本文为霍格沃兹测试开发学社学员学习笔记分享
原文链接：https://ceshiren.com/t/topic/26755

断言的概念

断言(assert)，是一种在程序中的一阶逻辑(如：一个结果为真或假的逻辑判断式)，目的为了表示与验证软件开发者预期的结果。当程序执行到断言的位置时，对应的断言应该为真。若断言不为真时，程序会中止执行，并给出错误信息。

断言的用法

• 断言写法

  • assert <表达式>
  • assert <表达式>,<描述>

assert <bool expression>;       
assert <bool expression> : <message>;    

示例一

def test_a():
    assert True

def test_b():
    a = 1
    b = 1
    c = 2
    assert a + b == c, f"{a}+{b}=={c}, 结果为真"
    

示例二

def test_c():
    a = 1
    b = 1
    c = 2
    assert 'abc' in "abcd"

import sys
def test_plat():
    assert ('linux' in sys.platform), "该代码只能在 Linux 下执行"

• 通过参数的方式传递数据，从而实现数据和脚本分离。
• 并且可以实现用例的重复生成与执行。

• 单参数，可以将数据放在列表中

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

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

• 将数据放在列表嵌套元组中
• 将数据放在列表嵌套列表中

# 数据放在元组中
@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
# 数据放在列表中
@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

• 通过ids参数，将别名放在列表中

@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

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

ids不支持中文，默认是unicode编码格式，可以用如下方法转换

# 在项目（最末一级）下创建conftest.py 文件 ，将下面内容添加进去，运行脚本
def pytest_collection_modifyitems(items):
    """
    测试用例收集完成时，将收集到的用例名name和用例标识nodeid的中文信息显示在控制台上
    """
    for i in items:
        i.name=i.name.encode("utf-8").decode("unicode_escape")
        i._nodeid=i.nodeid.encode("utf-8").decode("unicode_escape")

接口测试中用的较多，因为接口的值很多

• 两组数据

  • a=[1,2,3]
  • b=[a,b,c]

• 对应有几种组合形势 ？

  • (1,a),(1,b),(1,c)
  • (2,a),(2,b),(2,c)
  • (3,a),(3,b),(3,c)

@pytest.mark.parametrize("b",["a","b","c"])
@pytest.mark.parametrize("a",[1,2,3])
def test_param1(a,b):
    print(f"笛卡积形式的参数化中 a={a} , b={b}")

执行方向：由近致远

• 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 文件名 -m=webtest
  • pytest -s test_mark_zi_09.py -m apptest
  • pytest -s test_mark_zi_09.py -m "not ios"（必须要是双引号）
  • pytest -v是能输出更详细的用例信息，成功与失败不再是.和F

如何解决warnings问题

[pytest]
# 在项目目录下创建一个pytest.ini放标签，这样这些标签就不会warning。而且要换行写，也不要顶头写，会被认为是key
# 在这里注册好标签名后，pytest可以识别
markers = str
          bignum
          float
          int
          minus
          zero

• 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

• 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)

# 形式一：跳过这个方法
@pytest.mark.skip(reason="存在bug")
def test_double_str():
    print("代码未开发完")
    assert 'aa' == 'aa'


# 形式二：跳过这个方法
@pytest.mark.skipif(sys.platform == "win32", reason="does not run on win32")
def test_case():
    print(sys.platform)
    assert True
    
    
# 形式二：在代码中跳过代码
def check_login():
    return False

def test_double_str():
    print("start")
    if not check_login():
        pytest.skip("未登录，不进行下去")
    print("end")
# ============================= 1 skipped in 0.02s ======

用于标记此用例可能会失败，当脚本失败时，测试报告也不会打印错误追踪，只是会显示xfail状态。xfail的主要作用是比如在进行测试提前时,当产品某功能尚未开发完成而进行自动化脚本开发,当然此时也可以把这些脚本注释起来,但这不是pytest推荐的做法,pytest推荐使用xfail标记,如此则虽然产品功能尚未开发完成,但是自动化脚本已经可以跑起来了,只不过在测试报告中会显示xfail而已。

• 与 skip 类似 ，预期结果为 fail ，标记用例为 fail
• 与skip不同，xfail标记的用例依然会被执行，如果执行成功就返回XPASS，执行失败就返回XFAIL。只是起到一个提示的作用。
• 用法：添加装饰器@pytest.mark.xfail

@pytest.mark.xfail
def test_case():
    print("test_xfail 方法执行")
    assert 2 == 2
# XPASS                                   [100%]test_xfail 


@pytest.mark.xfail
def test_case():
    print("test_xfail 方法执行")
    assert 1 == 2
    
# XFAIL                                            [100%]test_xfail 方法执行


xfail = pytest.mark.xfail
@xfail(reason="bug 110")
def test_case():
    print("test_xfail 方法执行")
    assert 1 == 2

# XFAIL (bug 110)                                  [100%]test_xfail 方法执行
    

如果要进入某个文件所在的目录终端，可以右键文件->选择open in terminal

• 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

• 加-v可以具体展示，如pytest -v 文件名.py::类名::方法名 （-v在前在后都行）

  • test_skip.py::TestDemo::test_demo1 PASSED [100%]

• 常用的：fail/error/pass（error可能是代码写错了）
• 特殊的结果：warning/deselect（后面会讲）

前面已经介绍了几种执行用例的方法，一个是点击代码方法或类的左侧绿色箭头，一个是右键测试用例，一个是终端pytest解释器执行，我们也可以用python解释器执行

• 方法一：使用 main 函数

• 方法二：使用 python -m pytest 调用 pytest（jenkins 持续集成用到），相当于在原来pytest 用例前加了python -m。

  • 方便指定python版本，比如有的用例使用python老版本写的

if __name__ == '__main__':
    # 1、运行当前目录下所有符合规则的用例，包括子目录（test_*.py 和 *_test.py）
    pytest.main()
    # 2、运行test_mark1.py::test_dkej模块中的某一条用例
    pytest.main(['test_mark1.py::test_dkej','-vs'])
    # 3、运行某个 标签
    pytest.main(['test_mark1.py','-vs','-m','dkej'])

运行方式
  `python test_*.py `

try:
    可能产生异常的代码块
except [ (Error1, Error2, ... ) [as e] ]:
    处理异常的代码块1
except [ (Error3, Error4, ... ) [as e] ]:
    处理异常的代码块2
except  [Exception]:
    处理其它异常

• 可以捕获特定的异常
• 获取捕获的异常的细节（异常类型，异常信息）
• 发生异常，后面的代码将不会被执行

def test_raise():
    with pytest.raises(ValueError, match='must be 0 or None'):
        raise ValueError("value must be 0 or None")

def test_raise1():
    with pytest.raises(ValueError) as exc_info:
        raise ValueError("value must be 42")
    assert exc_info.type is ValueError
    assert exc_info.value.args[0] == "value must be 42"

这样可以选择一个异常

 def test_raise():
    with pytest.raises((ZeroDivisionError,ValueError)):
        raise ZeroDivisionError("value must be 0 or None")

• 什么是数据驱动？

  • 数据驱动就是数据的改变从而驱动自动化测试的执行，最终引起测试结果的改变。简单来说，就是参数化的应用。数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动，数据量大的情况下建议大家使用一种结构化的文件(例如 yaml，json 等)来对数据进行存储，然后在测试用例中读取这些数据。

• 应用：

  • App、Web、接口自动化测试
  • 测试步骤的数据驱动
  • 测试数据的数据驱动
  • 配置的数据驱动

• 对象：键值对的集合，用冒号 “:” 表示

• 数组：一组按次序排列的值，前加 “-”

• 纯量：单个的、不可再分的值

  • 字符串
  • 布尔值
  • 整数
  • 浮点数
  • Null
  • 时间
  • 日期

# 编程语言
languages:
  - PHP
  - Java
  - Python
book:
  Python入门: # 书籍名称
    price: 55.5
    author: Lily
    available: True
    repertory: 20
    date: 2018-02-17
  Java入门:
    price: 60
    author: Lily
    available: False
    repertory: Null
    date: 2018-05-11

相当于：

languages:['PHP', 'Java', 'Python'] # languages是key值

• 查看 yaml 文件

  • pycharm
  • txt 记事本

• 读取 yaml 文件

  • 安装：pip install pyyaml
  • 方法：yaml.safe_load(f)（yaml->python）
  • 方法：yaml.safe_dump(f) （python->yaml）

import yaml
file_path = './my.yaml'
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = yaml.safe_load(f)

• data 目录：存放 yaml 数据文件
• func 目录：存放被测函数文件
• testcase 目录：存放测试用例文件

# 工程目录结构
.
├── data
│   └── data.yaml
├── func
│   ├── __init__.py
│   └── operation.py
└── testcase
    ├── __init__.py
    └── test_add.py

• 被测对象：operation.py
• 测试用例：test_add.py
• 测试数据：data.yaml

# operation.py 文件内容
def my_add(x, y):
    result = x + y
    return result
# test_add.py 文件内容
class TestWithYAML:
  @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', [[1, 1, 2]])
  def test_add(self, x, y, expected):
    assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)
# data.yaml 文件内容
-
  - 1
  - 1
  - 2
-
  - 3
  - 6
  - 9
-
  - 100
  - 200
  - 300

# 读取yaml文件
def get_yaml():
    """
    获取json数据
    :return: 返回数据的结构：[[1, 1, 2], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]
    """
    with open('../datas/data.yaml', 'r') as f:
        data = yaml.safe_load(f)
        return data

• 第三方库

  • xlrd
  • xlwings
  • pandas

• openpyxl

  • 官方文档： openpyxl - A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files — openpyxl 3.1.2 documentation

• 安装：pip install openpyxl
• 导入：import openpyxl

• 读取工作簿
• 读取工作表
• 读取单元格

import openpyxl

# 获取工作簿
book = openpyxl.load_workbook('../data/params.xlsx')

# 读取工作表
sheet = book.active

# 读取单个单元格
cell_a1 = sheet['A1']
cell_a3 = sheet.cell(column=1, row=3)  # A3

# 读取多个连续单元格
cells = sheet["A1":"C3"]

# 获取单元格的值
cell_a1.value

• data 目录：存放 excel 数据文件
• func 目录：存放被测函数文件
• testcase 目录：存放测试用例文件

# 工程目录结构
.
├── data
│   └── params.excel
├── func
│   ├── __init__.py
│   └── operation.py
└── testcase
    ├── __init__.py
    └── test_add.py

• 被测对象：operation.py
• 测试用例：test_add.py

# operation.py 文件内容
def my_add(x, y):
    result = x + y
    return result

# test_add.py 文件内容
class TestWithEXCEL:
    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', get_excel())
    def test_add(self, x, y, expected):
        assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

• 测试数据：params.xlsx

注意：.xlsx文件要在外面创建，不要在编辑器里创建

# 读取Excel文件
import openpyxl
import pytest

def get_excel():
    # 获取工作簿
    book = openpyxl.load_workbook('../data/params.xlsx')

    # 获取活动行（非空白的）
    sheet = book.active

    # 提取数据，格式：[[1, 2, 3], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]
    values = []
    for row in sheet:
        line = []
        for cell in row:
            line.append(cell.value)
        values.append(line)
    return values

• csv：逗号分隔值
• 是 Comma-Separated Values 的缩写
• 以纯文本形式存储数字和文本
• 文件由任意数目的记录组成
• 每行记录由多个字段组成

Linux从入门到高级,linux,¥5000
web自动化测试进阶,python,¥3000
app自动化测试进阶,python,¥6000
Docker容器化技术,linux,¥5000
测试平台开发与实战,python,¥8000

• 读取数据

  • 内置函数：open()
  • 内置模块：csv

• 方法：csv.reader(iterable)

  • 参数：iterable ,文件或列表对象
  • 返回：迭代器，每次迭代会返回一行数据。

# 读取csv文件内容

def get_csv():
    with open('demo.csv', 'r') as file:
        raw = csv.reader(file)

        for line in raw:
            print(line)

• data 目录：存放 csv 数据文件
• func 目录：存放被测函数文件
• testcase 目录：存放测试用例文件

# 工程目录结构
.
├── data
│   └── params.csv
├── func
│   ├── __init__.py
│   └── operation.py
└── testcase
    ├── __init__.py
    └── test_add.py

• 被测对象：operation.py
• 测试用例：test_add.py
• 测试数据：params.csv

# operation.py 文件内容
def my_add(x, y):
    result = x + y
    return result

# test_add.py 文件内容
class TestWithCSV:
    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', [[1, 1, 2]])
    def test_add(self, x, y, expected):
        assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

# params.csv 文件内容
1,1,2
3,6,9
100,200,300

# 读取 data目录下的 params.csv 文件
import csv

def get_csv():
    """
    获取csv数据
    :return: 返回数据的结构：[[1, 1, 2], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]
    """
    with open('../data/params.csv', 'r') as file:
        raw = csv.reader(file)
        data = []
        for line in raw:
            data.append(line)
    return data

• json 是 JS 对象

• 全称是 JavaScript Object Notation

• 是一种轻量级的数据交换格式

• json 结构

  • 对象 {"key": value}
  • 数组 [value1, value2 ...]

{
  "name:": "hogwarts ",
  "detail": {
    "course": "python",
    "city": "北京"
  },
  "remark": [1000, 666, 888]
}

• 查看 json 文件

  • pycharm
  • txt 记事本

• 读取 json 文件

  • 内置函数 open()
  • 内置库 json
  • 方法：json.loads()
  • 方法：json.dumps()

# 读取json文件内容
def get_json():
    with open('demo.json', 'r') as f:
        data = json.loads(f.read())
        print(data)

• 被测对象：operation.py
• 测试用例：test_add.py
• 测试数据：params.json

# operation.py 文件内容
def my_add(x, y):
    result = x + y
    return result

# test_add.py 文件内容
class TestWithJSON:
    @pytest.mark.parametrize('x,y,expected', [[1, 1, 2]])
    def test_add(self, x, y, expected):
        assert my_add(int(x), int(y)) == int(expected)

# params.json 文件内容
{
  "case1": [1, 1, 2],
  "case2": [3, 6, 9],
  "case3": [100, 200, 300]
}

# 读取json文件
def get_json():
    """
    获取json数据
    :return: 返回数据的结构：[[1, 1, 2], [3, 6, 9], [100, 200, 300]]
    """
    with open('../data/params.json', 'r') as f:
        data = json.loads(f.read())
        return list(data.values())

• 1､命令灵活：对于 setup,teardown,可以不起这两个名字
• 2､数据共享：在 conftest.py 配置⾥写⽅法可以实现数据共享，不需要 import 导⼊。可以跨⽂件共享
• 3､scope 的层次及神奇的 yield 组合相当于各种 setup 和 teardown
• 4、实现参数化

• 场景：

  测试⽤例执⾏时，有的⽤例需要登陆才能执⾏，有些⽤例不需要登陆。

  setup 和 teardown ⽆法满⾜。fixture 可以。默认 scope（范围）function

• 步骤：

  • 1.导⼊ pytest
  • 2.在登陆的函数上⾯加@pytest.fixture()
  • 3.在要使⽤的测试⽅法中传⼊（登陆函数名称），就先登陆
  • 4.不传⼊的就不登陆直接执⾏测试⽅法。

# test_fixture.py

import pytest

# 定义登录的fixture
@pytest.fixture()
def login():
    print("完成登录操作")


def test_search():
    print("搜索")


def test_cart(login): #不需要把login放在函数里面，只要传参就可以
    print("购物车")


def test_order(login):
    print("下单")

注：整个项目就是一个会话

import pytest

# 定义登录的fixture
@pytest.fixture(scope="class")
def login():
    print("完成登录操作")


def test_search(login):
    print("搜索")


def test_cart(login):
    print("购物车")


def test_order(login):
    print("下单")

class TestDemo:
    def test_case1(self,login):
        print("case1")

    def test_case2(self,login):
        print("case2")

• 场景：

你已经可以将测试⽅法【前要执⾏的或依赖的】解决了，
测试⽅法后销毁清除数据的要如何进⾏呢？

• 解决：

通过在 fixture 函数中加⼊ yield 关键字，yield 是调⽤第⼀次返回结果，
第⼆次执⾏它下⾯的语句返回。

• 步骤：

在@pytest.fixture(scope=module)。
在登陆的⽅法中加 yield，之后加销毁清除的步骤

import pytest

# 定义登录的fixture
@pytest.fixture(scope="class")
def login():
    # setup 操作
    print("完成登录操作")
    token = "abcd"
    username = "hogwarts"
    yield token, username  # 相当于return
    # teardown 操作
    print("完成登出操作")


def test_search(login):
    token, username = login
    print(f"token:{token},name:{username}")
    print("搜索")


def test_cart(login):
    print("购物车")


def test_order(login):
    print("下单")

class TestDemo:
    def test_case1(self,login):
        print("case1")

    def test_case2(self,login):
        print("case2")

• 场景：

你与其他测试⼯程师合作⼀起开发时，公共的模块要在不同⽂件中，要在⼤家都访问到的地⽅。

• 解决：

使⽤ conftest.py 这个⽂件进⾏数据共享，并且他可以放在不同位置起着不同的范围共享作⽤。

• 前提：

  • conftest ⽂件名是不能换的
  • 放在项⽬下是全局的数据共享的地⽅

• 执⾏：

  • 系统执⾏到参数 login 时先从本模块中查找是否有这个名字的变量什么的，
  • 之后在 conftest.py 中找是否有。

• 步骤：

  • 将登陆模块带@pytest.fixture 写在 conftest.py

场景：

不想原测试⽅法有任何改动，或全部都⾃动实现⾃动应⽤，

没特例，也都不需要返回值时可以选择⾃动应⽤

解决：

使⽤ fixture 中参数 autouse=True 实现

步骤：

在⽅法上⾯加 @pytest.fixture(autouse=True)

比如要实现fixture时session级别的，就要每个用例都添加fixture方法。可以通过自动应用来避免。

问题：那yield返回参数的怎么办？

场景：

测试离不开数据，为了数据灵活，⼀般数据都是通过参数传的

解决：

fixture 通过固定参数 request 传递

步骤：

在 fixture 中增加@pytest.fixture(params=[1, 2, 3, ‘linda’])

在⽅法参数写 request，方法体里面使用 request.param 接收参数

• 模拟 setup，teardown（一个用例可以引用多个 fixture）
• yield 的用法
• 作用域（ session，module, 类级别，方法级别 ）
• 自动执行 （autouse 参数）
• conftest.py 用法，一般会把 fixture 写在 conftest.py 文件中（这个文件名字是固定的，不能改）
• 实现参数化

# test_fixture_param.py
import pytest


@pytest.fixture(params=[["selenium",123], ["appium",123]])
def login(request):
    print(f"用户名：{request.param}")
    return request.param

def test_demo1(login):
    print(f"demo1 case:数据为{login}")