爆肝整理，pytest自动化测试框架-常用插件整理（必知必会）

news2024/10/6 22:22:03

目录：导读

- 前言
- 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）

前言

Pytest拥有丰富的插件架构。超过800个以上的外部插件和活跃的社区，在PyPI项目中以“ pytest- *”为标识。

1、pytest-html：用于生成HTML报告

一次完整的测试，测试报告是必不可少的，但是pytest自身的测试结果过于简单，而pytest-html正好可以给你提供一份清晰报告。

安装：

pip install -U pytest-html

用例：

import pytest
# import time

# 被测功能
def add(x, y):
    # time.sleep(1)
    return x + y

# 测试类
class TestLearning:
    data = [
        [3, 4, 7],
        [-3, 4, 1],
        [3, -4, -1],
        [-3, -4, 7],
    ]
    @pytest.mark.parametrize("data", data)
    def test_add(self, data):
        assert add(data[0], data[1]) == data[2]

运行完，会生产一个html文件和 css样式文件夹assets，用浏览器打开html即可查看清晰的测试结果。

更加清晰美观的测试报告插件： allure-python（常用）

2、pytest-cov：用于生成覆盖率报告

在做单元测试时，代码覆盖率常常被拿来作为衡量测试好坏的指标，甚至，用代码覆盖率来考核测试任务完成情况。

安装：

pip install -U pytest-cov

运行：

E:\workspace-py\Pytest>pytest --cov=.
========================================================================== test session starts ==========================================================================
platform win32 -- Python 3.7.3, pytest-6.0.2, py-1.9.0, pluggy-0.13.0
rootdir: E:\workspace-py\Pytest
plugins: allure-pytest-2.8.18, cov-2.10.1, html-3.0.0, rerunfailures-9.1.1, xdist-2.1.0
collected 4 items                                                                                                                                                        

test_sample.py ....                                                                                                                                                [100%]

----------- coverage: platform win32, python 3.7.3-final-0 -----------
Name             Stmts   Miss  Cover
------------------------------------
conftest.py          5      3    40%
test_sample.py       7      0   100%
------------------------------------
TOTAL               12      3    75%


=========================================================================== 4 passed in 0.06s ===========================================================================

3、pytest-xdist：实现多线程、多平台执行

通过将测试发送到多个CPU来加速运行，可以使用-n NUMCPUS指定具体CPU数量，或者使用-n auto自动识别CPU数量并全部使用。

安装：

pip install -U pytest-xdist

用例：

import pytest
import time

# 被测功能
def add(x, y):
    time.sleep(3)
    return x + y

# 测试类
class TestAdd:
    def test_first(self):
        assert add(3, 4) == 7

    def test_second(self):
        assert add(-3, 4) == 1

    def test_three(self):
        assert add(3, -4) == -1

    def test_four(self):
        assert add(-3, -4) == 7

运行：

pytest test_sample.py

pytest test_sample.py -n auto

pytest test_sample.py -n 2

上述分别进行了未开多并发、开启4个cpu、开启2个cpu。

4、pytest-rerunfailures：实现重新运行失败用例

我们在测试时可能会出现一些间接性故障，比如接口测试遇到网络波动，web测试遇到个别插件刷新不及时等，这时重新运行则可以帮忙我们消除这些故障。

安装：

pip install -U pytest-rerunfailures

运行：

pytest test_sample.py --reruns 3

如果你想设定重试间隔，可以使用 --rerun-delay 参数指定延迟时长（单位秒）；

如果你想重新运行指定错误，可以使用 --only-rerun 参数指定正则表达式匹配，并且可以使用多次来匹配多个。

pytest --reruns 5 --reruns-delay 1 --only-rerun AssertionError --only-rerun ValueError

如果你只想标记单个测试失败时自动重新运行，可以添加 pytest.mark.flaky() 并指定重试次数以及延迟间隔。

@pytest.mark.flaky(reruns=5, reruns_delay=2)
def test_example():
    import random
    assert random.choice([True, False])

5、pytest-randomly：实现随机排序测试

测试中的随机性非常越大越容易发现测试本身中隐藏的缺陷，并为你的系统提供更多的覆盖范围。

安装：

pip install -U pytest-randomly

运行：

pytest test_sample.py

这功能默认情况下处于启用状态，但可以通过标志禁用（假如你并不需要这个模块，建议就不要安装）。

pytest -p no:randomly

如果你想指定随机顺序，可以通过 --randomly-send 参数来指定，也可以使用 last 值来指定沿用上次的运行顺序。

pytest --randomly-seed=4321
pytest --randomly-seed=last

6、其他活跃的插件

还有一些其他功能性比较活跃的、一些专门为个别框架所定制的、以及为了兼容其他测试框架，这里暂不做演示

pytest-django：用于测试Django应用程序（Python Web框架）。
pytest-flask：用于测试Flask应用程序（Python Web框架）。
pytest-splinter：兼容Splinter Web自动化测试工具。
pytest-selenium：兼容Selenium Web自动化测试工具。

pytest-testinfra：测试由Salt，Ansible，Puppet， Chef等管理工具配置的服务器的实际状态。
pytest-mock：提供一个mock固件，创建虚拟的对象来实现测试中个别依赖点。
pytest-factoryboy：结合factoryboy工具用于生成各式各样的数据。
pytest-qt：提供为PyQt5和PySide2应用程序编写测试。
pytest-asyncio：用于使用pytest测试异步代码。
pytest-bdd：实现了Gherkin语言的子集，以实现自动化项目需求测试并促进行为驱动的开发。
pytest-watch：为pytest提供一套快捷CLI工具。

pytest-testmon：可以自动选择并重新执行仅受最近更改影响的测试。
pytest-assume：用于每个测试允许多次失败。
pytest-ordering：用于测试用例的排序功能。
pytest-sugar：可立即显示失败和错误并显示进度条。
pytest-dev/pytest-repeat：可以重复(可指定次数)执行单个或多个测试。

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