_moudle标识课程模块，各个函数，类都可以贴上标签（类似别称），选择某个标签就运行某一个（灵活方便）

什么都不选中照常运行，（全部运行，没有限制）

mark标签pytest运行可能报错，PytestUnknownMarkWarning报错:是一个标签的mark警告，整个pytest这么写不识别你，但是不会报错，只是警告。
消除警告（增加标签栏，相当于标签的声明）

标签声明写法：teach_sq文件夹里创建一个pytest.ini的文件（pycham需要安装ini插件 file-setting-plugins(搜索ini)社区版似乎不行）

pycham找不到可以离线装

teach_sq
pytest.ini-----文件内容如下，相当于pytest的mark标签声明一下　　　　　　　　　　　　#文件内容，markers后面把标签全部写上，　　　　lessson_moudle   一个类级别的mark标签名，　　　　　　　　　　　　#test_lesson_add，test_lesson_list，test_lesson_delete   三个函数级别的mark标签名称　　　　　　　　　　　　#　　mark标签名称: 描述   这样的格式来写，前面声明标签名称，后面是描述（随便写）
[pytest]　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
markers=
	lessson_moudle: teach_lesson	# (标签名: 描述  这样的格式前面lesson_modle和test_lesson_add等是mark的标签名称,声明一个标签：冒号后面一定要加空格，规范)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

后面的描述不建议写中文，会报错（需要转码，但是这个文件python自己调用的）
test_lesson_add: teach_lesson
test_lesson_list: teach_lesson
test_lesson_delete: teach_lesson

定制化执行test_lesson_add一个接口： “-m”,“test_lesson_add”

pytest.main([“test_lesson01.py”,“-s”,“-m”,“test_lesson_add”]) ---- -m就可以实现，mark定制化执行

定制化执行多个接口–逻辑或就行：“-m”,“test_lesson_add or test_lesson_delete”

pytest.main([“test_lesson01.py”,“-s”,“-m”,“test_lesson_add or test_lesson_delete”])

排除法排除一个-定制化除了某个接口不运行其他都运行—“-m”,“not test_lesson_add”

pytest.main([“test_lesson01.py”,“-s”,“-m”,“not test_lesson_add”])----除了test_lesson_add这个接口其他都运行

排除法排除多个-“-m”,“not (test_lesson_add or test_lesson_delete)”

pytest.main([“test_lesson01.py”,“-s”,“-m”,“not (test_lesson_add or test_lesson_delete)”])

筛选测试用例代码：

import pytest

@pytest.mark.zzzzz
def test_001():
    print('test_001')

def test_002():
    print('test_001')

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(["test1.py",'-s','-m','zzzzz'])

定制化执行：（组装流程）

mark标签：组装流程方便
-k：匹配筛选用例名称（可标准（全名）可模糊匹配）—指的是模块，-k和-m类似，有or和not。

但是-k只运行所有的用例，然后有排除模式，选定模式，还要其他模式（-k在cmd里面写的）

pytest -k test_lesson01.py ：执行test_lesson01.py模块的测试用例（sq可以不写，只是不加打印,sq错误执行的时候会有很多信息可以打印，）

全部选中,测试包里面的模块全部被选中：pytest -k test，（差不多功能的模块写同样单词命名，这样-k可以一起匹配上）

lesson_1.py 和lesson_2.py：想运行两个文件 pytest -k lesson (默认模糊匹配lesson)

-m: 选择对应的标签(标签，mark需要打标签才能定制化执行，其他两个k和v不用打标签)
-v:节点，你要运行里面的某一个某一个里面的东西：(节点指定某一个)

示例：

pytest_lesson.py::Test_lesson::test_01

pytest -v pytest_lesson.py::Test_lesson::test_01

-sq:（简化print打印信息）
-s：输出print打印
-q：简化输出
sq，错误时候显示错误信息，或者fail很多失败信息，很多打印的时候写sq打印（成功不用写）

跳过/条件跳过：通过上下条件判断这个东西要不要跑，（两种）skip

跳过（没有条件的跳过，指定跳过，不需要满足什么条件）skip

@pytest.mark.skip("跳过test_lesson_add") #无条件跳过

接口函数前面写@pytest.mark.skip(“跳过test_lesson_add”)，
这个接口就会被无条件跳过，不执行（报告里面会描述出来）

有条件的跳过skip if

@pytest.mark.skipif(1==1,reason="条件需要前面完成某一个步骤--前面条件为真的时候则跳过函数，不为真执行函数") #有条件的跳过

流程化需要跳过接口，1，2，3，

1为真运行的时候才执行2，1不执行2也不执行，直接跳过）
条件从哪里来，预期和实际的做个判断（找个前置条件做个判断是不是为真）
如果登录失败那么课程接口就不要取跑了（可以这么写）登录失败没有sessionid

使用场景：前面一个动作失败了后面的不要跑了。
前置条件，或者检测到服务器python环境不是要求的，不要跑。
对版本有要求（系统环境，解释器版本都可以作为代码要不要执行的前置条件）
标签只能到接口（方法层），不能指定到用例，用例是通过数据驱动来做的

定制执行还有一种写法：
指名道姓----(下面的指令可以在cmd控制台命令里面直接执行)

只执行Test1的测试用例，执行命令：pytest -sq test_xt.py::Test1
py文件到类，类级别的（::级别关系）

只想执行Test2中test_3，执行命令：pytest -sq test_xt.py::Test2::test_3py文件，类，接口方法

同时执行多个条件：执行命令：pytest -sq test_xt.py::Test1::test01 test_xt.py::Test2::test02

也可以根据用例名称进行筛选-k，执行命令：pytest -sq -k 2 test_xt.py

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

永不止步，迎接挑战；心怀勇气，超越极限。勤奋与智慧铸就辉煌，激情与拼搏点亮未来。相信自己的能力与潜力，跨越困难，迈向成功的彼岸。

勇往直前，不畏艰辛；心怀信念，追逐梦想。奋斗的力量源于坚持与努力，每一次付出都将绽放成果的芬芳。相信自己的无限可能，拥抱挑战，创造属于自己的辉煌人生。不忘初心，砥砺前行，成功必将伴随着你！

无论遇到多少困难，坚持信念，不屈不挠。相信自己的能力与潜力，用汗水浇灌梦想的花朵。每一份努力都将累积力量，每一次奋斗都将迈向更高的巅峰。