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Pytest自动化测试框架如何使用

其他教程   发布日期：2023年09月04日   浏览次数：488次

这篇文章主要讲解了“Pytest自动化测试框架如何使用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Pytest自动化测试框架如何使用”吧！

    Pytest和Unittest测试框架的区别？

    如何区分这两者，很简单unittest作为官方的测试框架，在测试方面更加基础，并且可以再次基础上进行二次开发，同时在用法上格式会更加复杂；而pytest框架作为第三方框架，方便的地方就在于使用更加灵活，并且能够对原有unittest风格的测试用例有很好的兼容性，同时在扩展上更加丰富，可通过扩展的插件增加使用的场景，比如一些并发测试等；

    Pytest 安装

    pip安装：

    1. pip install pytest

    测试安装成功：

    1. pytest --help
    3. py.test --help

    检查安装版本：

    1. pytest --version

    Pytest 示例

    Pytest编写规则:

    • 测试文件以test_开头（以_test为结尾）

    • 测试的类以Test开头；

    • 测试的方法以test_开头

    • 断言使用基本的assert

    test_example.py

    1. def count_num(a: list) -> int:
    2.     return len(a)
    3.  
    4.  
    5. def test_count():
    6.     assert count_num([1, 2, 3]) != 3

    执行测试：

    1. pytest test_example.py

    执行结果：

    C:UserslibuliduobuqiuqiuDesktopGitProjectsPythonDemopytest>pytest test_example.py -v
    ================================================================= test session starts =================================================================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- d:codingpython3.6python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:UserslibuliduobuqiuqiuDesktopGitProjectsPythonDemopytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collected 1 item

    test_example.py::test_count FAILED [100%]

    ====================================================================== FAILURES =======================================================================
    _____________________________________________________________________ test_count ______________________________________________________________________

    def test_count():
    > assert count_num([1, 2, 3]) != 3
    E assert 3 != 3
    E + where 3 = count_num([1, 2, 3])

    test_example.py:11: AssertionError
    =============================================================== short test summary info ===============================================================
    FAILED test_example.py::test_count - assert 3 != 3
    ================================================================== 1 failed in 0.16s ==================================================================

    备注：

    • .代表测试通过，F代表测试失败；

    • -v显示详细的测试信息， -h显示pytest命令详细的帮助信息；

    标记

    默认情况下，pytest会在当前目录下寻找以test_为开头（以_test结尾）的测试文件，并且执行文件内所有以test_为开头（以_test为结尾）的所有函数和方法；

    指定运行测试用例，可以通过::显示标记（文件名::类名::方法名）（文件名::函数名）

    1. pytest test_example3.py::test_odd

    指定一些测试用例测试运行，可以使用-k模糊匹配

    1. pytest -k example

    通过pytest.mark.skip()或者pytest.makr.skipif()条件表达式，跳过指定的测试用例

    1. import pytest
    2.  
    3. test_flag = False
    4.  
    5. @pytest.mark.skip()
    6. def test_odd():
    7.     num = random.randint(0, 100)
    8.     assert num % 2 == 1
    9.  
    10.  
    11. @pytest.mark.skipif(test_flag is False, reason="test_flag is False")
    12. def test_even():
    13.     num = random.randint(0, 1000)
    14.     assert num % 2 == 0

    通过pytest.raises()捕获测试用例可能抛出的异常

    1. def test_zero():
    2.     num = 0
    3.     with pytest.raises(ZeroDivisionError) as e:
    4.         num = 1/0
    5.     exc_msg = e.value.args[0]
    6.     print(exc_msg)
    7.     assert num == 0

    预先知道测试用例会失败，但是不想跳过，需要显示提示信息，使用pytest.mark.xfail()

    1. @pytest.mark.xfail()
    2. def test_sum():
    3.     random_list = [random.randint(0, 100)  for x in range(10)]
    4.     num = sum(random_list)
    5.     assert num < 20

    对测试用例进行多组数据测试，每组参数都能够独立执行一次（可以避免测试用例内部执行单组数据测试不通过后停止测试）

    1. @pytest.mark.parametrize('num,num2', [(1,2),(3,4)])
    2. def test_many_odd(num: int, num2: int):
    3.     assert num % 2 == 1
    4.     assert num2 % 2 == 0

    固件（Fixture)

    固件就是一些预处理的函数，pytest会在执行测试函数前（或者执行后）加载运行这些固件，常见的应用场景就有数据库的连接和关闭（设备连接和关闭）

    简单使用

    1. import pytest
    2.  
    3. @pytest.fixture()
    4. def postcode():
    5.     return "hello"
    7. def test_count(postcode):
    8.     assert postcode == "hello"

    按照官方的解释就是当运行测试函数，会首先检测运行函数的参数，搜索与参数同名的fixture，一旦pytest找到，就会运行这些固件，获取这些固件的返回值（如果有），并将这些返回值作为参数传递给测试函数；

    预处理和后处理

    接下来进一步验证关于官方的说法：

    1. import pytest
    2.  
    3. @pytest.fixture()
    4. def connect_db():
    5.     print("Connect Database in .......")
    6.     yield
    7.     print("Close Database out .......")
    8.  
    9. def read_database(key: str):
    10.     p_info = {
    11.         "name": "zhangsan",
    12.         "address": "China Guangzhou",
    13.         "age": 99
    14.     }
    15.     return p_info[key]
    16.  
    17. def test_count(connect_db):
    18.     assert read_database("name") == "zhangsan"

    执行测试函数结果：

    ============================= test session starts =============================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:CodingPython3.6python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:UserslibuliduobuqiuqiuDesktopGitProjectsPythonDemopytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collecting ... collected 1 item

    test_example.py::test_count Connect Database in .......
    PASSED [100%]Close Database out .......


    ============================== 1 passed in 0.07s ==============================

    备注：

    • 首先从结果上看验证了官方的解释，pytest执行测试函数前会寻找同名的固件加载运行；

    • connect_db固件中有yield，这里pytest默认会判断yield关键词之前的代码属于预处理，会在测试前执行，yield之后的代码则是属于后处理，将在测试后执行；

    作用域

    从前面大致了解了固件的作用，抽离出一些重复的工作方便复用，同时pytest框架中为了更加精细化控制固件，会使用作用域来进行指定固件的使用范围，（比如在这一模块中的测试函数执行一次即可，不需要模块中的函数重复执行）更加具体的例子就是数据库的连接，这一连接的操作可能是耗时的，我只需要在这一模块的测试函数运行一次即可，不需要每次都运行。

    而定义固件是，一般通过scop参数来声明作用，常用的有：

    • 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。

    1. import pytest
    2.   
    3. @pytest.fixture(scope="function")
    4. def func_scope():
    5.     print("func_scope")
    6.   
    7. @pytest.fixture(scope="module")
    8. def mod_scope():
    9.     print("mod_scope")
    10.  
    11. @pytest.fixture(scope="session")
    12. def sess_scope():
    13.     print("session_scope") 
    14.  
    15. def test_scope(sess_scope, mod_scope, func_scope):
    16.     pass
    17.  
    18. def test_scope2(sess_scope, mod_scope, func_scope):
    19.     pass

    执行结果：

    ============================= test session starts =============================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:CodingPython3.6python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:UserslibuliduobuqiuqiuDesktopGitProjectsPythonDemopytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collecting ... collected 2 items

    test_example2.py::test_scope session_scope
    mod_scope
    func_scope
    PASSED [ 50%]
    test_example2.py::test_scope2 func_scope
    PASSED [100%]

    ============================== 2 passed in 0.07s ==============================

    从这里可以看出module，session作用域的固件只执行了一次，可以验证官方的使用介绍

    自动执行

    有人可能会说，这样子怎么那么麻烦，unittest框架中直接定义setUp就能自动执行预处理，同样的pytest框架也有类似的自动执行； pytest框架中固件一般通过参数autouse控制自动运行。

    1. import pytest
    2.  
    3. @pytest.fixture(scope='session', autouse=True)
    4. def connect_db():
    5.    print("Connect Database in .......")
    6.    yield
    7.    print("Close Database out .......")
    8.  
    9.  
    10. def test1():
    11.    print("test1")
    12.  
    13.  
    14. def test2():
    15.    print("test")

    执行结果：

    ============================= test session starts =============================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:CodingPython3.6python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:UserslibuliduobuqiuqiuDesktopGitProjectsPythonDemopytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collecting ... collected 2 items

    test_example.py::test1 Connect Database in .......
    PASSED [ 50%]test1

    test_example.py::test2 PASSED [100%]test
    Close Database out .......


    ============================== 2 passed in 0.07s ==============================

    从结果看到，测试函数运行前后自动执行了connect_db固件；

    参数化

    前面简单的提到过了@pytest.mark.parametrize通过参数化测试，而关于固件传入参数时则需要通过pytest框架中内置的固件request，并且通过request.param获取参数

    1. import pytest
    2.  
    3. @pytest.fixture(params=[
    4.     ('redis', '6379'),
    5.     ('elasticsearch', '9200')
    6. ])
    7. def param(request):
    8.     return request.param
    9.  
    10.  
    11. @pytest.fixture(autouse=True)
    12. def db(param):
    13.     print('
    14. Succeed to connect %s:%s' % param)
    15.  
    16.     yield
    17.  
    18.     print('
    19. Succeed to close %s:%s' % param)
    20.  
    21. def test_api():
    22.     assert 1 == 1

    执行结果：

    ============================= test session starts =============================
    platform win32 -- Python 3.6.8, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0 -- D:CodingPython3.6python.exe
    cachedir: .pytest_cache
    rootdir: C:UserslibuliduobuqiuqiuDesktopGitProjectsPythonDemopytest
    plugins: Faker-8.11.0
    collecting ... collected 2 items

    test_example.py::test_api[param0]
    Succeed to connect redis:6379
    PASSED [ 50%]
    Succeed to close redis:6379

    test_example.py::test_api[param1]
    Succeed to connect elasticsearch:9200
    PASSED [100%]
    Succeed to close elasticsearch:9200


    ============================== 2 passed in 0.07s ==============================

    这里模拟连接redis和elasticsearch，加载固件自动执行连接然后执行测试函数再断开连接。

    以上就是Pytest自动化测试框架如何使用的详细内容，更多关于Pytest自动化测试框架如何使用的资料请关注九品源码其它相关文章！

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