1.pytest简介

pytest是一个python的单元测试框架，也称为用例框架。
作用：
1）发现测试用例。从多个py文件中按照一定的规则找到测试用例
2）执行测试用例
3）判断测试结果，运用python断言
4）生成测试报告，可以使用allure、pytest-html、pytest-testreport

2.pytest的命名规则

2.1 python的命名规则

1）py文件全部小写，多个英文用_隔开
2）class名首字母大写，驼峰
3）函数和方法名小写，多个英文用_隔开
4）全局变量，前面要加global
5）常量字母必须全大写，如：AGE_OF_NICK

2.2 pytest的命名规则

1）模块名（py文件）必须是以test_开头或者_test结尾
2）测试类（class）必须以Test开头，并且不能带init方法，类里的方法必须以test_开头
3）测试用例（函数）必须以test_开头

3.pytest的运行方式

3.1 主函数运行

import  pytest

def test_01():
    print("this is {} testcase".format(__name__))

if __name__=='__main__':
    pytest.main()

main中可使用的参数有：

参数	描述	案例
-v	输出调试信息。如：打印信息	pytest.main([‘-v’,‘testcase/test_one.py’,‘testcase/test_two.py’])
-s	输出更详细的信息，如：文件名、用例名	pytest.main([‘-vs’,‘testcase/test_one.py’,‘testcase/test_two.py’])
-n	多线程或分布式运行测试用例
-x	只要有一个用例执行失败，就停止执行测试	pytest.main([‘-vsx’,‘testcase/test_one.py’])
– maxfail	出现N个测试用例失败，就停止测试	pytest.main([‘-vs’,‘-x=2’,‘testcase/test_one.py’]
–html=report.html	生成测试报告	pytest.main([‘-vs’,‘–html=./report.html’,‘testcase/test_one.py’])
-m	通过标记表达式执行
-k	根据测试用例的部分字符串指定测试用例，可以使用and，or

3.2 命令行运行

def test_a():
    print("this is {} testcase".format('a'))
    assert 1==1

def test_b():
    print("this is {} testcase".format('b'))
    assert 1==1
def test_c():
    print("this is {} testcase".format('c'))
    
#终端输入：pytest ./testcase/test_one.py --html=./report/report.html

main中可使用的参数有：

参数	描述	案例
-v	输出调试信息。如：打印信息	pytest -x ./testcase/test_one.py
-q	输出简单信息。	pyets -q ./testcase/test_one.py
-s	输出更详细的信息，如：文件名、用例名	pytest -s ./testcase/test_one.py
-n	多线程或分布式运行测试用例
-x	只要有一个用例执行失败，就停止执行测试	pytest -x ./testcase/test_one.py
– maxfail	出现N个测试用例失败，就停止测试	pytest --maxfail=2 ./testcase/test_one.py
–html=report.html	生成测试报告	pytest ./testcase/test_one.py --html=./report/report.html
-m	通过标记表达式执行	pytest -m slow ./testcase/test_one.py #@pytest.mark.slow装饰的所有用例
-k	根据测试用例的部分字符串指定测试用例，可以使用and，or	pytest -k “MyClass and not method”，这条命令会匹配文件名、类名、方法名匹配表达式的用例，这里这条命令会运行 TestMyClass.test_something， 不会执行 TestMyClass.test_method_simple
注意：
如果只执行 pytest ，会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

3.3 pytest.ini配置文件方式运行（常用）

不管是mian执行方式还是命令执行，最终都会去读取pytest.ini文件
在项目的根目录下创建pytest.ini文件

[pytest]
addopts=-vs -m slow --html=./report/report.html
testpaths=testcase
test_files=test_*.py
test_classes=Test*
test_functions=test_*
makerers=
	smock:冒烟测试用例

参数	作用
[pytest]	用于标志这个文件是pytest的配置文件
addopts	命令行参数，多个参数之间用空格分隔
testpaths	配置搜索参数用例的范围
python_files	改变默认的文件搜索规则
python_classes	改变默认的类搜索规则
python_functions	改变默认的测试用例的搜索规则
markers	用例标记，自定义mark，需要先注册标记，运行时才不会出现warnings

pytset.ini文件尽可能不要出现中文。

4.conftest.py

4.1 什么是conftest.py

可以理解成一个专门存放fixture的配置文件

4.2 实际的开发场景

例如：多个测试用例文件（test_*.py）的所有用例都需要用登录功能来作为前置操作，那就不能把登录功能写到某个用例文件中去了

4.3 conftest.py的特点

• pytest 会默认读取 conftest.py里面的所有 fixture
• conftest.py 文件名称是固定的，不能改动
• conftest.py 只对同一个 package 下的所有测试用例生效
• 不同目录可以有自己的 conftest.py，一个项目中可以有多个 conftest.py
• 测试用例文件中不需要手动 import conftest.py，pytest 会自动查找

4.4 conftest.py的代码

目录如下：

最顶层的 conftest，一般写全局的 fixture，比如：在Web UI 自动化中，可能会写初始化 driver 的 fixture
./conftest.py

import pytest


@pytest.fixture(scope="session",autouse=True)
def login():
    print("====根目录的session登录功能，返回账号===")
    name = "testyy"
    token = "npoi213bn4"
    yield name, token
    print("====根目录的session退出登录！！！====")

./testcase/conftest.py

import pytest


@pytest.fixture(scope="module", autouse=True)
def login_test_cse():
    print("====testcase/module目录的登录功能，返回账号===")
    name = "testyy"
    token = "npoi213bn4"
    yield name, token
    print("====testcase/module目录的退出登录！！！====")

./testcase/test_three.py

def test_a():
    print(f"=====test_three::test_a=====")


def test_b():
    print(f"=====test_three::test_b=====")

./testcase/testone/conftest.py

import pytest


@pytest.fixture(scope="module",autouse=True)
def login_test_one():
    print("====testcase/testone/moduled目录的登录功能，返回账号，token===")
    name = "testyy"
    token = "npoi213bn4"
    yield name, token
    print("====testcase/testone/moduled目录的退出登录！！！====")

./testcase/testone/test_one.py

def test_a():
    print(f"=====test_one::test_a=====")


def test_b():
    print(f"=====test_one::test_b=====")

./testcase/testone/test_two.py

def test_a():
    print(f"=====test_one::test_a=====")


def test_b():
    print(f"=====test_one::test_b=====")

./run_test.py

import pytest

if __name__ == '__main__':
    pytest.main(["-s", "./testcase/"])

执行结果：

5. Pytest Exit Code 含义清单

• Exit code 0 所有用例执行完毕，全部通过
• Exit code 1 所有用例执行完毕，存在Failed的测试用例
• Exit code 2 用户中断了测试的执行
• Exit code 3 测试执行过程发生了内部错误
• Exit code 4 pytest 命令行使用错误
• Exit code 5 未采集到可用测试用例文件

6.pytest中控制测试用例的执行

6.1.在第N个用例失败后，结束测试执行

pytest -x                    # 第01次失败，就停止测试
pytest --maxfail=2     # 出现2个失败就终止测试

6.2指定执行的测试模块

pytest ./testcase/test_one.py

6.3 指定要执行的测试目录

pytest ./testcase/

6.4 通过关键字过滤执行

pytest -k "MyClass and not method"
#这条命令会匹配文件名、类名、方法名匹配表达式的用例，这里这条命令会运行 TestMyClass.test_something， 不会执行 TestMyClass.test_method_simple

6.5通过 node id 指定测试用例

nodeid由模块文件名、分隔符、类名、方法名、参数构成，举例如下：

#运行指定模块的指定函数
pytest ./testcase/test_one.py::test_a
pytest ./testcase/test_one.py::test_a ./testcase/test_one.py::test_b
#运行指定模块的指定类中的方法
pytest test_mod.py::TestClass::test_method

6.6 通过标记表达式执行

pytest -m smock
#这条命令会执行被装饰器 @pytest.mark.smock 装饰的所有测试用例

6.7通过包执行

pytest --pyargs pkg.testing
#这条命令会自动导入包 pkg.testing，并使用该包所在的目录，执行下面的用例。

6.8多进程运行cases

#需要先安装pytest-xdist
#pip install -U pytest-xdist
pytest test_one.py -n NUM
#NUM填写并发的进程数

6.8测试用例的重试

在做接口测试时，有事会遇到503或短时的网络波动，导致case运行失败，而这并非是我们期望的结果，此时可以就可以通过重试运行cases的方式来解决。

#需要先安装pytest-rerunfailures
#pip install -U pytest-rerunfailures
pytest test_se.py --reruns NUM
#NUM 表示失败后的重试次数

6.9改变执行测试用例的顺序

默认执行顺序从上到下，改变测试用例的执行顺序，在测试用例上加上标记，实现如下：
1）先安装pytest-ordering：pip install pytest-ordering
2）在测试用例上打标记:pytest.mark.run(order=1)

import  pytest
@pytest.mark.run(order=3)
def test_a():
    print("this is {} testcase".format('a'))
    assert 1==1
@pytest.mark.run(order=1)
def test_b():
    print("this is {} testcase".format('b'))
    assert 1==1
@pytest.mark.run(order=2)
def test_c():
    print("this is {} testcase".format('c'))
if __name__=='__main__':
    pytest.main()
    
执行结果：
test_one.py::test_b this is b testcase
PASSED
test_one.py::test_c this is c testcase
PASSED
test_one.py::test_a this is a testcase
PASSED

7.Pytest的setup和teardown函数

1.setup和teardown主要分为：模块级别、类级别、函数级别、方法级别、方法细化级别，分别如下：

方法	描述
setup_module()	在每个模块之前执行
teardown_module()	在每个模块之后执行
setup_class()	在每个类之前执行，即:在一个测试类只运行一次setup_class和teardown_class，不关心测试类内有多少个测试函数。
teardown_class()	在每个类之后执行，即:在一个测试类只运行一次setup_class和teardown_class，不关心测试类内有多少个测试函数。
setup_function()	在每个函数之前执行。
teardown_function()	在每个函数之后执行。
setup_method()	在每个方法之前执行
teardown_method()	在每个方法之后执行
setup()	在每个方法之前执行
teardown()	在每个方法之后执行
2.扩展：在unittest中前后置只有setup和teardwon、setupClass和teardwonClass两大类。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@Time:2022-10-0712:06
@Auth:ting.chun
@File:test_one.py.py
@IDE:PyCharm
"""
import pytest


def setup_module():
    print("=====整个.py模块开始前只执行一次:打开浏览器=====")


def teardown_module():
    print("=====整个.py模块结束后只执行一次:关闭浏览器=====")


def setup_function():
    print("===每个函数级别用例开始前都执行setup_function===")


def teardown_function():
    print("===每个函数级别用例结束后都执行teardown_function====")


def test_one():
    print("one")


def test_two():
    print("two")


class TestCase():
    def setup_class(self):
        print("====整个测试类开始前只执行一次setup_class====")

    def teardown_class(self):
        print("====整个测试类结束后只执行一次teardown_class====")

    def setup_method(self):
        print("==类里面每个用例执行前都会执行setup_method==")

    def teardown_method(self):
        print("==类里面每个用例结束后都会执行teardown_method==")

    def setup(self):
        print("=类里面每个用例执行前都会执行setup=")

    def teardown(self):
        print("=类里面每个用例结束后都会执行teardown=")

    def test_three(self):
        print("three")


def test_four():
    print("four")


if __name__ == '__main__':
    pytest.main(["-q", "-s", "-ra", "test_one.py"])
# 运行测试用例，显示总的结果信息，使用命令 pytest -ra

执行结果如下：

8.pytest.fixture的详细使用

8.1前言

• 虽然setup和teardown可以执行一些前置和后置操作，但是这种是针对整个脚本全局生效的
• 如果有以下场景：1.用例一需要执行登录操作；2.用例二不需要执行登录操作；3.用例三需要执行登录操作，则setup和teardown则不满足要求。
• fixture可以让我自定义测试用例的前置条件

8.2fixture的优势

• 命名方式灵活，不限于setup和teardown两种命名
• conftest.py可以实现数据共享，不需要执行import 就能自动找到fixture
• scope=module，可以实现多个.py文件共享前置
• scope=“session” 以实现多个.py 跨文件使用一个 session 来完成多个用例

8.3 fixture参数

fixture修饰器来标记固定的工厂函数,在其他函数，模块，类或整个工程调用它时会被激活并优先执行,通常会被用于完成预置处理和重复操作。

方法：fixture(scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None)
常用参数:
scope：被标记方法的作用域
	"function" (default)：作用于每个测试方法，每个test都运行一次
	"class"：作用于整个类，每个class的所有test只运行一次
 	"module"：作用于整个模块，每个module的所有test只运行一次
 	"session：作用于整个session(慎用)，每个session只运行一次，即整个测试会话，即开始执行 Pytest 到结束测试
 params：(list类型)提供参数数据，供调用标记方法的函数使用
 autouse：是否自动运行,默认为False不运行，设置为True自动运行

8.4测试用例如何调用fixture

执行的三种方式：

• 1.将fixture名称作为测试用例的输入参数
• 2.使用装饰器pytest.mark.usefixtures(fixturename)
• 3.fixture设置autouse=True

扩展知识点：

• 在类声明上面加@pytest.mark.usefixtures()，代表这个类里面所有测试用例都会调用该 fixture
• 可以叠加多个@pytest.mark.usefixtures()，先执行的放底层，后执行的放上层
• 可以传多个 fixture 参数，先执行的放前面，后执行的放后面
• 如果 fixture 有返回值，用@pytest.mark.usefixtures()是无法获取到返回值的，必须用传参的方式（方式一）

将fixture名称作为测试用例的输入参数：

class Test_ABC:
    @pytest.fixture()
    def before(self):
        print("------->before")
    def test_a(self,before): # ️ test_a方法传入了被fixture标识的函数，以参数的形式
        print("------->test_a")
        assert 1
if __name__ == '__main__':
    pytest.main("-s  test_abc.py")
执行结果：
    test_abc.py 
        ------->before # 发现before会优先于测试函数运行
        ------->test_a

使用装饰器pytest.mark.usefixtures(fixturename)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@Time:2022-10-0712:06
@Auth:ting.chun
@File:test_one.py.py
@IDE:PyCharm
"""
import pytest


@pytest.fixture()  # fixture标记的函数可以应用于测试类外部
def before():
    print("------->before")


@pytest.mark.usefixtures("before")
class TestOne:
    def setup(self):
        print("------->setup")

    def test_a(self):
        print("------->test_a")
        assert 1

    def test_b(self):
        print("------->test_b")
        assert 1


if __name__ == '__main__':
    pytest.main("-s  test_one.py")

  执行结果：
      test_one.py::TestOne::test_a 
      ------->before  # 发现before自动优先于setup运行
	  ------->setup
	  ------->test_a
	  PASSED
	  test_one.py::TestOne::test_b ------->before
	  ------->setup
	  ------->test_b
	  PASSED

fixture设置autouse=True

import pytest
 @pytest.fixture(autouse=True) # 设置为默认运行
 def before():
     print("------->before")
 class Test_ABC:
     def setup(self):
         print("------->setup")
     def test_a(self):
         print("------->test_a")
         assert 1
 if __name__ == '__main__':
     pytest.main("-s  test_abc.py")
执行结果：
    test_abc.py 
    ------->before # 发现before自动优先于测试类运行
    ------->setup
    ------->test_a

fixture的作用域设置为：scope=“function”

 import pytest
    @pytest.fixture(scope='function',autouse=True) # 作用域设置为function，自动运行
    def before():
        print("------->before")
    class Test_ABC:
        def setup(self):
            print("------->setup")
        def test_a(self):
            print("------->test_a")
            assert 1
        def test_b(self):
            print("------->test_b")
            assert 1
    if __name__ == '__main__':
        pytest.main("-s  test_abc.py")
执行结果：
    test_abc.py
        ------->before # 运行第一次
        ------->setup
        ------->test_a
        .------->before # 运行第二次
        ------->setup
        ------->test_b

fixture的作用域设置为：scope=“class”

import pytest
    @pytest.fixture(scope='class',autouse=True) # 作用域设置为class，自动运行
    def before():
        print("------->before")
    class Test_ABC:
        def setup(self):
            print("------->setup")
        def test_a(self):
            print("------->test_a")
            assert 1
        def test_b(self):
            print("------->test_b")
            assert 1
    if __name__ == '__main__':
        pytest.main("-s  test_abc.py")
执行结果：
    test_abc.py
    ------->before # 发现只运行一次
    ------->setup
        ------->test_a
        .
        ------->setup
        ------->test_b
        .

fixture的返回值

 import pytest
    @pytest.fixture()
    def need_data():
        return 2 # 返回数字2
 
    class Test_ABC:
 
        def test_a(self,need_data):
            print("------->test_a")
            assert need_data != 3 # 拿到返回值做一次断言
 
    if __name__ == '__main__':
        pytest.main("-s  test_abc.py")
执行结果：
    test_abc.py 
    ------->test_a
    .

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
 
if __name__ == '__main__':
    pytest.main("-s  test_abc.py")
 
 执行结果：
      # 可以发现结果运行了三次
      test_abc.py 
      1
      ------->test_a
      .
      2
      ------->test_a
      .
      3
      ------->test_a
      F

8.5fixture使用yield实现teardown

import pytest


@pytest.fixture(scope="session")
def open():
    # 会话前置操作setup
    print("===打开浏览器===")
    test = "test"
    yield test
    # 会话后置操作teardown
    print("==关闭浏览器==")


@pytest.fixture
def login(open):
    # 方法级别前置操作setup
    print(f"open方法yield的返回结果：{open}")
    name = "==我是账号=="
    pwd = "==我是密码=="
    # 返回变量
    yield name, pwd
    # 方法级别后置操作teardown
    print("登录成功")


def test_s1(login):
    print("==用例1==")
    # 返回的是一个元组
    print(login)
    # 分别赋值给不同变量
    name, pwd = login
    print(name, pwd)
    assert "账号" in name
    assert "密码" in pwd


def test_s2(login):
    print("==用例2==")
    print(login)


if __name__ == '__main__':
    pytest.main("-s  test_one.py")

执行结果：
test_one.py::test_s1 ===打开浏览器===
open方法yield的返回结果：test
==用例1==
('==我是账号==', '==我是密码==')
==我是账号== ==我是密码==
PASSED登录成功

test_one.py::test_s2 open方法yield的返回结果：test
==用例2==
('==我是账号==', '==我是密码==')
PASSED登录成功
==关闭浏览器==

yield和with结合使用

# 官方例子
@pytest.fixture(scope="module")
def smtp_connection():
    with smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587, timeout=5) as smtp_connection:
        yield smtp_connection  # provide the fixture value

该 smtp_connection 连接将测试完成执行后已经关闭，因为smtp_connection 对象自动关闭时， with 语句结束

8.6pytest.fixture中使用参数request

传单个参数

import pytest


@pytest.fixture()
def pre_data(request):
    name = request.param
    print(f"== 账号是：{name} ==")
    return name


data = ["pyy1", "polo"]
ids = [f"pre_test_name is:{name}" for name in data]

#添加indirect=True参数是为了把 login 当成一个函数去执行，而不是一个参数，并且将 data 当做参数传入函数
#def test_name(login) ，这里的 login 是获取 fixture 返回的值
@pytest.mark.parametrize("pre_data", data, ids=ids, indirect=True)
def test_name(pre_data):
    print(f" 测试用例的登录账号是：{pre_data} ")

多个参数

@pytest.fixture()
def pre_data(request):
    param = request.param
    print(f"账号是：{param['username']}，密码是：{param['pwd']}")
    return param


data = [
    {"username": "name1", "pwd": "pwd1"},
    {"username": "name2", "pwd": "pwd2"},
]

#如果需要传多个参数，需要通过字典去传
@pytest.mark.parametrize("pre_data", data, indirect=True)
def test_name_pwd(pre_data):
    print(f"账号是：{pre_data['username']}，密码是：{pre_data['pwd']}")

多个fixture（只加一个装饰器）

# 多个fixture
@pytest.fixture(scope="module")
def input_user(request):
    user = request.param
    print("登录账户：%s" % user)
    return user


@pytest.fixture(scope="module")
def input_psw(request):
    psw = request.param
    print("登录密码：%s" % psw)
    return psw


data = [
    ("name1", "pwd1"),
    ("name2", "pwd2")
]


@pytest.mark.parametrize("input_user,input_psw", data, indirect=True)
def test_more_fixture(input_user, input_psw):
    print("fixture返回的内容:", input_user, input_psw)

多个fixture（叠加装饰器）

# 多个fixture
@pytest.fixture(scope="function")
def input_user(request):
    user = request.param
    print("登录账户：%s" % user)
    return user


@pytest.fixture(scope="function")
def input_psw(request):
    psw = request.param
    print("登录密码：%s" % psw)
    return psw


name = ["name1", "name2"]
pwd = ["pwd1", "pwd2"]


@pytest.mark.parametrize("input_user", name, indirect=True)
@pytest.mark.parametrize("input_psw", pwd, indirect=True)
def test_more_fixture(input_user, input_psw):
    print("fixture返回的内容:", input_user, input_psw)

9. skip、skipif 跳过测试用例

9.1 @pytest.mark.skip

跳过执行测试用例，有可选参数 reason：跳过的原因，会在执行结果中打印

• @pytest.mark.skip可以加在函数上，类上，类方法上
• 如果加在类上面，类里面的所有测试用例都不会执行

import pytest


@pytest.fixture(autouse=True)
def login():
    print("====登录====")


def test_case01():
    print("我是测试用例11111")


@pytest.mark.skip(reason="不执行该用例！！因为没写好！！")
def test_case02():
    print("我是测试用例22222")


class Test1:

    def test_1(self):
        print("%% 我是类测试用例1111 %%")

    @pytest.mark.skip(reason="不想执行")
    def test_2(self):
        print("%% 我是类测试用例2222 %%")


@pytest.mark.skip(reason="类也可以跳过不执行")
class TestSkip:
    def test_1(self):
        print("%% 不会执行 %%")

9.2 pytest.skip()函数基础使用

作用：在测试用例执行期间强制跳过不再执行剩余内容
类似：在Python的循环里面，满足某些条件则break 跳出循环

def test_function():
    n = 1
    while True:
        print(f"这是我第{n}条用例")
        n += 1
        if n == 5:
            pytest.skip("我跑五次了不跑了")

执行结果：

9.3 pytest.skip(msg=“”,allow_module_level=False)

当 allow_module_level=True 时，可以设置在模块级别跳过整个模块

import sys
import pytest

if sys.platform.startswith("win"):
    pytest.skip("skipping windows-only tests", allow_module_level=True)


@pytest.fixture(autouse=True)
def login():
    print("====登录====")


def test_case01():
    print("我是测试用例11111")

9.4 @pytest.mark.skipif(condition, reason=“”)

方法：
skipif(condition, reason=None)
参数：
condition：跳过的条件，必传参数
reason：标注原因，必传参数
使用方法：
@pytest.mark.skipif(condition, reason=“xxx”)

import pytest
class Test_ABC:
    def setup_class(self):
        print("------->setup_class")
    def teardown_class(self):
        print("------->teardown_class")
    def test_a(self):
        print("------->test_a")
        assert 1
    @pytest.mark.skipif(condition=2>1,reason = "跳过该函数") # 跳过测试函数test_b
    def test_b(self):
        print("------->test_b")
            assert 0
执行结果：
   test_abc.py 
   ------->setup_class
   ------->test_a #只执行了函数test_a
   .
   ------->teardown_class
       s # 跳过函数

9.5 跳过标记

• 可以将 pytest.mark.skip 和 pytest.mark.skipif 赋值给一个标记变量
• 在不同模块之间共享这个标记变量
• 若有多个模块的测试用例需要用到相同的 skip 或 skipif ，可以用一个单独的文件去管理这些通用标记，然后适用于整个测试用例集

# 标记
skipmark = pytest.mark.skip(reason="不能在window上运行=====")
skipifmark = pytest.mark.skipif(sys.platform == 'win32', reason="不能在window上运行啦啦啦=====")


@skipmark
class TestSkip_Mark(object):

    @skipifmark
    def test_function(self):
        print("测试标记")

    def test_def(self):
        print("测试标记")


@skipmark
def test_skip():
    print("测试标记")

9.6 pytest.importorskip( modname: str, minversion: Optional[str] = None, reason: Optional[str] = Nonse )

作用：如果缺少某些导入，则跳过模块中的所有测试
参数列表

• modname：模块名
• minversion：版本号
• reason：跳过原因，默认不给也行

pexpect = pytest.importorskip("pexpect", minversion="0.3")
@pexpect
def test_import():
    print("test")

9.6 使用自定义标记 mark

前言

• pytest可以支持自定义标记，自定义标记可以把一个web项目划分为多个模块，然后指定模块名称执行
• 譬如我们可以标明哪些用例在window上执行，哪些用例在mac上执行，在运行的时候指定mark就行

import pytest

@pytest.mark.model
def test_model_a():
    print("执行test_model_a")

@pytest.mark.regular
def test_regular_a():
    print("test_regular_a")

@pytest.mark.model
def test_model_b():
    print("test_model_b")

@pytest.mark.regular
class TestClass:
    def test_method(self):
        print("test_method")

def testnoMark():
    print("testnoMark")

命令运行
pytest -s -m model test_one.py

如何避免warnings

• 创建一个 pytest.ini 文件
• 加上自定义mark
• pytest.ini 需要和运行的测试用例同一个目录，或在根目录下作用于全局

[pytest]
markers =
model: this is model mark

如果不想标记 model 的用例

pytest -s -m " not model" test_one.py

如果想执行多个自定义标记的用例

pytest -s -m “model or regular” 08_mark.py

10.参数化 @pytest.mark.parametrize

pytest允许在多个级别启用测试化参数：
1）pytest.fixture()允许fixture有参数化功能
2）pytest.mark.parametrize 允许在测试函数和类中定义多组参数和fixtures
3）pytest_generate_tests允许定义自定义参数化方案或扩展

def parametrize(self,argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None):
argnames：
含义：参数值列表
格式：字符串"arg1,arg2,arg3"
例如：
@pytest.mark.parametrize(“name,pwd”, [(“yy1”, “123”), (“yy2”, “123”)])
argvalues:
含义：参数值列表
格式：必须是列表，如：[ val1,val2,val3 ]
如果只有一个参数，里面则是值的列表如：@pytest.mark.parametrize(“username”, [“yy”, “yy2”, “yy3”])
如果有多个参数例，则需要用元组来存放值，一个元组对应一组参数的值，如：@pytest.mark.parametrize(“name,pwd”, [(“yy1”, “123”), (“yy2”, “123”), (“yy3”, “123”)])
ids：
含义：用例的id
格式：传一个字符串列表
作用：可以标识每一个测试用例，自定义测试数据结果的显示，为了增加可读性
indirect：
作用：如果设置成 True，则把传进来的参数当函数执行，而不是一个参数（下一篇文章即讲解

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+4", 6), ("6*9", 42)])
def test_eval(test_input, expected):
    print(f"测试数据{test_input},期望结果{expected}")
    assert eval(test_input) == expected

10.1 函数数据参数化

方便测试函数对测试属于的获取。
方法：
parametrize(argnames, argvalues, indirect=False, ids=None, scope=None)
常用参数：
argnames：参数名
argvalues：参数对应值，类型必须为list
当参数为一个时格式：[value]
当参数个数大于一个时，格式为:[(param_value1,param_value2…),(param_value1,param_value2…)]
使用方法:
@pytest.mark.parametrize(argnames,argvalues)
️ 参数值为N个，测试方法就会运行N次

单个参数

import pytest
class Test_ABC:
    def setup_class(self):
        print("------->setup_class")
    def teardown_class(self):
        print("------->teardown_class")

	@pytest.mark.parametrize("a",[3,6]) # a参数被赋予两个值，函数会运行两遍
	def test_a(self,a): # 参数必须和parametrize里面的参数一致
    	print("test data:a=%d"%a)
   		assert a%3 == 0
   		
执行结果:
test_abc.py 
------->setup_class
test data:a=3 # 运行第一次取值a=3
.
test data:a=6 # 运行第二次取值a=6
. 
------->teardown_class

多个参数

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)]) # 参数a,b均被赋予两个值，函数会运行两遍
	def test_a(self,a,b): # 参数必须和parametrize里面的参数一致
	    print("test data:a=%d,b=%d"%(a,b))
	    assert a+b == 3
  执行结果：
  test_abc.py 
  ------->setup_class
  test data:a=1,b=2 # 运行第一次取值 a=1,b=2
  .
  test data:a=0,b=3 # 运行第二次取值 a=0,b=3
  .
  ------->teardown_class

函数返回值作为参数

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
    
  执行结果：
  test_abc.py 
  ------->setup_class
  test data:a=1,b=2 # 运行第一次取值 a=1,b=2
  .
  test data:a=0,b=3 # 运行第二次取值 a=0,b=3
  .
      ------->teardown_class

“笛卡尔积”，多个参数化装饰器

• 一个函数或一个类可以装饰多个 @pytest.mark.parametrize
• 这种方式，最终生成的用例数是 nm，比如上面的代码就是：参数a的数据有 3 个，参数b的数据有 2 个，所以最终的用例数有 32=6 条
• 当参数化装饰器有很多个的时候，用例数都等于 nnnn…

# 笛卡尔积，组合数据
data_1 = [1, 2, 3]
data_2 = ['a', 'b']
@pytest.mark.parametrize('a', data_1)
@pytest.mark.parametrize('b', data_2)
def test_parametrize_1(a, b):
    print(f'笛卡尔积 测试数据为 ： {a}，{b}')

参数化，标记数据

# 标记参数化
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [
    ("3+5", 8),
    ("2+4", 6),
    pytest.param("6 * 9", 42, marks=pytest.mark.xfail),
    pytest.param("6*6", 42, marks=pytest.mark.skip)
])
def test_mark(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected

11 标记为失败函数和失败重试

11.1 标记为预期失败的函数

标记测试函数为失败函数

 方法：
     xfail(condition=None, reason=None, raises=None, run=True, strict=False)
 常用参数：
     condition：预期失败的条件，必传参数
     reason：失败的原因，必传参数
 使用方法：
     @pytest.mark.xfail(condition, reason="xx")

import pytest
class Test_ABC:
    def setup_class(self):
        print("------->setup_class")
    def teardown_class(self):
        print("------->teardown_class")
    def test_a(self):
        print("------->test_a")
        assert 1
    @pytest.mark.xfail(2 > 1, reason="标注为预期失败") # 标记为预期失败函数test_b
       def test_b(self):
           print("------->test_b")
          assert 0
   执行结果：
       test_abc.py 
       ------->setup_class
       ------->test_a
       .
       ------->test_b
       ------->teardown_class
       x  # 失败标记

11.2 失败后重试

需安装第三方插件：pytest-rerun、pytest-rerunfailures

• 失败重试：【–reruns=1】,用例执行失败后，会立即开始重试一次此用例，再执行下一条用例
• 失败重运行：【–if】 ，用例集或用例执行完成之后，再次pytest.main()，会收集失败的用例，再次运行；如果没有失败的用例，会执行全部
  一个run文件，可以同时写多条pytest.main()，执行pytest的命令

if __name__=="__main__":
    pytest.main(['-s','test_firstFile.py'])   # 第一次运行，如果有失败的用例/第一次没有失败的用例
    pytest.main(['-s','--lf','test_firstFile.py']) # 收集到第一次失败的用例，进行执行/则运行全部

注意：如果用例数较多，第一次运行全部成功的情况，第二个pytest.main()，是会收集所有的用例再执行一遍；建议使用失败重试次数（–reruns=1），失败一次后，立刻执行一次，也可减少用例的失败率

失败重试方式:
1、可在命令行 –reruns=1 reruns_delay=2 失败后重运行1次，延时2s
2、使用装饰器进行失败重运行
@pytest.mark.flaky(reruns=1, reruns_delay=2)
使用方式：
命令行参数：–reruns n（重新运行次数），–reruns-delay m（等待运行秒数）
装饰器参数：reruns=n（重新运行次数），reruns_delay=m（等待运行秒数）

重新运行所有失败的用例：

#运行失败的 fixture 或 setup_class 也将重新执行
pytest --reruns=5

添加重新运行的延时：

#要在两次重试之间增加延迟时间，使用 --reruns-delay 命令行选项，指定下次测试重新开始之前等待的秒数
pytest.main( [‘-vs’,‘–reruns=5’,‘–reruns_delay=10’,‘./testcase/test_debug.py’,‘–report=_report.html’])

重新运行指定的测试用例:

#要指定某些测试用例时，需要添加 flaky 装饰器@pytest.mark.flaky(reruns=5) ，它会在测试失败时自动重新运行，且需要指定最大重新运行的次数
import pytest

@pytest.mark.flaky(reruns=5)
def test_example():
    import random
    assert random.choice([True, False, False])
    
#同样的，这个也可以指定重新运行的等待时间
@pytest.mark.flaky(reruns=5, reruns_delay=2)
def test_example():
    import random
    assert random.choice([True, False, False])

注意：
1.如果指定了用例的重新运行次数，在命令行添加的 --reruns 对这些用例是不会生效的
2.不可以和 fixture 装饰器@pytest.fixture()一起使用
3.该插件与 pytest-xdist 的 --looponfail 标志不兼容
4.该插件与核心 --pdb 标志不兼容

12.测试报告生成

12.1 pytest-html生成测试报告

安装插件：

pip3 install pytest-html

执行方式：

#会在当前目录下创建一个 report.html 的测试报告
pytest --html=report.html

合并CSS:

#上面命令生成的报告，css 是独立的，分享报告的时候样式会丢失，为了更好的分享发邮件展示报告，可以把css样式合并到html里
pytest --html=report.html --self-contained-html

12.2 pytest-testreporting 生成测试报告

下载插件：pip3 install pytest-testreport

pytest -vs --reruns 5 ./testcase/test_debug.py --report=_report.html

12.3 allure 生成测试报告

13.pytest中日志管理

13.1如何管理Captured logging日志

https://cloud.tencent.com/developer/article/2204340

13.3 pytest中警告捕捉

https://blog.csdn.net/nxy_wuhao/article/details/116601291

14.小结

参考文档：https://blog.csdn.net/nxy_wuhao/category_10898993.html