打不死的强强强强

摘要： 一、Python的数据类型 1、字符串 ' ' 、" "、 """ """ json字符串：符合json格式的字符串。 该图转载自：https://blog.51cto.com/11871779/2105308 json字符串的常用方法： json.loads() json字符串转换成字典 json 阅读全文

摘要： 一、pytest.mark.skip() 1、如果有些用例还没写好，或者因为某些原因，需要跳过不执行. ps：默认没有原因，可以自己备注跳过原因：pytest.mark.skip(reason=“XXXXXXXX”) 2、可以加在函数上、类上、类方法上，如果加在类上，类中的所有测试用例都不会执行 代 阅读全文

摘要： 一、什么是conftest.py？ 是pytest特有的测试配置文件，可以理解成一个专门放fixture(设备、工具)的地方 二、为什么要使用conftest.py？（使用场景） 1、例如 多个测试文件、或者多个测试用例都需要用到登录功能 这个前置操作， 那么为了提升效率，可以将登录功能放到conf 阅读全文

摘要： 1、运行后生成测试报告、 安装pytest-html插件： 运行模式： 测试报告截图：报告中体现了测试结果 和 失败原因，很清晰 2、运行指定的case class TestClassOne(): def test_one(self): assert 'he' in 'hello' def test 阅读全文

摘要： 今日份学习感悟： 1、为什么要学习pytest？因为目前大多数写自动化脚本都需要用到这个。 2、有些人会觉得这不就是个单元测试框架吗？但是这只是现阶段的一个学习目标，不管用不用，这都是一个系统学习的过程。 常用参数： 1、pytest --version :查看pytest的版本信息 # 功能函数 阅读全文

摘要： 一、测试用例的参数化：在自动化测试中，一个测试用例对应一个测试点， 通常一组数据没办法覆盖所有的测试场景，所以需要通过参数化 去传递多组测试数据。 **二、**熟悉unittest的人应该知道，unittest采用ddt数据驱动的方式实现参数化， 那么pytest呢，它本身是支持参数化的，不需要额外 阅读全文

摘要： Fixture，通常用来对测试方法、测试函数、测试类、测试文件 进行初始化 和还原测试环境 一、函数级 setup_function和teardown_function 这两个都是在普通方法前后执行，不作用于class里面的类方法 import pytest # 功能函数 def multiply( 阅读全文

摘要： 断言：众所周知，unittest提供了丰富的断言方法，比如assertEqual()、assertIn()、assertTrue()等 但是，pytest没有提供专门的断言方法，而是使用了Python自带的assert断言，借助了Python的运算符号 和 关键字 轻松实现 不同数据类型 的断言。 阅读全文

摘要： .... 举个栗子： 1、创建一个test_sample.py文件 2、代码如下： def inc(x): return x + 1 def test_answer1(): assert inc(3) == 4 def test_answer2(): assert inc(3) == 5 3、运行测 阅读全文