python自动化（二）UI自动化：2.pytest框架讲解+集成allure
一.什么是pytest
我们在编写自动化脚本时，需要一套框架来管理我们的测试用例。这样我们的用例才会更加灵活，pytest就是这么一个框架。
pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，主要特点有以下几点：
- 简单灵活，容易上手，文档丰富；
- 支持参数化，可以细粒度地控制要测试的测试用例；
- 能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试（pytest+requests）;
- pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展，比较好用的如pytest-selenium（集成selenium）、pytest-html（完美html测试报告生成）、pytest-rerunfailures（失败case重复执行）、pytest-xdist（多CPU分发）等；
- 测试用例的skip和xfail处理；
- 可以很好的和CI工具结合，例如jenkins
二.安装pytest
pytest是python的第三方开源库，需要安装后才能使用
pip install pytest
三.pytest识别用例
pytest是用来管理我们测试用例的，那么它就需要知道代码中哪些是测试用例。pytest有一套专门的规范来识别用例。
- 识别python文件：我们的python文件以“test*”格式命令，pytest会自动识别为用例文件
- 识别类：我们的类以“Test*”格式命令，pytest会自动识别为用例类
- 函数（方法）：我们的函数以“test*”格式命令，pytest会自动识别为用例方法
补充：自定义命令规范
pytest匹配用例的规范，我们也可以自己定义。 - 在项目根目录下插件pytest.ini文件
- 在pytest.ini文件中定义匹配规则
四.pytest运行用例的几种方式
1.pycharm工具中使用pytest运行
第一步：先在pycharm中设置pytest为用例执行器。
File | Settings | Tools | Python Integrated Tools
第二步：使用pytest运行用例
注意：这种方式只能在pycharm开发工具中使用，平时开发过程中使用这种方式会很方便
2.在python代码中指定使用pytest运行
3.在终端使用pytest命令运行
python -m pytest test_baidu_search.py
# 因为pytest是python中的一个库，所以前面需要使用python -m来指定pytest
# 后面如果不加test_baidu_search.py这个文件名，则pytest会自动在当前目录下配置所以符合pytest命令规划的文件
五.运行pytest常用参数
- pytest + 测试用例模块路径---------执行对应模块下的测试用例
pytest test_clac.py
# 执行test_clac.py文件下的所有以test开头的方法，以及以Test开头的类，且在类中以test开头的方法。
-
pytest -v + 测试用例模块路径-----执行对应模块下的测试用例，并且打印详细日志
pytest -v test_clac.py -
pytest -s + 测试用例模块路径-----执行对应模块下的测试用例，并且打印控制台消息（及会打印用例中，print的内容）
pytest -s test_clac.py -
pytest -k ‘正则表达式’ + 测试用例模块路径-----执行对应模块下的能被正则表达式匹配到的测试用例
pytest -v -k 'jia' test_clac.py--------执行test_clac.py文件下，用例名称含‘jia’的测试用例，并且打印详细日志 pytest -v -k 'jia or cheng' test_clac.py----执行test_clac.py文件下，用例名称含‘jia’或者含‘cheng’的测试用例，并且打印详细日志 pytest -v -k 'not cheng' test_clac.py------执行test_clac.py文件下，用例名称含‘cheng’以外的所有测试用例，并且打印详细日志 -
pytest test_clac.py --collect-only-----收集test_clac.py下的所有测试用例，但不执行
-
pytest -m add test_clac.py---------执行test_clac.py下的所有有add标签的测试用例
-
pytest -v test_clac.py --junit-xml=./result-----执行test_clac.py下的所有测试用例，别且生成一个xml格式的result文件保存在当前目录下
-
pytest test_clac.py::TestClac::test_jia-----执行test_clac.py下的TestClac类中的test_jia测试用例
五.数据驱动
（1）测试数据的参数化
# filename:test_data.py
import pytest
# 方式一：使用string传参
class TestData1():
@pytest.mark.parametrize("a,b",[(10,20),(30,40),(50,60)])
def test_data1(self,a,b):
print(a + b)
# 方式二：使用元组传参
class TestData2():
@pytest.mark.parametrize(("a","b"),[(10,20),(30,40),(50,60)])
def test_data2(self,a,b):
print(a + b)
# 方式三：使用列表传参
class TestData3():
@pytest.mark.parametrize(["a","b"],[(10,20),(30,40),(50,60)])
def test_data3(self,a,b):
print(a + b)
if __name__ == "__main__":
pytest.main(['-v','-s','test_data.py'])
结合yaml给用例传递数据
方法：
1.将数据写在yaml文件中
2.在测试用例代码中使用yaml
例子：
# filename:data.yaml
-
- 10
- 20
-
- 30
- 40
-
- 50
- 60
# filename:test_data.py
import pytest
import yaml
# 方式一：使用string传参
class TestData1():
@pytest.mark.parametrize("a,b",yaml.safe_load(open('./data.yaml')))
def test_data1(self,a,b):
print(a + b)
# 方式二：使用元组传参
class TestData2():
@pytest.mark.parametrize(("a","b"),yaml.safe_load(open('./data.yaml')))
def test_data2(self,a,b):
print(a + b)
# 方式三：使用列表传参
class TestData3():
@pytest.mark.parametrize(["a","b"],yaml.safe_load(open('./data.yaml')))
def test_data3(self,a,b):
print(a + b)
if __name__ == "__main__":
pytest.main(['-v','-s','test_data.py'])
读取文件数据方法封装：
我们获取yaml数据的步骤可以抽离出来，封装为一个独立的方法
def get_data_from_yaml(path):
with open(path,'r') as f:
data = yaml.safe_load(f)
return data
class TestCal:
data = get_data_from_yaml
@pytest.mark.parametrize('a,b',data(path='./case_data/test_calculatorcase_data.yaml'),ids=['first_case', 'two_case', 'three_case'])
def test_add(self,a,b):
assert True
# ids表示给用例取别名，每一组数据对应一条用例，对应一个别名
（2）测试步骤的参数化
可以将测试步骤也以数据的形式传给用例
# 测试代码文件 clac.py
class Clac:
"""创建加减乘除类"""
def __init__(self,a,b):
"""获取数据"""
self.a = a
self.b = b
def clac_jia(self):
"""加法计算方法"""
return self.a + self.b
def clac_jian(self):
"""减法计算方法"""
return self.a - self.b
def clac_cheng(self):
"""乘法计算方法"""
return self.a * self.b
def clac_chu(self):
"""除法计算方法"""
return self.a / self.b
# 测试代码
import pytest
from python_yuan.clac import Clac #导入待测试的代码
@pytest.mark.parametrize('step',['jia','jian','cheng','chu'])
def test_step(step):
a = 10
b = 20 #实际工作中，测试数据也是参数化的。这里为了方便理解，把数据写死了。
if step == 'jia':
result = Clac(a,b).clac_jia()
except1 = a + b
elif step == 'jian':
result = Clac(a,b).clac_jian()
except1 = a - b
elif step == 'cheng':
result = Clac(a,b).clac_cheng()
except1 = a * b
elif step == 'chu':
result = Clac(a,b).clac_chu()
except1 = a / b
assert result == except1
六.pytest fixture
1.自带的fixture（setup和teardown）
pytest中有自带的fixture方法，可以实现在测试用例前后完成特定的工作。
使用格式为：
setup_作用域：在测试用例执行前会执行setup中的内容
teardown_作用域：在测试用例执行后会执行teardown中的内容
常见的作用域如下：
- function 定义在类外， 类外的每一个用例都执行
- class 定义在类中，执行类中用例的前后会执行一次
- module 定义在类外，执行模块中用例的前后会执行一次
- session 定义在类外 每个session只运行一次，在自动化测试时，登录步骤可以使用session
- method 定义在类中，类中的每个用例执行的前后会执行一次
- setup/teardown 定义在类外，则类外的每个用例都执行；定义在类中，则类中的每个用例都执行
用例的执行顺序：
session级别 >module级别 >class级别>function级别。
例子：
import pytest #导入pytest
def setup_module():
"""在整个模块用例测试开始前执行"""
print("----->setup_module")
def teardown_module():
"""在整个模块用例测试结束后执行"""
print("----->teardown_module")
def setup_function():
"""在每一个外部的用例测试开始前执行"""
print("----->setup_function")
def teardown_function():
"""在每一个外部的用例测试结束后执行"""
print("----->teardown_function")
def test_a():
"""以test开头的测试函数"""
print("----->test_a")
assert 1 #断言成功
def test_b():
print('----->test_b')
assert 'e' in 'et'
class Test_hh:
def setup_class(self):
"""在整个类中用例测试开始前执行"""
print("----->setup_class")
def teardown_class(self):
"""在整个类中用例测试结束后执行"""
print("----->teardown_class")
def setup_method(self):
"""在每一个类中的用例测试开始前执行"""
print("----->setup_method")
def teardown_method(self):
"""在每一个类中的用例测试结束后执行"""
print("----->teardown_method")
def test_c(self):
print('----->test_c')
assert 'e' in 'et'
def test_d(self):
print('----->test_d')
assert 'e' in 'et'
if __name__ == "__main__":
pytest.main(["-s",'-v',"test_abc.py"])
效果如下：
2.自定义fixture
场景：
前面讲了setup、teardown可以实现在执行用例前或结束后加入一些操作，但这种都是针对整个脚本全局生效的。
如果有以下场景：用例 1 需要先登录，用例 2 不需要登录，用例 3 需要先登录。很显然无法用 setup 和 teardown 来实现。fixture可以让我们自定义测试用例的前置条件，并且可以跨文件使用。
- 命名方式灵活，不局限于 setup 和teardown 这几个命名
- conftest.py 配置里可以实现数据共享，不需要 import 就能自动找到fixture
- scope=“session” 以实现多个.py 跨文件共享
实现自定义setup
# filename：test_login.py
import pytest #导入pytest
@pytest.fixture()
def login():
"""
给对应的方法添加装饰器@pytest.fixture()，
然后在需要调用的测试用例方法中传入该方法，即可。
"""
print("登录方法")
def test_a(login):
print('需要登录的测试用例')
assert 1
def test_b():
print('不需要登录的测试用例')
assert 1
def test_c(login):
print('需要登录的测试用例')
assert 1
if __name__ == "__main__":
pytest.main(['-v','-s','test_login.py'])
效果如下：
实现自定义teardown
在前面我们定义的fixture方法，只能实现在每个用例开始执行前执行（setup），那么怎么实现每个用例执行完成后执行呢（teardown）
方法：在定义的fixture方法中，可以使用yield进行区分，在yield前面的操作是setup，在yield后面的操作是teardown
import pytest #导入pytest
@pytest.fixture()
def login():
"""
给对应的方法添加装饰器@pytest.fixture()，
然后在需要调用的测试用例方法中传入该方法，即可。
"""
print("登录方法") #setup
yield
print('退出登录方法') #teardown
def test_a(login):
print('需要登录的测试用例')
assert 1
def test_b():
print('不需要登录的测试用例')
assert 1
def test_c(login):
print('需要登录的测试用例')
assert 1
if __name__ == "__main__":
pytest.main(['-v','-s','test_login.py'])
效果如下：
自定义fixture的作用域
使用@pytest.fixture(scope=‘module’)来定义作用域，scope的参数有以下几种
- function 每一个用例都执行，不论是否在类中
- class 每个类执行
- module 每个模块执行(函数形式的用例)
- session 每个session只运行一次，在自动化测试时，登录步骤可以使用该session
import pytest #导入pytest
@pytest.fixture(scope='class')
def login():
"""
给对应的方法添加装饰器@pytest.fixture()，
然后在需要调用的测试用例方法中传入该方法，即可。
"""
print("登录方法") #setup
yield
print('退出登录方法') #teardown
class Test_login():
def test_a(self,login):
print('test_a')
assert 1
def test_b(self,login):
print('test_b')
assert 1
def test_c(self,login):
print('test_c')
assert 1
if __name__ == "__main__":
pytest.main(['-v','-s','test_login.py'])
效果如下：
通过conftest.py文件实现共享fixture
放在conftest.py文件下的fixture可以供整个conftest.py作用域下的用例文件使用，而不需要导入
conftest.py这个文件名是固定的，不可以更改。
使用的时候不需要导入conftest.py，会自动寻找.
演练：
第一步：创建一个conftest.py文件
# filename = conftest.py
#coding=utf-8
import pytest
@pytest.fixture()
def loginss():
print('开始ss执行用例')
yield
print('执行ss用例结束')
第二步：在用例中使用fixture：loginss
import pytest
def test_a(loginss):
assert True
def test_b(loginss):
assert True
def test_c():
assert True
注意conftest.py文件的作用域：
1.conftest.py创建在项目目录下，则项目下的所有用例文件都可共享
2.conftest.py创建在某个带__init__.py文件的包下，则该包下的所有用例文件都可共享
fixture中使用参数
在fixture中使用request.param来获取传进来的参数
import pytest
@pytest.fixture(params=["参数1","参数2"])
def myfixture(request):
print("执行testPytest里的前置函数，%s" % request.param)
fixture中返回参数
import pytest
@pytest.fixture(params=["参数1","参数2"])
def myfixture(request):
return request.param
def test_print_param(myfixture):
print("执行test_two")
print(myfixture)
assert 1==1
输出：
PASSED [ 50%]执行test_two
参数1
PASSED [100%]执行test_two
参数2
注意：
- 对fixture参数化，也会使用例循环执行
- 如果是setup中返回参数，使用yield代替return
- 在用例中使用fixture函数名来获取fixture中返回的参数
七.pytest其他常用用法：
（1）pytest.mark.标记名
可以使用‘pytest.mark.标记名’来给用例添加标记
执行用例时使用’pytest -m 标记名‘来实现执行特殊标记的用例
import pytest
@pytest.mark.demo
@pytest.mark.smoke
def test_a():
assert True
@pytest.mark.demo
def test_b():
assert True
@pytest.mark.smoke
def test_c():
assert True
def test_d():
assert True
执行用例：
pytest -vs test_code.py -m="demo" # 执行模块下含demo标记的所有用例 ,执行test_a，test_b
pytest -vs test_code.py -m="demo and smoke" # 执行模块下含demo和smoke标记的所有用例 ,执行test_a
pytest -vs test_code.py -m "demo or smoke" # 执行模块下含demo或smoke标记的所有用例 ,执行test_a，test_b，test_c
注意：执行时，会报warning错误，可以在项目目录下创建一个pytest.ini文件，然后在pytest.ini文件中配置标记名，来解决该问题
（2）pytest.mark.skip直接跳过用例的执行
我们可以给用例加上装饰器pytest.mark.skip，来跳过该用例的执行。pytest会收集该用例，但不会执行
@pytest.mark.skip(reason='不想执行呢') # reason参数可以写跳过的原因，非必须参数
def test_a():
assert True
def test_b():
assert True
def test_c():
assert True
def test_d():
assert True
执行结果：
test_code.py::test_a SKIPPED
test_code.py::test_b PASSED
test_code.py::test_c PASSED
test_code.py::test_d PASSED
（3）pytest.mark.skipif()满足条件时，跳过用例
import pytest
@pytest.mark.skipif(1 == 1,reason='不想执行呢') # 满足条件时，跳过用例的执行
def test_a():
assert True
def test_b():
assert True
def test_c():
assert True
def test_d():
assert True
结果：
test_code.py::test_a SKIPPED
test_code.py::test_b PASSED
test_code.py::test_c PASSED
test_code.py::test_d PASSED
（4）pytest.ini添加配置
pytest.ini文件是pytest的一个配置文件，我们可以在pytest.ini文件中，添加一些常用的配置，比如自定义pytest命令，自定义pytest的匹配规则等
第一步：在项目目录下创建一个pytest.ini文件
第二步：编辑pytest.ini文件
[pytest]
;添加mark标记，防止运行时报wraning
markers = demo
smoke
;自定义pytest添加命令参数，现在运行pytest命令= ‘pytest -sv’
addopts = -sv
;自定义测试文件命名规则,匹配check或者test开头的文件
python_files = check* test*
;自定义测试类命名规则,匹配Check或者Test开头的类
python_classes = Check* Test*
;自定义测试方法命名规则,匹配check或者test开头的方法
python_functions = test_* check_*
八.pytest实用插件介绍
pytest可以兼容许多插件，来满足它自身无法满足的要求
（1）用例失败后自动重新运行：pytest-rerunfailures
安装插件：
pip install pytest-rerunfailures
使用方法：
pytest test_x.py --reruns=n #--reruns=n 失败后重运行的次数
pytest -v --reruns 3 --reruns-delay 5 test_abc.py #--reruns-delay 5表示重试时间隔5秒
同时也可以在脚本中指定定义重跑的次数，这个时候在运行的时候，就无需加上 --reruns 这个参数
@pytest.mark.flaky(reruns=6, reruns_delay=2)
def test_example(self):
print(3)
assert random.choice([True, False])
（2）多重校验：pytest-assume
pytest中可以用python的assert断言，也可以写多个断言，但一个失败，后面的断言将不再执行。那么如何让断言失败后，继续往下执行呢
安装插件：
pip install pytest-assume
使用方法：
def test_simple_assume(x, y):
pytest.assume(x == y)
pytest.assume(True)
pytest.assume(False)
（3）分布式并发执行：pytest-xdist
pytest-xdist的出现就是为了让自动化测试用例可以分布式执行，从而节省自动化测试时间
分布式执行用例的设计原则：
- 用例之间是独立的，用例之间没有依赖关系，用例可以完全独立运行【独立运行】
- 用例执行没有顺序，随机顺序都能正常执行【随机执行】
- 每个用例都能重复运行，运行结果不会影响其他用例【不影响其他用例】
安装插件：
pip install pytest-xdist
使用方法：
多cpu并行执行用例，直接加个-n参数即可，后面num参数就是并行数量，比如num设置为3
pytest -n 3
pytest -n auto # 自动识别cpu个数，启动对应进行
（4）控制用例的执行顺序：pytest-ordering
安装插件：
pip install pytest-ordering
使用方法：
import pytest
@pytest.mark.run(order=2)
def test_foo():
assert True
@pytest.mark.run(order=1)
def test_bar():
assert True
注意：
1.顺序原理：先安照order数字大小执行所有添加了order的测试用例，在按照用例的先后顺序执行所有没有添加order的用例
2.尽量不要让测试用例有顺序，尽量不要让测试用例有依赖！
（5）hook（钩子）函数定制和扩展插件【了解】
官网：https://docs.pytest.org/en/latest/_modules/_pytest/hookspec.html
pytest_collection_modifyitems
Pytest在收集完所有测试用例后调用该钩子方法。我们可以定制化功能实现：
- 自定义用例执行顺序
- 解决编码问题（中文测试用例名称）
- 自动添加标签
例如：
conftest.py里面：
添加：
def pytest_collection_modifyitems(session, config, items):
print(type(items)) # items是一个列表，包含所有的pytest收集到的用例
items.reverse()
for item in items:
item.name = item.name.encode('utf-8').decode('unicode-escape') # 设置用例名字的编码方式
item._nodeid = item.nodeid.encode('utf-8').decode('unicode-escape') # 设置用例ID的编码方式
# 根据用例名字来自动添加mark标记
if "add" in item._nodeid:
item.add_marker(pytest.mark.add)
if "div" in item._nodeid:
item.add_marker(pytest.mark.div)
hook中包含很多函数，主要是用来定制特殊场景的。我们一般使用pytest_collection_modifyitems来解决编码问题。如果有需要定制更多内容的需求，可以查阅官网学习
八.allure测试报告
allure是一套非常强大的测试报告插件，pytest可以很轻松的集成allure
1.安装：
linux：
方法一： sudo apt-get install allure（网络问题不一定成功）
方法二：https://repo1.maven.org/maven2/io/qameta/allure/allure-commandline/2.13.3/
下载allure的zip包；
安装jdk：sudo apt install openjdk-8-jdk-headless
添加软连接（配置环境变量）：ln -s /root/allure-2.13.3/bin/allure /usr/bin/allure
windows：https://repo1.maven.org/maven2/io/qameta/allure/allure-commandline/2.13.3/
下载allure的zip包，安装jdk1.8，然后配置jdk和allure环境变量即可。
总结：allure安装就是解压zip包，配置到环境变量即可。需要安装jdk
2.python中使用：
第一步：需要安装allure-pytest
第二步：结合allure，pytest执行测试用例：
pytest test_clac.py --alluredir ./allure-result # 会创建一个./allure-result文件夹，里面有许多测试数据的json文件
第三步：读取json文件，生成测试报告
allure generate ./allure-result # 会创建一个allure-report文件，里面有html格式的测试报告
allure generate ./allure-result -o ./allure-report --clean
# -o ./allure-report: 指定测试报告存放的位置
# --clean ： 清除./allure-result老的json数据，不然生成的报告会有原来的数据
第四步：打开测试报告
allure open allure-report/ #去open整个文件夹，会在本地启动一个web服务，通过访问这个服务，可以查看测试报告
3.allure常用方法
（1）feature,story,step的使用
登录例子：(feature和story，step)
import allure
from selenium import webdriver
@allure.feature('登录模块')
class TestLogin:
@allure.story('登录成功')
def test_login_success(self):
with allure.step('输入用户名'):
print('输入用户名')
with allure.step('输入密码'):
print('输入密码')
with allure.step('点击登录'):
print('点击登录')
assert True
@allure.story('用户名错误')
def test_login_username_failed(self):
with allure.step('输入用户名'):
print('输入用户名')
with allure.step('输入密码'):
print('输入密码')
with allure.step('点击登录'):
print('点击登录')
assert True
@allure.story('密码错误')
def test_login_passwd_failed(self):
with allure.step('输入用户名'):
print('输入用户名')
with allure.step('输入密码'):
print('输入密码')
with allure.step('点击登录'):
print('点击登录')
assert True
@allure.feature('搜索模块')
class TestSearch:
@allure.story('精确匹配')
def test_precise_search(self):
assert True
@allure.story('模糊匹配')
def test_dim_search(self):
assert True
在终端执行代码：
1.pytest -vs test_code.py --alluredir=report/testreport2 --allure-features=登录模模块 --allure-stories=用户名错误,密码错误
# pytest -vs test_code.py》》》》执行测试用例文件
# --alluredir=report/testreport2》》》生成初始初始报告，报告位置./alluredir=report/testreport2目录
# --allure-features=登录模模块 --allure-stories=用户名错误,密码错误 》》》只执行登录模块下的‘用户名错误和密码错误’两条测试用例
2.allure generate report/testreport2 --clean
# 解析report/testreport2的初始报告文件，并生成html报告保存在allure-report目录下，如果allure-report目录下已经有之前的报告了，则需要加参数--clean将其清除掉
3.allure open allure-report
# 打开测试报告，会生成一个服务地址，使用浏览器访问即可查看报告
报告如下：
我们定义的feature，story，step在报告中都有展示
总结：
feature一般用来标识大的功能模块，对应class
stroy一般用来标识各个子功能，对应function
step一般用在用例步骤中，用来描述用例执行时的具体操作步骤
（2）sevearity来设置用例级别
severity例子：
@allure.sevearity(allure.severity_level.NORMAL)
def test_a():
assert True
@allure.severity(allure.severity_level.MINOR)
def test_b():
assert True
@allure.severity(allure.severity_level.TRIVIAL)
def test_c():
assert True
def test_d():
assert True
@allure.severity(allure.severity_level.NORMAL)
class Test_h:
@allure.severity(allure.severity_level.MINOR)
def test_e(self):
assert True
@allure.severity(allure.severity_level.TRIVIAL)
def test_f(self):
assert True
def test_g(self):
assert True
class Test_i:
def test_j(self):
assert True
执行用例：
pytest -vs test_code.py --alluredir=report/testreport --allure-severities=normal,minor
# --allure-severities=normal,minor表示执行normal和minor级别的用例
# 执行了test_a，test_b，test_e，test_g四条用例
筛选规则：
1.对于类外的用例：
- 含选中级别标记的用例执行
- 含未选中级别标记或者未添加级别标记的用例不执行
2.对于含选中级别标记的类：
- 会执行类下的未添加级别标记和添加了选中的级别标记的用例
3.对于含未选中级别标记的类或者未添加标记的类：
- 会执行类下的含选中级别标记的用例
- 类下的含未选中级别标记和未添加级别标记的用例不执行
（3）title设置用例名称
title例子：
@allure.feature('登录模块')
class TestLogin:
@allure.title('登录成功用例')
@allure.story('登录成功')
def test_login_success(self):
"""
登录成功测试用例
:return:
"""
assert True
@allure.title('用户名错误用例')
@allure.story('用户名错误')
def test_login_username_failed(self):
"""
登录失败》用户名错误的测试用例
:return:
"""
assert True
@allure.title('密码错误用例')
@allure.story('密码错误')
def test_login_passwd_failed(self):
"""
登录失败》密码错误的测试用例
:return:
"""
assert True
执行用例：
pytest -vs test_code.py --alluredir=report/testreport3
allure generate report/testreport3 --clean
allure open allure-report
结果：
总结：allure.title只能修饰函数，及只能用来给用例取别名。对class类无效
（4）attach在用例中添加文字，html代码，图片，视频等
我们可以使用allure的attach来实现在用例中添加文字，html代码，图片，视频等。
attach例子：
def test_text():
try:
assert False
except Exception as e:
allure.attach(body='啊哦，用例执行失败了',name='错误提示') # 两个参数，body是要添加的内容,name是取的别名
allure.attach(body='这是错误日志',name="错误日志") # 两个参数，body是要添加的内容,name是取的别名
allure.attach.file(source='C:/Users/Administrator.DESKTOP-7PKNCLF/Pictures/Saved Pictures/喵咪.jpg',
name="失败截图",
attachment_type=allure.attachment_type.JPG)
allure.attach.file(source='E:/测试开发/06 Python语言基础√/6 python模块.ts',
name='失败视频',
attachment_type=allure.attachment_type.MP4)
raise e
# 三个参数，source是要添加的内容,name是取的别名，attachment_type是要保存为的文件类型
结果：
总结：当用例运行失败时，我们可以使用attach来添加错误日志，截图等到测试报告中
（5）testcase在报告中添加url连接
testcase例子：
@allure.testcase('www.baidu.com')
def test_text():
assert True
结果：
总结：
以上就是pytest的常用方法了，使用这些方法我们可以非常方便的管理我们的测试用例。其实pytest是从unittest基础上封装出来的，所以unittest的用法pytest也都是支持的。不过pytest比unittest更加灵活，功能更加强大。因此强烈推荐使用pytest来管理你的自动化测试用例。
