pytest介绍
pytest 是 python 的第三方单元测试框架，比自带 unittest 更简洁和高效，支持315种以上的插件，同时兼容 unittest 框架。这就使得我们在 unittest 框架迁移到 pytest 框架的时候不需要重写代码。接下来我们在文中来对分析下 pytest 有哪些简洁、高效的用法。
pytest特点:
入门简单易上手，文档支持较好。
支持单元测试和功能测试。
支持参数化。
可以跳过指定用例，或对某些预期失败的case标记成失败。
支持重复执行失败的case。
支持运行由unittest编写的测试用例。
有很多第三方插件，并且可自定义扩展。
方便和支持集成工具进行集成。
安装
pip install pytest
测试是否安装成功
C:UsersAnthony>pytest --version This is pytest version 5.2.2, imported from c:python36libsite-packagespytest.py
我的演示脚本处于这样一个的目录中：
M:py_tests # 我的是D盘的 py_tests 目录，所有操作都在 py_tests 目录内完成 ├─scripts #编写测试用例的文件夹 │ ├─test_case_dir1 │ │ ├─test_case_02.py # 用例脚本文件 │ │ └─__init__.py │ ├─test_allure_case.py # 脚本文件 │ ├─test_case_01.py # 脚本文件 │ └─__init__.py ├─report --报告生成的文件夹 │ ├─report.html # pytest-html生成的用例报告 │ ├─assets # allure的依赖目录 │ ├─result # allure生成的用例数据 │ └─allure_html # allure生成的用例报告目录 | └─index.html # allure生成的最终的html类型的测试报告 ├─case_set.py ├─demo0.py # 用例脚本文件 ├─demo1.py # 用例脚本文件 ├─pytest.ini # 配置文件 └─__init__.py
简单示例
import pytest def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 0 # 断言失败 def test_case02(): print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功 def custom_case03(): print('执行用例03.......') assert 1 # 断言成功 if __name__ == '__main__': pytest.main(["-s", "demo.py"]) # pytest.main("-s demo.py")
TypeError: `args` parameter expected to be a list or tuple of strings, got: '-s demo1.py' (type: <class 'str'>)
遇到上述报错，就是参数需要一个列表或者元组的形式，而我们使用的是str形式。
上述代码正确的执行结果是这样的：
===================================================== test session starts ====================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests collected 2 items demo1.py 执行用例01....... F执行用例02....... . =========================================================== FAILURES =========================================================== _________________________________________________________ test_case01 __________________________________________________________ def test_case01(): print('执行用例01.......') > assert 0 # 断言失败 E assert 0 demo1.py:11: AssertionError ================================================= 1 failed, 1 passed in 0.13s ==================================================
大致的信息就是告诉我们:
-
collected 2 items：本次执行中，收集了2个用例。 -
完了开始执行用例，
.表示执行成功，F表示执行失败。 -
脚本中的第一个用例执行失败；第二个用例执行成功；但是第三个也就是
custom_case03并没有执行，由此我们知道，pytest只识别以test_开头的用例。
pytest.main(["-s", "demo.py"])参数说明
-
-s，表示输出用例执行的详细结果。 -
demo1.py是要执行的脚本名称。
除了上述的函数这种写法，也可以有用例类的写法：
import pytest class TestCase(object): def test_case01(self): """ 用例 01 """ print('执行用例01.......') assert 0 # 断言失败 def test_case02(slef): """ 用例 02 """ print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功 if __name__ == '__main__': pytest.main(["-s", "demo.py"])
类名要以Test开头，并且其中的用例方法也要以test开头,不然pytest不会执行
执行结果：
D:py_tests>python demo.py ========================================================== test session starts =========================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests collected 2 items demo1.py 执行用例01....... F执行用例02....... . ================================================================ FAILURES ================================================================ __________________________________________________________ TestCase.test_case01 __________________________________________________________ self = <demo1.TestCase object at 0x03DD6110> def test_case01(self): """ 用例 01 """ print('执行用例01.......') > assert 0 # 断言失败 E assert 0 demo1.py:49: AssertionError ====================================================== 1 failed, 1 passed in 0.12s =======================================================
. 表示通过， F表示失败
接下来，我们来研究一下pytest中的setup和teardown的用法。
setup和teardown
我们知道，在unittest中，setup和teardown可以在每个用例前后执行，也可以在所有的用例集执行前后执行。那么在pytest中，有以下几种情况：
-
模块级别，也就是在整个测试脚本文件中的用例集开始前后，对应的是：
-
setup_module
-
teardown_module
-
-
类级别，在类中的所有用例集执行前后，在类里写，对应的是：
-
setup_class
-
teardown_class
-
-
在类中呢，也可以在进一步划分，在每一个方法执行前后，在类里写，对应：
-
setup_method
-
teardown_methd
-
-
函数级别，在用例函数之前后，对应：
-
setup_function
-
teardown_function
-
来一一看看各自的用法。
模块级别setup_module/teardown_module
import pytest def setup_module(): """ 模块级别的 setup，在该脚本内所有用例集执行之前触发执行 """ print('模块级别的 setup.....') def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 0 # 断言失败 def test_case02(): print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功 def teardown_module(): """ 模块级别的 teardown，在该脚本内所有用例集执行之后触发执行 """ print('模块级别的 teardown.....') if __name__ == '__main__': pytest.main(["-s", "demo1.py"])
执行结果
D:py_tests>python demo.py ========================================================== test session starts =========================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests collected 2 items demo1.py 模块级别的 setup..... 执行用例01....... F执行用例02....... .模块级别的 teardown..... ================================================================ FAILURES ================================================================ ______________________________________________________________ test_case01 _______________________________________________________________ def test_case01(): print('执行用例01.......') > assert 0 # 断言失败 E assert 0 demo1.py:16: AssertionError ====================================================== 1 failed, 1 passed in 0.12s =======================================================
类级别的setup_class/teardown_class
import pytest class TestCase(object): def setup_class(self): """ 类级别的 setup，在该类中内用例集执行之前触发执行 """ print('类级别的 setup.....') def teardown_class(self): """ 类级别的 teardown，在该类中内用例集执行之后触发执行 """ print('类级别的 teardown.....') def test_case01(self): """ 用例 01 """ print('执行用例01.......') assert 0 # 断言失败 def test_case02(slef): """ 用例 02 """ print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功 if __name__ == '__main__': pytest.main(["-s", "demo1.py"])
执行结果
D:py_tests>python demo.py ========================================================== test session starts =========================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests collected 2 items demo1.py 类级别的 setup..... 执行用例01....... F执行用例02....... .类级别的 teardown..... ================================================================ FAILURES ================================================================ __________________________________________________________ TestCase.test_case01 __________________________________________________________ self = <demo1.TestCase object at 0x0363F710> def test_case01(self): """ 用例 01 """ print('执行用例01.......') > assert 0 # 断言失败 E assert 0 demo1.py:53: AssertionError ====================================================== 1 failed, 1 passed in 0.10s =======================================================
类中方法级别的setup_method/teardown_method
import pytest class TestCase(object): def setup_method(self): """ 类中方法级别的 setup，在该类中内每个用例执行之前触发执行 """ print('类中方法级别的 setup.....') def teardown_method(self): """ 类中方法级别的 teardown，在该类中内每个用例执行之后触发执行 """ print('类中方法级别的 teardown.....') def test_case01(self): """ 用例 01 """ print('执行用例01.......') assert 0 # 断言失败 def test_case02(slef): """ 用例 02 """ print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功 if __name__ == '__main__': pytest.main(["-s", "demo1.py"])
执行结果：
D:py_tests>python demo.py ========================================================== test session starts =========================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests collected 2 items demo1.py 类中方法级别的 setup..... 执行用例01....... F类中方法级别的 teardown..... 类中方法级别的 setup..... 执行用例02....... .类中方法级别的 teardown..... ================================================================ FAILURES ================================================================ __________________________________________________________ TestCase.test_case01 __________________________________________________________ self = <demo1.TestCase object at 0x042BA2D0> def test_case01(self): """ 用例 01 """ print('执行用例01.......') > assert 0 # 断言失败 E assert 0 demo1.py:49: AssertionError ====================================================== 1 failed, 1 passed in 0.42s =======================================================
函数级别的setup_function/teardown_function
import pytest def setup_function(): """ 函数级别的 setup，在该脚本内每个用例函数执行之前触发执行 """ print('函数级别的 setup.....') def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 0 # 断言失败 def test_case02(): print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功 def teardown_function(): """ 函数级别的 teardown，在该脚本内每个用例函数执行之后触发执行 """ print('函数级别的 teardown.....') if __name__ == '__main__': pytest.main(["-s", "demo1.py"])
执行结果
D:py_tests>python demo.py ========================================================== test session starts =========================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests collected 2 items demo1.py 函数级别的 setup..... 执行用例01....... F函数级别的 teardown..... 函数级别的 setup..... 执行用例02....... .函数级别的 teardown..... ================================================================ FAILURES ______________________________________________________________ test_case01 def test_case01(): print('执行用例01.......') > assert 0 # 断言失败 E assert 0 demo1.py:16: AssertionError ====================================================== 1 failed, 1 passed in 0.11s
小结
-
在类中，不需要
__init__方法。 -
测试类的类名必须以
Test开头。 -
类中的测试方法编写规则跟函数一致
配置文件
该脚本有多种运行方式，如果处于PyCharm环境，可以使用右键或者点击运行按钮运行，也就是在pytest中的主函数中运行：
if __name__ == '__main__': pytest.main(["-s", "demo1.py"]) # 就是调用的 pytest 的 main 函数
也可以在命令行中运行：
D:py_tests>python demo1.py
这种方式，跟使用Python解释器执行Python脚本没有什么两样。也可以如下面这么执行：
D:py_tests>pytest -s demo1.py
当然，还有一种是使用配置文件运行，来看看怎么用。
在项目的根目录下，我们可以建立一个pytest.ini文件，在这个文件中，我们可以实现相关的配置：
[pytest] addopts = -s -v #可以搭配相关的参数，比如-s。多个参数以空格分割，其他参数后续用到再说 #-s，在运行测试脚本时，为了调试或打印一些内容，我们会在代码中加一些print内容，但是在运行pytest时，这些内容不会显示出来。如果带上-s，就可以显示了。 #-v，使输出结果更加详细 testpaths = ./scripts #配置测试用例的目录 ，必须有 python_files = demo*.py #执行指定的文件，以test开头的python文件 python_classes = Test* #执行指定的类 python_functions = test_* #执行指定的函数
注意，配置文件中不许有中文，那这个配置文件中的各项都是什么意思呢？
首先，pytest.ini文件必须位于项目的根目录，而且也必须叫做pytest.ini。
其他的参数：
-
addopts可以搭配相关的参数，比如-s。多个参数以空格分割，其他参数后续用到再说。-
-s，在运行测试脚本时，为了调试或打印一些内容，我们会在代码中加一些print内容，但是在运行pytest时，这些内容不会显示出来。如果带上-s，就可以显示了。 -
-v，使输出结果更加详细。
-
-
testpaths配置测试用例的目录，-
因为我们用例可能分布在不同的目录或文件中，那么这个
scripts就是我们所有文件或者目录的顶层目录。其内的子文件或者子目录都要以test_开头，pytest才能识别到。 -
另外，上面这么写，是从一个总目录下寻找所有的符合条件的文件或者脚本，那么我们想要在这个总目录下执行其中某个具体的脚本文件怎么办？
-
[pytest] testpaths = ./scripts/ python_files = test_case_01.py
-
这么写就是执行
scripts目录下面的test_case_01.py这个文件。 -
python_classes则是说明脚本内的所有用例类名必须是以Test开头，当然，你也可以自定义为以Test_开头，而类中的用例方法则当然是以test_开头。 -
python_functions则是说脚本内的所有用例函数以test_开头才能识别。
OK，来个示例。
首先，（详细目录参考开头的目录结构）在scripts/test_case_01.py中：
import pytest def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 1 # 断言成功 def test_case02(): print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功 class TestCaseClass(object): def test_case_03(self): assert 0 # 断言失败
import pytest def test_case_04(): assert 1 # 断言成功 def test_case_05(): assert 0 # 断言失败
M:py_tests>pytest ======================================================= test session starts ======================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests, inifile: pytest.ini, testpaths: ./scripts collected 5 items scripts est_case_01.py 执行用例01....... .执行用例02....... .F scripts est_case_dir1 est_case_02.py .F ============================================================= FAILURES ____________________________________________________ TestCaseClass.test_case_03 self = <test_case_01.TestCaseClass object at 0x03CAF4D0> def test_case_03(self): > assert 0 E assert 0 scripts est_case_01.py:22: AssertionError ___________________________________________________________ test_case_05 def test_case_05(): > assert 0 E assert 0 scripts est_case_dir1 est_case_02.py:14: AssertionError =================================================== 2 failed, 3 passed in 0.14s
由执行结果可以发现，2 failed, 3 passed，跟我们的预期一致。
后续执行相关配置都来自配置文件，如果更改，会有相应说明，终端都是直接使用pytest执行。
进阶
跳过用例
import pytest #无条件跳过 @pytest.mark.skip() def test_case_01(): assert 1 #有条件跳过，两个参数必须加上 @pytest.mark.skipif(condition=1 < 2, reason='如果条件为true就跳过用例') def test_case_02(): assert 1
跳过用例，我们使用@pytest.mark.skipif(condition, reason)：
-
condition表示跳过用例的条件。
-
reason表示跳过用例的原因。
然后将它装饰在需要被跳过用例的的函数上面。
效果如下：
M:py_tests>pytest scripts/test_allure_case.py::test_case_01 SKIPPED scripts/test_allure_case.py::test_case_02 SKIPPED =========================================================== 2 skipped in 0.14s
上例执行结果相对详细，因为我们在配置文件中为addopts增加了-v，之前的示例结果中，没有加！
参数化
pytest身为强大的测试单元测试框架，那么同样支持DDT数据驱动测试的概念。也就是当对一个测试函数进行测试时，通常会给函数传递多组参数。比如测试账号登陆，我们需要模拟各种千奇百怪的账号密码。
当然，我们可以把这些参数写在测试函数内部进行遍历。不过虽然参数众多，但仍然是一个测试，当某组参数导致断言失败，测试也就终止了。
通过异常捕获，我们可以保证程所有参数完整执行，但要分析测试结果就需要做不少额外的工作。
在 pytest 中，我们有更好的解决方法，就是参数化测试，即每组参数都独立执行一次测试。使用的工具就是 pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)。
-
argnames表示参数名。
-
argvalues表示列表形式的参数值。
使用就是以装饰器的形式使用。
只有一个参数的测试用例
import pytest mobile_list = ['10010', '10086'] @pytest.mark.parametrize('mobile', mobile_list) def test_register(mobile): """ 通过手机号注册 """ print('注册手机号是: {}'.format(mobile))
来看（重要部分）结果：：
M:py_tests>pytest scripts/test_case_01.py::test_register[10010] 注册手机号是: 10010 PASSED scripts/test_case_01.py::test_register[10086] 注册手机号是: 10086 PASSED ====================================================== 2 passed in 0.11s
多个参数的测试用例
import pytest mobile_list = ['10010', '10086'] code_list = ['x2zx', 'we2a'] @pytest.mark.parametrize('mobile', mobile_list) @pytest.mark.parametrize('code', code_list) def test_register(mobile, code): """ 通过手机号注册 """ print('注册手机号是: {} 验证码是: {}'.format(mobile, code))
（重要部分）结果：
M:py_tests>pytest scripts/test_case_01.py::test_register[x2zx-10010] 注册手机号是: 10010 验证码是: x2zx PASSED scripts/test_case_01.py::test_register[x2zx-10086] 注册手机号是: 10086 验证码是: x2zx PASSED scripts/test_case_01.py::test_register[we2a-10010] 注册手机号是: 10010 验证码是: we2a PASSED scripts/test_case_01.py::test_register[we2a-10086] 注册手机号是: 10086 验证码是: we2a PASSED ====================================================== 4 passed in 0.17s
可以看到，每一个手机号与每一个验证码都组合一起执行了，这样就执行了4次。那么如果有很多个组合的话，用例数将会更多。我们希望手机号与验证码一一对应组合，也就是只执行两次，怎么搞呢？
import pytest mobile_list = ['10010', '10086'] code_list = ['x2zx', 'we2a'] @pytest.mark.parametrize('mobile,code', zip(mobile_list, code_list)) def test_register(mobile, code): """ 通过手机号注册 """ print('注册手机号是: {} 验证码是: {}'.format(mobile, code))
M:py_tests>pytest scripts/test_case_01.py::test_register[10010-x2zx] 注册手机号是: 10010 验证码是: x2zx PASSED scripts/test_case_01.py::test_register[10086-we2a] 注册手机号是: 10086 验证码是: we2a PASSED ====================================================== 2 passed in 0.44s
pytest测试报告插件
想要生成测试报告，首先要有下载，才能使用。
pip install pytest-html
使用
在配置文件中，添加参数：
[pytest]
addopts = -s --html=report/report.html
效果很不错吧！
控制测试用例执行的顺序
在之前，用例的执行顺序是从上到下依次执行：
import pytest class TestCaseClass(object): def test_case_03(self): print('执行用例03.......') assert 1 def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 1 # 断成功 def test_case02(): print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功
正如上例的执行顺序是3 1 2。
现在，来看看我们如何手动控制多个用例的执行顺序，这里也依赖一个插件。
下载
pip install pytest-ordering
使用
import pytest class TestCaseClass(object): @pytest.mark.run(order=3) def test_case_03(self): print('执行用例03.......') assert 1 @pytest.mark.run(order=2) def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 1 # 断言成功 @pytest.mark.run(order=1) def test_case02(): print('执行用例02.......') assert 1 # 断言成功
手动控制用例执行顺序的方法是在给各用例添加一个装饰器：
@pytest.mark.run(order=x) # x 是一个整数
那么， 现在的执行顺序是2 1 3，按照order指定的排序执行的。
如果有人较劲传个0或者负数啥的，那么它们的排序关系应该是这样的：
0 > 正数 > 没有参与的用例 > 负数 # 正数和负数就是按照大小关系排列的
失败重试
失败重试意思是指定某个用例执行失败可以重新运行。
下载
pip install pytest-rerunfailures
使用
需要在pytest.ini文件中， 配置：
[pytest] addopts = -s --html=report/report.html --reruns=3 ;addopts = -s --alluredir ./report/result testpaths = ./scripts/ python_files = test_case_01.py python_classes = Test* python_functions = test_*
给addopts字段新增（其他原有保持不变）--reruns=3字段，这样如果有用例执行失败，则再次执行，尝试3次。
来看示例：
import pytest def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 1 # 断言成功 def test_case02(): print('执行用例02.......') assert 0 # 断言失败，需要重新执行 class TestCaseClass(object): def test_case_03(self): print('执行用例03.......') assert 1
结果：
M:py_tests>pytest ======================================================= test session starts ======================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests, inifile: pytest.ini, testpaths: ./scripts/ plugins: allure-pytest-2.8.6, html-2.0.0, metadata-1.8.0, ordering-0.6, rerunfailures-7.0 collected 3 items scripts est_case_01.py 执行用例01....... .执行用例02....... R执行用例02....... R执行用例02....... R执行用例02....... F执行用例03....... . ============================================================= FAILURES ============================================================= ___________________________________________________________ test_case02 ____________________________________________________________ def test_case02(): print('执行用例02.......') > assert 0 # 断言失败，需要重新执行 E assert 0 scripts est_case_01.py:19: AssertionError ------------------------------------ generated html file: file://M:py_tests eport eport.html ------------------------------------ =============================================== 1 failed, 2 passed, 3 rerun in 0.20s ===============================================
上面演示了用例失败了，然后重新执行多少次都没有成功，这是一种情况。
接下来，来看另一种情况，那就是用例执行失败，重新执行次数内通过了，那么剩余的重新执行的次数将不再执行。
import random import pytest def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 1 # 断言成功 def test_case02(): print('执行用例02.......') status = random.randint(0, 2) if status: assert 1 # 断言成功，无需再重复执行了 else: assert 0 # 断言失败，需要重新执行 class TestCaseClass(object): def test_case_03(self): print('执行用例03.......') assert 1
random模块帮助我们演示出在某次执行中出现失败的情况，而在重新执行的时候，会出现成功的情况，看结果：
M:py_tests>pytest ======================================================= test session starts ======================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 rootdir: M:py_tests, inifile: pytest.ini, testpaths: ./scripts/ plugins: allure-pytest-2.8.6, html-2.0.0, metadata-1.8.0, ordering-0.6, rerunfailures-7.0 collected 3 items scripts est_case_01.py 执行用例01....... .执行用例02....... R执行用例02....... .执行用例03....... . ------------------------------------ generated html file: file://M:py_tests eport eport.html ------------------------------------ ==================================================== 3 passed, 1 rerun in 0.08s ====================================================
可以看到，用例02重新执行了一次就成功了，剩余的两次执行就终止了。
并发执行
一条一条用例的执行，肯定会很慢，来看如何并发的执行测试用例，当然这需要相应的插件。
下载
pip install pytest-xdist
使用
在配置文件中添加：
[pytest] addopts = -v -s --html=report/report.html -n=auto ;addopts = -s --alluredir ./report/result testpaths = ./scripts/ python_files = test_case_01.py python_classes = Test* python_functions = test_*
就是这个-n=auto：
-
-n=auto，自动侦测系统里的CPU数目。 -
-n=numprocesses，也就是自己指定运行测试用例的进程数。
并发的配置可以写在配置文件中，然后其他正常的执行用例脚本即可。另外一种就是在终端中指定，先来看示例：
import pytest def test_case01(): print('执行用例01.......') assert 1 # 断言成功 @pytest.mark.skipif(condition= 2 > 1, reason='跳过用例') def test_case02(): print('执行用例02.......') assert 0 # 断言失败 class TestCaseClass(object): def test_case_03(self): print('执行用例03.......') assert 1 def test_case_04(self): print('执行用例04.......') assert 1
结果：
M:py_tests>pytest .scripts est_case_01.py -s -n auto ======================================================= test session starts ======================================================== platform win32 -- Python 3.6.2, pytest-5.2.2, py-1.8.0, pluggy-0.13.0 -- c:python36python.exe cachedir: .pytest_cache metadata: {'Python': '3.6.2', 'Platform': 'Windows-10-10.0.14393-SP0', 'Packages': {'pytest': '5.2.2', 'py': '1.8.0', 'pluggy': '0.13 .0'}, 'Plugins': {'allure-pytest': '2.8.6', 'forked': '1.1.3', 'html': '2.0.0', 'metadata': '1.8.0', 'ordering': '0.6', 'rerunfailure s': '7.0', 'xdist': '1.30.0'}, 'JAVA_HOME': 'C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_201'} rootdir: M:py_tests, inifile: pytest.ini plugins: allure-pytest-2.8.6, forked-1.1.3, html-2.0.0, metadata-1.8.0, ordering-0.6, rerunfailures-7.0, xdist-1.30.0 [gw0] win32 Python 3.6.2 cwd: M:py_tests [gw1] win32 Python 3.6.2 cwd: M:py_tests [gw2] win32 Python 3.6.2 cwd: M:py_tests [gw3] win32 Python 3.6.2 cwd: M:py_tests [gw0] Python 3.6.2 (v3.6.2:5fd33b5, Jul 8 2017, 04:14:34) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] [gw1] Python 3.6.2 (v3.6.2:5fd33b5, Jul 8 2017, 04:14:34) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] [gw2] Python 3.6.2 (v3.6.2:5fd33b5, Jul 8 2017, 04:14:34) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] [gw3] Python 3.6.2 (v3.6.2:5fd33b5, Jul 8 2017, 04:14:34) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] gw0 [4] / gw1 [4] / gw2 [4] / gw3 [4] scheduling tests via LoadScheduling scripts/test_case_01.py::test_case02 scripts/test_case_01.py::TestCaseClass::test_case_04 scripts/test_case_01.py::TestCaseClass::test_case_03 scripts/test_case_01.py::test_case01 [gw3] PASSED scripts/test_case_01.py::TestCaseClass::test_case_04 [gw0] PASSED scripts/test_case_01.py::test_case01 [gw2] PASSED scripts/test_case_01.py::TestCaseClass::test_case_03 [gw1] SKIPPED scripts/test_case_01.py::test_case02 ------------------------------------ generated html file: file://M:py_tests eport eport.html --- =================================================== 3 passed, 1 skipped in 2.23s
可参考我老师博客，更详细哦https://www.cnblogs.com/Neeo/articles/11832655.html
结果：