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感谢博主：天蝎座的测试之旅
文章目录
- 一：pytest的介绍，安装，框架结构，执行方式
- 二：Pytest -断言、跳过及运行
- 1，Pytest -断言、跳过及运行
- 2，mark中的skip(跳过)
- 3，mark中的xfail(失败)
- 4,使用自定义标记mark只执行部分用例
- 5,文件名类名方法执行部分用例
- 6,-k 组合调用执行部分用例
- 三， Pytest -fixture
- 1. 如下： 定义一个函数名叫open_url的fixture前后置，前置为打开链接，后置为退出浏览器
- 2.在我们要用这个前后置的类前面 我们用@pytest.mark.usefixtures(fixture函数名)
- 3.进阶方法：conftest中定义多个fixture，一个fixture可以是另一个fixture的前后置，期间还是用field隔开前后置
- 4.说到上面的多个fixture调用，很多人就会疑惑，会不会fixture之间相互冲突。
- 5，fixture的自动应用autouse
- 四，参数化与数据驱动框架实现
- 五，第三方插件
- 1，调整测试用例的执行顺序
- 2， 执行用例遇到错误停止
- 3，执行用例失败后重新运行
- 4，多条断言前面报错后面依然执行
- 5，多线程并行与分布式执行
- 6，其他有意思的插件
- 7，使用pytest执行unittest的测试用例
- 8，pytest-html生成报告
- 六，日志管理及代码覆盖率
- 1， pytest中logging的应用
- 2， 日志及级别的含义
- 3， 代码覆盖率-多用在单元测试中
- 4，allure测试报告框架
- 5，定制报告
- 6，pytest运行指定用例
- 7，按重要性级别进行一定范围测试
- 8， 为测试添加详说明@allure.description;@allure.title;
- 9， 链接@allure.link @allure.issue @allure.testcase
- 七， 单元自动化测试pytest和allure在测试中应用 自动执行
一：pytest的介绍，安装，框架结构，执行方式
1，特点
1. 简单灵活，容易上手;支持参数化; 测试用例的skip和xfail 处理;
2. 能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做 selenium/appium等自动化测试、接口自动化测试 (pytest+requests);
3. pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展， 比较好 用的如 pytest-allure(完美html测试报告生成) pytest-xdist (多CPU分发)等;
4. 可以很好的和jenkins集成;**
2，安装
pytest安装，导入相关依赖库
Pip install –U pytest U表示升级
Pip install sugar
pip install pytest-rerunfailures
Pip install pytest-xdist
Pip install pytest-assume
Pip intall pytest-html …
Pip list查看
Pytest –h 帮助**
3， pytest的框架结构
Import pytest 类似的setup,teardown同样更灵活
模块级 (setup_module/teardown_module)
全局的，整个.py模块开始前和结束后调用一次
函数级 (setup_function/teardown_function)
只对函数用例生效（不在类内），每个函数级用例开始和结束时调用一次
类级 (setup_class/teardown_class)
只在类前后运行一次（在类中）。
方法级 (setup_method/teardown_methond)
运行在类中方法始末
类里面的（setup/teardown)：运行在调用方法的前后
类中运行顺序：setup_class>setup_method>setup>用例>teardown>teardown_method>teardown_class
4，执行方式
Pytest/py.test(终端，命令行，pycharm可配置pytest方式执行)
- Pytest –v (最高级别信息—verbose)
- pytest -v -s filename 3.Pytest-q (静默)
(输出打印)
多种执行方式
1.pytest将在当前目录及其子目录中运行test _ * .py或* test.py形 式的所有文件。
2.以test_开头的函数，以Test开头的类，以test_开头的方法。所有包 package都要有__init_.py文件。
3.Pytest可以执行unittest框架写的用例和方法 - 可以在pytest.ini文件中自定义要运行的测试路径、文件名、类名和方法名等。
二：Pytest -断言、跳过及运行
1，Pytest -断言、跳过及运行
2，mark中的skip(跳过)
3，mark中的xfail(失败)
])
4,使用自定义标记mark只执行部分用例
1.mark标记
以下用例，标记test_send_http()为webtest
# content of test_server.py
import pytest
@pytest.mark.webtest
def test_send_http():
pass # perform some webtest test for your app
def test_something_quick():
pass
def test_another():
pass
class TestClass:
def test_method(self):
pass
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_server.py", "-m=webtest"])
只运行用webtest标记的测试，cmd运行的时候，加个-m 参数，指定参数值webtest
```py
pytest -v -m webtest如果不想执行标记webtest的用例，那就用”not webtest”
pytest -v -m “not webtest”import pytest
@pytest.mark.webtest
def test_send_http():
pass # perform some webtest test for your app
def test_something_quick():
pass
def test_another():
pass
class TestClass:
def test_method(self):
pass
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s", "test_server.py", "-m='not webtest'"])5,文件名::类名::方法执行部分用例
2.-v 指定的函数节点id
如果想指定运行某个.py模块下，类里面的一个用例，如：TestClass里面testmethod用例
每个test开头(或_test结尾)的用例，函数(或方法)的名称就是用例的节点id，指定节点id运行用-v 参数
pytest -v test_server.py::TestClass::test_method当然也能选择运行整个class
pytest -v test_server.py::TestClass也能选择多个节点运行，多个节点中间空格隔开
pytest -v test_server.py::TestClass test_server.py::test_send_http6,-k 组合调用执行部分用例
.-k 匹配用例名称
可以使用-k命令行选项指定在匹配用例名称的表达式
pytest -v -k http您也可以运行所有的测试，根据用例名称排除掉某些用例：
pytest -k “not send_http” -v也可以同时选择匹配 “http” 和“quick”
pytest -k “http or quick” -v三， Pytest -fixture
pytest 相较于 unittest 最为跳跃的一点应该就是 fixture 机制
对于unittest来说，每个用例的类中都需要去写入setUp和tearDown。也就是我们所说的前置和后置，
而不可避免的，很多用例的前置和后置都是一样（例如很多用例都需要前置登录，后置退出），于是我们需要重复的复制粘贴，这样导致工作量增加，代码量也增加，界面也显得冗杂。
所以此时pytest中fixture机制便要闪亮登场了。
通俗的讲： fixture = 前置+后置
而方便的是：如果很多用例都有同样的前置和后置，那么我就只实现一个，然后需要的用例就去调用就好了。
1.机制：与测试用例同级，或者是测试用例的父级，创建一个conftest.py文件。
2.conftest.py文件里：放所有的前置和后置。 不需要用例.py文件主动引入conftest文件。
3.定义一个函数：包含前置操作+后置操作。
4.把函数声明为fixture :在函数前面加上 @pytest.fixture(作用级别=默认为function)
5.fixture的定义。
如果有返回值，那么写在yield后面。（yield的作用就相当于return）
在测试用例当中，调用有返回值的fixture函数时，函数名称就是代表返回值。
在测试用例当中，函数名称作为用例的参数即可。
1. 如下： 定义一个函数名叫open_url的fixture前后置，前置为打开链接，后置为退出浏览器
@pytest.fixture(scope=“class”) #定义scope的范围
def open_url():
# 前置
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url) #url为链接地址
yield driver #yield之前代码是前置，之后的代码就是后置。
# 后置
driver.quit()这样我们就定义了一个叫做 open_url 的 fixture
2.在我们要用这个前后置的类前面 我们用@pytest.mark.usefixtures(fixture函数名)
就可以直接调用上面定义好的这个前后置
可以看到 在TestLogin 这个类中 我们不再去编写setup 和 teardown. 直接写我们的中间过程就可以了。是不是很方便了？
3.进阶方法：conftest中定义多个fixture，一个fixture可以是另一个fixture的前后置，期间还是用yield隔开前后置
如上图中可以看到我class中另外还引用了一个名为refresh_page的fixture，直接上代码：
# 刷新页面 - 定义的第二个fixture
@pytest.fixture
def refresh_page(open_url):
yield
open_url.refresh()直接将open_url作为了另一个fixture的前置引用进来，用yield隔开，当用例中执行完open_url前后置后，再执行了一次refresh的后置。
执行顺序： open_url yield 之前代码 – 用例代码 – open_url yield 之后代码 --》 refresh_page yield 之后代码
是不是很妙，可以解决许多用例流程环环相扣时的麻烦。
4.说到上面的多个fixture调用，很多人就会疑惑，会不会fixture之间相互冲突。
当然是不会了，fixture在conftest.py当中就已经决定了他的用例域，他会主动去区分你这个fixture是作用在哪个用例域。
首先我们看一下框架中对于fixture函数的定义： 
scope：定义用例域的范围：
function：默认范围，每一个函数或方法都会调用，不填写时便是它
class：每一个类调用一次
module: 每一个.py文件调用一次，文件中可以有多个function和class
session：多个文件调用一次，可以跨文件，如在.py文件中，每一个.py文件就是module
范围：
session > module > class > function
所以在调用时各个fixture之间并不会相互冲突。
5，fixture的自动应用autouse
autouse调用例子：**
当管理用例比较多的时候，这种方法比较方便高效，但是用该功能时也要小心，一定要注意fixture的作用范围。需要注意的是，当使用这种方式时，就不能使用返回值的功了。autouse默认设置为False。当默认为False，就可以选择用上面两种方式来试用fixture。当设置为True时，所有的test都会自动调用这个fixture。autouse遵循scope="关键字参数"规则：当scope="session"时，无论怎样定义只运行一次；当scope="module"时，每个py文件只运行一次；当scope="class"时，每个class只运行一次（但是一个文件中包括function和class时，会在每个function(不在class中)运行一次）；当scope="function"时，每个function运行一次；
‘’’
平常写自动化用例会写一些前置的fixture操作，用例需要用到就直接传该函数的参数名称就行了。当用例很多的时候，每次都传这个参数，会比较麻烦。
fixture里面有个参数autouse，默认是Fasle没开启的，可以设置为True开启自动使用fixture功能，这样用例就不用每次都去传参了
设置autouse=True
autouse设置为True，自动调用fixture功能
start设置scope为module级别，在当前.py用例模块只执行一次，autouse=True自动使用[图片]open_home设置scope为function级别，
每个用例前都调用一次，自动使用
import pytest
@pytest.fixture(scope="module",autouse=True)
def start(request):
print("
----开始执行module------")
print('module : %s'% request.module.__name__)
print('------启动浏览器-------')
yield
print("------结束测试 end!----------")
@pytest.fixture(scope="function",autouse=True)
def open_home(request):
print("function:%s
--回到首页--"% request.function.__name__)
def test_01():
print('----用例01-----')
def test_02():
print('----用例02-----')
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-s","autouse.py"])执行结果
----开始执行module------
module : autouse
------启动浏览器-------
function:test_01
--回到首页--
.----用例01-----
function:test_02
--回到首页--
.----用例02-----
------结束测试 end!----------四，参数化与数据驱动框架实现
参数化1
import pytest
@pytest.fixture(params=[1, 2, 3])
def need_data(request): # 传入参数request 系统封装参数
return request.param # 取列表中单个值，默认的取值方式
class Test_ABC:
def test_a(self, need_data):
print("------->test_a")
assert need_data != 3 # 断言need_data不等于3
参数化2
1、直接传入测试数据
import pytest
class Test_ABC:
def setup_class(self):
print("------->setup_class")
def teardown_class(self):
print("------->teardown_class")
@pytest.mark.parametrize("a,b",[(1,2),(0,3)]) #直接传入数据
def test_a(self, a, b):
print("test data:a=%d,b=%d" % (a, b))
assert a + b == 3
2、使用函数返回值传入数据
import pytest
def return_test_data():
return [(1, 2), (0, 3)]
class Test_ABC:
def setup_class(self):
print("------->setup_class")
def teardown_class(self):
print("------->teardown_class")
@pytest.mark.parametrize("a,b", return_test_data()) # 使用函数返回值的形式传入参数值
def test_a(self, a, b):
print("test data:a=%d,b=%d" % (a, b))
assert a + b == 3
结果与1中的结果一致。
参数化3
案例一
import pytest
test_user_data=['linda','sai','tom']
@pytest.fixture(scope='module')
def login(request):
user=request.param
print('打开首页登陆%s'%user)
return user
#indirect=True是把login当作函数去执行
@pytest.mark.parametrize('login',test_user_data,indirect=True)
def test_cart(login):
usera=login
print('不同用户添加购物车%s'%usera)
assert usera!=''
Process finished with exit code 0
打开首页登陆linda
PASSED [ 33%]不同用户添加购物车linda
打开首页登陆sai
PASSED [ 66%]不同用户添加购物车sai
打开首页登陆tom
PASSED [100%]不同用户添加购物车tom
案例二
import pytest
test_user_data=[
{'user':'linda','password':'8888'},
{'user':'servenruby','password':'123456'},
{'user':'test01','password':''}
]
@pytest.fixture(scope='module')
def login_r(request):
#可以通过dict形式,虽然传递一个参数，但通过key的方式可以达到累死传入多个参数的效果
user=request.param['user']
pwd=request.param['password']
print('
打开首页准备登陆，登陆用户%s,密码%s'%(user,pwd))
if pwd:
return True
else:
return False
#这是pytest参数化驱动,indeirect=True是把login_r当作函数去执行
@pytest.mark.parametrize('login_r',test_user_data,indirect=True)
def test_cart(login_r):
#登陆用例
a=login_r
print('测试用例中login_r的返回值%s'%a)
assert a,'失败原因，密码为空'
开首页准备登陆，登陆用户linda,密码8888
PASSED [ 33%]测试用例中login_r的返回值True
打开首页准备登陆，登陆用户servenruby,密码123456
PASSED [ 66%]测试用例中login_r的返回值True
打开首页准备登陆，登陆用户test01,密码
FAILED [100%]测试用例中login_r的返回值False
打开首页准备登陆，登陆用户linda,密码8888
PASSED [ 33%]测试用例中login_r的返回值True
打开首页准备登陆，登陆用户servenruby,密码123456
PASSED [ 66%]测试用例中login_r的返回值True
打开首页准备登陆，登陆用户test01,密码
FAILED [100%]测试用例中login_r的返回值False
test_mark_param_request2.py:19 (test_cart[login_r2])
login_r = False
@pytest.mark.parametrize('login_r',test_user_data,indirect=True