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pytest使用总结笔记

 

简介

pytest是python的一种单元测试框架,与python自带的unittest测试框架类似,但是比unittest框架使用起来更简洁,效率更高。并且pytest兼容unittest的用例,支持的插件也更多

安装

pip install pytest

简单上手,创建个test_sample.py文件

def func(x):
    return x + 1

def test_answer():
    assert func(3) == 5

运行测试,直接在当前文件夹运行pytest

collected 1 item

test_sample.py F                                                     [100%]

================================= FAILURES =================================
_______________________________ test_answer ________________________________

    def test_answer():
>       assert func(3) == 5
E       assert 4 == 5
E        +  where 4 = func(3)

test_sample.py:6: AssertionError
============================ 1 failed in 0.12s =============================

pytest运行规则:查找当前目录及其子目录下以test_*.py或*_test.py文件,找到文件后,在文件中找到以test开头函数并执行。

以类来封装用例

# content of test_class.py
class TestClass:
    def test_one(self):
        x = "this"
        assert "h" in x

    def test_two(self):
        x = "hello"
        assert hasattr(x, "check")

运行可以使用pytest [file_path]指定文件,-q是静默模式,不会打印用例输出

$ pytest -q test_class.py
.F                                                                   [100%]
================================= FAILURES =================================
____________________________ TestClass.test_two ____________________________

self = <test_class.TestClass object at 0xdeadbeef>

    def test_two(self):
        x = "hello"
>       assert hasattr(x, "check")
E       AssertionError: assert False
E        +  where False = hasattr('hello', 'check')

test_class.py:8: AssertionError
1 failed, 1 passed in 0.12s

用例设计原则

  • 文件名以test_*.py文件和*_test.py
  • 以test_开头的函数
  • 以Test开头的类
  • 以test_开头的方法
  • 所有的包pakege必须要有__init__.py文件

 

执行用例

1.执行某个目录下所有的用例

pytest 文件名/

2.执行某一个py文件下用例

pytest 脚本名称.py

3.-k 按关键字匹配

pytest -k "MyClass and not method"

这将运行包含与给定字符串表达式匹配的名称的测试,其中包括Python使用文件名,类名和函数名作为变量的运算符。 上面的例子将运行TestMyClass.test_something但不运行TestMyClass.test_method_simple

4.按节点运行

每个收集的测试都分配了一个唯一的nodeid,它由模块文件名和后跟说明符组成来自参数化的类名,函数名和参数,由:: characters分隔。

运行.py模块里面的某个函数

pytest test_mod.py::test_func

运行.py模块里面,测试类里面的某个方法

pytest test_mod.py::TestClass::test_method

5.标记表达式

pytest -m slow

将运行用@ pytest.mark.slow装饰器修饰的所有测试,slow是自己命名的标记,可以自定义

import pytest

@pytest.mark.finished
def test_send_http():
    pass  


def test_something_quick():
    pass

运行测试时使用-m选项可以加上逻辑

>pytest -m "finished and commit"   //匹配finished和commit运行

>pytest -m "finished and not merged"  //finished运行,merged不运行

6.从包里面运行

pytest --pyargs pkg.testing

这将导入pkg.testing并使用其文件系统位置来查找和运行测试。

7.在第一个(或N个)失败后停止

pytest -x            # stop after first failure
pytest --maxfail=2    # stop after two failures

8.跳过测试

使用pytest.mark.skip标记需要跳过的用例

@pytest.mark.skip(reason="not finished")
def test_send_http():
    pass 

也支持使用 pytest.mark.skipif 为测试函数指定被忽略的条件

@pytest.mark.skipif(finishflag==Fasle,reason="not finished")
def test_send_http():
    pass 

9.脚本调用执行

直接使用

pytest.main()

像命令行一样传递参数

pytest.main(["-x", "mytestdir"])

 

用例编写

断言

pytest直接使用python assert语法来写

def f():
    return 3

def test_function():
    assert f() == 4

断言中添加消息

assert a % 2 == 0, "value was odd, should be even"

预设与清理

与unittest中的setup和teardown类似,pytest也有这样的环境清理方法,主要有

  • 模块级(setup_module/teardown_module)开始于模块始末,全局的

  • 函数级(setup_function/teardown_function)只对函数用例生效(不在类中)

  • 类级(setup_class/teardown_class)只在类中前后运行一次(在类中)

  • 方法级(setup_method/teardown_method)开始于方法始末(在类中)

  • 类里面的(setup/teardown)运行在调用方法的前后

import pytest

class TestClass:
    
    def setup_class(self):
        print("setup_class:类中所有用例执行之前")

    def teardown_class(self):
        print("teardown_class:类中所有用例执行之前")

    def setup_method(self):
        print("setup_method:  每个用例开始前执行")

    def teardown_method(self):
        print("teardown_method:  每个用例结束后执行")

    def setup(self):
        print("setup: 每个用例开始前执行")

    def teardown(self):
        print("teardown: 每个用例结束后执行")

    def test_one(self):
        print("执行第一个用例")

    def test_two(self):
        print("执行第二个用例")

def setup_module():
    print("setup_module:整个.py模块只执行一次")

def teardown_module():
    print("teardown_module:整个.py模块只执行一次")

def setup_function():
    print("setup_function:每个方法用例开始前都会执行")

def teardown_function():
    print("teardown_function:每个方法用例结束前都会执行")

def test_three():
        print("执行第三个用例")

使用pytest -s test_sample.py运行,-s参数是为了显示用例的打印信息,下面是输出,可以看出几个方法之间的优先级

test_sample.py setup_module:整个.py模块只执行一次
setup_class:类中所有用例执行之前
setup_method:  每个用例开始前执行
setup: 每个用例开始前执行
执行第一个用例
.teardown: 每个用例结束后执行
teardown_method:  每个用例结束后执行
setup_method:  每个用例开始前执行
setup: 每个用例开始前执行
执行第二个用例
.teardown: 每个用例结束后执行
teardown_method:  每个用例结束后执行
teardown_class:类中所有用例执行之前
setup_function:每个方法用例开始前都会执行
执行第三个用例
.teardown_function:每个方法用例结束前都会执行
teardown_module:整个.py模块只执行一次

注意:setup_method和teardown_method的功能和setup/teardown功能是一样的,一般二者用其中一个即可;函数里面用到的setup_function/teardown_function与类里面的setup_class/teardown_class互不干涉

参数化

使用pytest.mark.parametrize(argnames, argvalues)可以实现函数的参数化

@pytest.mark.parametrize('text',['test1','test2','test3'])
def test_one(text):
    print(text)

argnames就是形参名称,argvalues就是待测的一组数据

 

固件fixture

基本使用

固件Fixture是一些函数,pytest 会在执行测试函数之前(或之后)加载运行它们。主要是为一些单独测试用例需要预先设置与清理的情况下使用的。

不同于上面的setup和teardown的就是,可以自定义函数,可以指定用例运行,使用方法如下

@pytest.fixture()
def text():
    print("开始执行")          #使用pytest.fixture()装饰一个函数成为fixture

def test_one():
    print("执行第一个用例")

def test_two(text):          #用例传入fixture函数名,以此来确认执行
    print("执行第二个用例")

使用yield可以实现固件的拆分运行,yield前在用例前执行,yield后再用例后执行

@pytest.fixture()
def text():
    print("开始执行")
    yield                 #yield 关键词将固件分为两部分,yield 之前的代码属于预处理,会在测试前执行;yield 之后的代码属于后处理,将在测试完成后执行
    print("执行完毕")

def test_one():
    print("执行第一个用例")

def test_two(text):
    print("执行第二个用例")

统一管理

固件可以直接定义在各测试脚本中,就像上面的例子。更多时候,我们希望一个固件可以在更大程度上复用,这就需要对固件进行集中管理。Pytest 使用文件 conftest.py 集中管理固件。

不用显式调用 conftest.py,pytest 会自动调用,可以把 conftest 当做插件来理解

./conftest.py

@pytest.fixture()
def text():
    print("开始执行")
    yield
    print("执行完毕")

./test_sample.py

def test_one():
    print("执行第一个用例")

def test_two(text):
    print("执行第二个用例")

作用域

fixture可以通过 scope 参数声明作用域,比如

  • function: 函数级,每个测试函数都会执行一次固件;
  • class: 类级别,每个测试类执行一次,所有方法都可以使用;
  • module: 模块级,每个模块执行一次,模块内函数和方法都可使用;
  • session: 会话级,一次测试只执行一次,所有被找到的函数和方法都可用。
./conftest.py

@pytest.fixture(scope="module")
def text():
    print("开始执行")
    yield
    print("执行完毕")

./test_sample.py

def test_one(text):
    print("执行第一个用例")

def test_two(text):
    print("执行第二个用例")

执行情况

test_sample.py 开始执行
执行第一个用例
.执行第二个用例
.执行完毕

如果对于类使用作用域,需要使用 pytest.mark.usefixtures(对函数和方法也适用)

./conftest.py

@pytest.fixture(scope="class")
def text():
    print("开始执行")
    yield
    print("执行完毕")

./test_sample.py

@pytest.mark.usefixtures('text')
class TestClass:

    def test_one(self):
        print("执行第一个用例")

    def test_two(self):
        print("执行第二个用例")

自动运行

将fixture的autouse参数设置为True时,可以不用传入函数,自动运行

./conftest.py

@pytest.fixture(scope="module",autouse=True)
def text():
    print("开始执行")
    yield
    print("执行完毕")

./test_sample.py

def test_one():
    print("执行第一个用例")

def test_two():
    print("执行第二个用例")

参数化

使用fixture的params参数可以实现参数化

./conftest.py

@pytest.fixture(scope="module",params=['test1','test2'])
def text(request):
    print("开始执行")
    yield request.param
    print("执行完毕")

./test_sample.py

def test_one(text):
    print("执行第一个用例")
    print(text)

def test_two(text):
    print("执行第二个用例")

固件参数化需要使用 pytest 内置的固件 request,并通过 request.param 获取参数。

结果如下

test_sample.py 开始执行
执行第一个用例
test1
.执行第二个用例
.执行完毕
开始执行
执行第一个用例
test2
.执行第二个用例
.执行完毕

 

生成报告

HTML报告

安装pytest-html

pip install pytest-html

使用方法是,直接在命令行pytest命令后面加--html=<文件名字或者路径>.html参数就可以了

pytest --html=report.html

结果如下

上面生成的报告包括html和一个assets文件(里面是报告CSS样式),如果要合成一个文件可以添加下面的参数

pytest --html=report.html --self-contained-html

 

XML报告

使用命令可以生成XML格式报告

pytest --junitxml=report.xml

 

allure报告

1.首先安装java环境

下载JDK  http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 

安装对应系统的包,如windowsx64是xxx-windows-x64.exe

一路下一步安装就可以了

然后在环境变量中添加下面变量

变量名:JAVA_HOME
变量值:C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.8.0_91        // 要根据自己的实际路径配置

变量名:CLASSPATH
变量值:.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;      //记得前面有个"."

变量名:Path
变量值:%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;

然后再cmd中运行 java -versionjavajavac 几个命令没有报错即可

 

2.安装allure

下载allure 会跳转到github,找到link下载

解压包后进入bin文件,复制路径并添加到环境变量Path中

 cmd运行allure命令,没有报错即正确

 

3.pytest使用

安装插件

pip install allure-pytest 

如果timeout就加   --index-url https://pypi.douban.com/simple  用豆瓣源

进入测试py文件目录,运行

pytest --alluredir ./report

运行完成后生成report文件,-alluredir后面跟的是文件路径,可以自定义

使用allure查看报告,直接启动allure server后面加报告路径就行

allure serve report(报告文件夹名)

等一会就生成报告

 

 

 

 

 

参考:

https://learning-pytest.readthedocs.io/zh/latest/index.html

https://docs.pytest.org/en/latest/contents.html

posted @ 2019-12-11 23:02  fengf233  阅读(5993)  评论(0编辑  收藏  举报