[开发测试]pytest

pytest 是一个成熟的功能丰富的python测试框架，主要特点有以下几点：

? ? ? ? 简单灵活

? ? ? ? 支持参数化，可以细粒度的控制要测试的测试用例

? ? ? ? 支持简单的单元测试和复杂的功能测试，可用作 selenium/appnium 等自动化测试、接口自动化测试

? ? ? ? 第三方插件丰富，比如pytest-html

安装pytest

? ? ? ? pip install pytest

编写规则

• 测试文件以test_*.py 或者 *_test.py?
• 测试类以Test开头，并且不能带有 __init__?方法
• 测试函数以test_开头
• 断言使用基本的assert即可

# test_case.py

import pytest

def func(x):
    return x + 1

def test_answer():
    assert func(1) == 3

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['test_case.py']) #测试模块

?

?Console 参数介绍

• -v 用于显示每个测试函数的执行结果
• -q 只显示整体测试结果
• -s 用于显示测试函数中print()函数输出
• -x, --exitfirst, exit instantly on first error or failed test
• -h 帮助

?可以在执行的时候加上参数，这时候输入的信息会更详细

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s','-v', 'test_sace.py'])

?或者 通过命令行执行

pytest -s -v test_case.py

?

标记函数

Pytest 查找测试策略

????????默认情况下，pytest 会递归查找当前目录下所有以?test?开始或结尾的 Python 脚本，并执行文件内的所有以?test?开始或结束的函数和方法。

# test_case.py

import pytest

def func(x):
    return x + 1

def test_answer():
    assert func(1) == 3

# test_file.py

def test_p():
    assert 1 == 1

????????现在我们有以下两个测试文件，然后通过命令行执行 "pytest -v -s" 后输出结果如下: 两个文件的test函数都被执行了，

collected 2 items

test_case.py F? ? ? ? ? ? ? ? ? （F表示失败）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [ 50%]
test_file.py .? ?（.表示通过）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[100%]?

============================================================================================== FAILURES ==============================================================================================?
____________________________________________________________________________________________ test_answer _____________________________________________________________________________________________?

? ? def test_answer():
> ? ? ? assert func(1) == 3
E ? ? ? assert 2 == 3
E ? ? ? ?+ ?where 2 = func(1)

test_case.py:8: AssertionError
====================================================================================== short test summary info =======================================================================================
FAILED test_case.py::test_answer - assert 2 == 3
==================================================================================== 1 failed, 1 passed in 0.09s =====================================================================================?

标记测试函数

?????????由于某种原因（如?test_func2?的功能尚未开发完成），我们只想执行指定的测试函数。在 pytest 中有几种方式可以解决：

第一种，显式指定函数名，通过?::?标记。

????????pytest? ?test_no_mark.py::test_func1

第二种，使用模糊匹配，使用?-k?选项标识。

pytest -k func1 test_no_mark.py

第三种，使用?pytest.mark?在函数上进行标记。

跳过测试

????????刚提到 pytest 使用标记过滤测试函数，所以对于那些尚未开发完成的测试，最好的处理方式就是略过而不执行测试。

按正向的思路，我们只要通过标记指定要测试的就可以解决这个问题；但有时候的处境是我们能进行反向的操作才是最好的解决途径，即通过标记指定要跳过的测试。

Pytest 使用特定的标记?pytest.mark.skip 、pytest.mark.skipif?完美的解决了这个问题

import pytest

def func(x):
    return x + 1

@pytest.mark.skip(reason='out-of-date api')
def test_answer_2():
    assert func(1) == 3
    
@pytest.mark.skipif(1>2,reason='out-of-date api')
def test_answer_1():
    assert func(1) == 2

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s','-v', 'test_case.py'])

collected 2 items

test_case.py::test_answer_2 SKIPPED (out-of-date api)
test_case.py::test_answer_1 PASSED

参数化?

? ? ? ? 在pytest中，也可以使用参数化测试，即每组参数都独立执行一次测试。

? ? ? ? 假设我们现在需要对我们的func执行多种条件的测试，最简单的方法就是针对每种情况编写一个测试用例，但是这样会包含大量的重复代码。

? ? ? ? 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)

????????

import pytest

def func(x):
    return x + 1

@pytest.mark.parametrize('num , result', [(1,2),(2,3),(6,7)])
def test_A(num, result):
    assert func(num) == result
    
    
if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s','-v', 'test_case.py'])

collected 3 items

test_case.py::test_A[1-2] PASSED
test_case.py::test_A[2-3] PASSED
test_case.py::test_A[6-7] PASSED

?运行可知执行了三次测试

Fixture(固件)

? ? ? ? 定义fixture跟定义普通函数差不多，唯一的区别就是在函数上加个装饰器@pytest.fixture()

? ? ? ? fixture命名不能以test开头，跟用例区分开。

? ? ? ? fixture是有返回值的，没有返回值默认返回None。

import pytest


@pytest.fixture()
def myFix():
    return 1

#固件作为测试的第一个参数传入
def test_01(myFix):
    assert myFix == 1
    print(myFix)
  
if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-s','-v', 'test_case.py'])

预处理和后处理

很多时候需要在测试前进行预处理（如新建数据库连接），并在测试完成进行清理（关闭数据库连接）。

当有大量重复的这类操作，最佳实践是使用固件来自动化所有预处理和后处理。

Pytest 使用?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。

以下测试模拟数据库查询，使用固件来模

拟数据库的连接关闭：

?如果想更细的跟踪固件执行，可以使用?--setup-show?选项

@pytest.fixture()
def db():
    print('Connection successful')

    yield

    print('Connection closed')


def search_user(user_id):
    d = {
        '001': 'xiaoming'
    }
    return d[user_id]


def test_search(db):
    assert search_user('001') == 'xiaoming'

?作用域

在定义固件时，通过?scope?参数声明作用域，可选项有：

• 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。?

????????如果我们想让固件自动执行，可以在定义时指定?autouse?参数。?????????

@pytest.fixture(scope='function')
def func_scope():
    pass


@pytest.fixture(scope='module')
def mod_scope():
    pass


@pytest.fixture(scope='session')
def sess_scope():
    pass


@pytest.fixture(scope='class')
def class_scope():
    pass

def test_multi_scope(sess_scope, mod_scope, func_scope):
    pass

?

SETUP    S sess_scope
  SETUP    M mod_scope
      SETUP    F func_scope
        tests/fixture/test_scope.py::test_multi_scope (fixtures used: func_scope, mod_scope, sess_scope).
      TEARDOWN F func_scope
  TEARDOWN M mod_scope
TEARDOWN S sess_scope

?

测试报告

? ? ? ? （一）pytest-HTML是一个插件，pytest用于生成测试结果的HTML报告

? ? ? ? 安装

????????????????pip install pytest-html

? ? ? ? 生成报告

????????????????pytest --html=report.html

? ? ? ? ? （二）allure

? ? ? ? ? ? ?安装

? ? ? ? ? ? ? ? ? 1. pip install allure-pytest

? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2. 下载 allure

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?https://github.com/allure-framework/allure2/releases

? ? ? ? ? ? ? ? ? ?3. 生成

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?pytest --alluredir ./ ./test_case.py

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?allure serve .

? ? ? ? ? ? ? ? allure 用例描述