我们做自动化的时候经常把代码的重点放在逻辑层,或者数据层。其实我写代码主要精力也放在这边。
但是真正看一个测试脚本的水平高低,其实是看断言能力的高低,因为断言才能体现出真正的测试思维和测试经验。可是在实际工作中,相信有些同事可能和我一样对各式各样的断言类也是傻傻分不清楚。
我们主要工作目标是验证实际结果与预期结果是一致的,在自动化软件测试中,通过断言来实现这一目的。
Pytest中断言是通过Python原生的assert语句实现的,对Python原生的assert语句进行了优化,当发生断言失败时,错误信息更加丰富,方便测试时快速定位问题原因。
优秀的测试框架都提供了断言的方法,比如TestNG中的assertTrue、assertEquals、assertSame等等。
接下来我们就来详解一下断言。
Python中assert语句通常用来对代码进行必要的检查,确定某种情况一定发生,或者一定不会发生。
Python 的 assert 语句的语法是这样的:
assert expression1 ["," expression2]
expression1往往是一个条件表达式,如果条件表达式为True,则什么也不做,相当于执行了 pass 语句;
如果条件表达式为False,便会抛出异常 AssertionError,并返回具体的错误信息expression2。
看一个实际例子:
# content of my_assertion.py
def assertion():
assert [1, 2, 3] == [1, 2, 4], "left is [1,2,3], right is [1,2,4]"
if __name__ == '__main__':
assertion()
执行一下上面的代码看看结果:
$ python my_assertion.py
Traceback (most recent call last):
File "my_assertion.py", line 5, in <module>
assertion()
File "my_assertion.py", line 2, in assertion
assert [1, 2, 3] == [1, 2, 4], "left is [1,2,3], right is [1,2,4]"
AssertionError: left is [1,2,3], right is [1,2,4]
可见,assert后面的条件表达式为False,抛出了AssertionError,并显示了错误信息left is [1, 2, 3], right is [1, 2, 4]。
不过,这里还有一点小小的缺憾。并没有明确告诉开发人员,条件判断失败的具体位置。需要开发人员自己对比才发现,==左边的第三个元素和右边的第三个元素不一样。
软件测试工作,经常会遇到断言失败的情况。如果每次失败,都需要测试工程师人眼去观察失败的具体原因和出错的位置,那将是非常耗时的。
强大的Pytest也考虑到了广大测试工程师面临的问题,因此对Python原生的assert语句进行了优化和改进,主要在是当断言失败时,将错误的具体信息和位置显示出来,让测试工程师对失败原因一目了然。
还是上面的例子,将其放入到测试用例(test_开头的函数)中:
# content of test_assertion.py
def test_assertion():
assert [1, 2, 3] == [1, 2, 4], "left is [1,2,3], right is [1,2,4]"
执行测试用例后的信息输出如下:
def test_assertion():
> assert [1, 2, 3] == [1, 2, 4], "left is [1,2,3], right is [1,2,4]"
E AssertionError: left is [1,2,3], right is [1,2,4]
E assert [1, 2, 3] == [1, 2, 4]
E At index 2 diff: 3 != 4
E Full diff:
E - [1, 2, 4]
E ? ^
E + [1, 2, 3]
E ?
是不是有种很爽的感觉?pytest明确显示出了错误的位置是index为2的元素左右不相等。这一点点小小的改进大大提高了测试失败时定位出错原因的效率。
在测试用例中执行assert语句,才有上面的效果,这是因为Pytest对assert语句进行了重写。在非测试用例中的assert语句,比如测试项目中的一些utils函数中,使用assert还是Python原生的效果。
在自动化测试用例中,最常用的断言是相等断言,就是断言预期结果和实际结果是一致的。通常我们断言的预期结果和实际结果的数据类型是字符串、元组、字典、列表和对象。
Pytest通过assert和==能够完美支持对这些数据类型的相等断言。下面来介绍几种常见的数据类型的断言操作。
断言字符串非常简单,只需要将预期和实际的字符串,分别写在==两边,当发生断言失败时,将会列出第一个不相等元素的下标。下面是几个在实际测试工作中经常用到的几种字符串断言方式。
# content of test_assertions.py
class TestAssertions(object):
def test_string_1(self):
assert "spam" == "eggs"
def test_string_2(self):
assert "foo 1 bar" == "foo 2 bar"
def test_string_3(self):
assert "foo\nspam\nbar" == "foo\neggs\nbar"
def test_string_4(self):
def f():
return "streaming"
assert f().startswith('S')
执行一下这些测试用例,看下输出效果,核心部分如下:
============================================================ FAILURES ============================================================
__________________________________________________ TestAssertions.test_string_1 __________________________________________________
self = <test_assertions.TestAssertions object at 0x10911a4d0>
def test_string_1(self):
> assert "spam" == "eggs"
E AssertionError: assert 'spam' == 'eggs'
E - eggs
E + spam
tests/test_assertions.py:3: AssertionError
__________________________________________________ TestAssertions.test_string_2 __________________________________________________
self = <test_assertions.TestAssertions object at 0x10911a890>
def test_string_2(self):
> assert "foo 1 bar" == "foo 2 bar"
E AssertionError: assert 'foo 1 bar' == 'foo 2 bar'
E - foo 2 bar
E ? ^
E + foo 1 bar
E ? ^
tests/test_assertions.py:6: AssertionError
__________________________________________________ TestAssertions.test_string_3 __________________________________________________
self = <test_assertions.TestAssertions object at 0x10911c2d0>
def test_string_3(self):
> assert "foo\nspam\nbar" == "foo\neggs\nbar"
E AssertionError: assert 'foo\nspam\nbar' == 'foo\neggs\nbar'
E foo
E - eggs
E + spam
E bar
tests/test_assertions.py:9: AssertionError
__________________________________________________ TestAssertions.test_string_4 __________________________________________________
self = <test_assertions.TestAssertions object at 0x109106a90>
def test_string_4(self):
def f():
return "streaming"
> assert f().startswith('S')
E AssertionError: assert False
E + where False = <built-in method startswith of str object at 0x1090f7bb0>('S')
E + where <built-in method startswith of str object at 0x1090f7bb0> = 'streaming'.startswith
E + where 'streaming' = <function TestAssertions.test_string_4.<locals>.f at 0x10914b440>()
tests/test_assertions.py:15: AssertionError
再次感觉到测试结果一目了然。
对函数返回值、接口返回值的断言,应该是软件自动化测试中最常见的场景了。
这里以函数返回值的断言为例:
def test_function():
def f():
return [1, 2, 3]
assert f() == [1, 2, 4]
执行这个测试用例,看下输出的错误信息:
============================================================ FAILURES ============================================================
_________________________________________________________ test_function __________________________________________________________
def test_function():
def f():
return [1, 2, 3]
> assert f() == [1, 2, 4]
E assert [1, 2, 3] == [1, 2, 4]
E At index 2 diff: 3 != 4
E Full diff:
E - [1, 2, 4]
E ? ^
E + [1, 2, 3]
E ? ^
tests/test_assertions.py:22: AssertionError
可以看到,输出信息中包含了函数的返回值,并且显示了返回值与预期结果不一致的元素是index为2的元素。
断言列表、元组、字典和集合等类型在测试中也是很常见的,对于具有嵌套的集合数据,pytest的assert依然能够精确地显示出来出错的位置。
比如下面这段测试用例代码:
class TestCollections(object):
def test_dict(self):
assert {"a": 0, "b": 1, "c": 0} == {"a": 0, "b": 2, "d": 0}
def test_dict2(self):
assert {"a": 0, "b": {"c": 0}} == {"a": 0, "b": {"c": 2}}
def test_list(self):
assert [0, 1, 2] == [0, 1, 3]
def test_list2(self):
assert [0, 1, 2] == [0, 1, [1, 2]]
def test_set(self):
assert {0, 10, 11, 12} == {0, 20, 21}
执行上面的测试代码,核心输出会是下面这样:
============================================================ FAILURES ============================================================
___________________________________________________ TestCollections.test_dict ____________________________________________________
self = <test_assertions.TestCollections object at 0x10b0d2d10>
def test_dict(self):
> assert {"a": 0, "b": 1, "c": 0} == {"a": 0, "b": 2, "d": 0}
E AssertionError: assert {'a': 0, 'b': 1, 'c': 0} == {'a': 0, 'b': 2, 'd': 0}
E Omitting 1 identical items, use -vv to show
E Differing items:
E {'b': 1} != {'b': 2}
E Left contains 1 more item:
E {'c': 0}
E Right contains 1 more item:
E {'d': 0}...
E
E ...Full output truncated (6 lines hidden), use '-vv' to show
tests/test_assertions.py:27: AssertionError
___________________________________________________ TestCollections.test_dict2 ___________________________________________________
self = <test_assertions.TestCollections object at 0x10b0d2a90>
def test_dict2(self):
> assert {"a": 0, "b": {"c": 0}} == {"a": 0, "b": {"c": 2}}
E AssertionError: assert {'a': 0, 'b': {'c': 0}} == {'a': 0, 'b': {'c': 2}}
E Omitting 1 identical items, use -vv to show
E Differing items:
E {'b': {'c': 0}} != {'b': {'c': 2}}
E Full diff:
E - {'a': 0, 'b': {'c': 2}}
E ? ^
E + {'a': 0, 'b': {'c': 0}}...
E
E ...Full output truncated (2 lines hidden), use '-vv' to show
tests/test_assertions.py:30: AssertionError
___________________________________________________ TestCollections.test_list ____________________________________________________
self = <test_assertions.TestCollections object at 0x10b0c1190>
def test_list(self):
> assert [0, 1, 2] == [0, 1, 3]
E assert [0, 1, 2] == [0, 1, 3]
E At index 2 diff: 2 != 3
E Full diff:
E - [0, 1, 3]
E ? ^
E + [0, 1, 2]
E ? ^
tests/test_assertions.py:33: AssertionError
___________________________________________________ TestCollections.test_list2 ___________________________________________________
self = <test_assertions.TestCollections object at 0x10b0d6c10>
def test_list2(self):
> assert [0, 1, 2] == [0, 1, [1, 2]]
E assert [0, 1, 2] == [0, 1, [1, 2]]
E At index 2 diff: 2 != [1, 2]
E Full diff:
E - [0, 1, [1, 2]]
E ? ---- -
E + [0, 1, 2]
tests/test_assertions.py:36: AssertionError
____________________________________________________ TestCollections.test_set ____________________________________________________
self = <test_assertions.TestCollections object at 0x10b0c1a50>
def test_set(self):
> assert {0, 10, 11, 12} == {0, 20, 21}
E AssertionError: assert {0, 10, 11, 12} == {0, 20, 21}
E Extra items in the left set:
E 10
E 11
E 12
E Extra items in the right set:
E 20
E 21...
E
E ...Full output truncated (4 lines hidden), use '-vv' to show
tests/test_assertions.py:39: AssertionError
可以看到对于嵌套的字典和列表,也能显示出不一致数据的具体位置。对于过长的数据,默认是会被truncated,可以通过-vv显示全部信息。
除了相等断言,还可以进行大于、小于、不等于、in/not in等类型的断言。
对于对象的断言,可以进行对象的类型断言、对象本身的断言。这里就不在一一举例,只要记住断言是使用assert语句,使用方法与在Python语言中的使用方法完全一致就可以了。
除了支持对代码正常运行的结果断言之外,Pytest也能够对Exception和Warnning进行断言,来断定某种条件下,一定会出现某种异常或者警告。在功能测试和集成测试中,这两类断言用的不多,这里简单介绍一下。
对于异常的断言,Pytest的语法是:with pytest.raises(异常类型)
可以看下面的这个例子:
def test_zero_division():
with pytest.raises(ZeroDivisionError):
1 / 0
这个测试用例断言运算表达式1除以0会产生ZeroDivisionError异常。除了对异常类型进行断言,还可以对异常信息进行断言
比如:
def test_zero_division():
with pytest.raises(ZeroDivisionError) as excinfo:
1 / 0
assert 'division by zero' in str(excinfo.value)
这个测试用例,就断言了excinfo.value的内容中包含division by zero这个字符串,这在需要断言具体的异常信息时非常有用。
对于Warnning的断言,其实与Exception的断言的用法基本一致。这里就不介绍了。
通过前面的介绍,感觉Pytest的assert挺完美了,又简单又清晰。
但是在实际的测试工作中,还会遇到一些实际问题,比如在断言时,最好【自动】添加一些日志,避免我们在测试代码中手动加入日志。还有,最好能将断言的信息,【自动】集成到一些测试报告中,比如Pycharm+pytest+allure打造高逼格的测试报告。这样就能避免在每一个测试脚本中手动写很多重复的代码,从而让我们将更多的时间和精力放到编写测试用例上。
有了这样的想法,接下来看看如何实现。
Pytest中提供了一个Hook函数pytest_assertrepr_compare,这个函数会在测试脚本的assert语句执行时被调用。因此,可以实现这个函数,在函数中添加写日志和集成allure测试报告代码。
完整的代码如下所示:
# content of conftest.py
def pytest_assertrepr_compare(config, op, left, right):
left_name, right_name = inspect.stack()[7].code_context[0].lstrip().lstrip('assert').rstrip('
').split(op)
pytest_output = assertrepr_compare(config, op, left, right)
logging.debug("{0} is\n {1}".format(left_name, left))
logging.debug("{0} is\n {1}".format(right_name, right))
with allure.step("校验结果"):
allure.attach(str(left), left_name)
allure.attach(str(right), right_name)
return pytest_output
通过inspect获取调用栈信息,从中得到测试脚本中assert语句中op操作符两边的字符串名称,在日志和测试报告中会用到。
接着执行assertrepr_compare输出错误详细信息,这些信息就是在执行断言失败时的输出内容,pytest_assertrepr_compare函数没有对其做任何修改。接着添加了debug日志输出和allure测试报告的内容,最后再将assert的错误信息返回给调用处。
实现了这个函数后,测试脚本不需要做任何修改,依然是直接使用assert进行断言。但是能够自动记录日志和生成allure测试报告了。
如果不想要Pytest中的assert的效果,而是希望保持Python原生的assert效果,只需要在执行测试是指定一个选项:
--assert=plain
这样所有测试用例中的assert都变成了Python原生的assert效果了,如果只想某一个模块保持Python原生的assert效果,那么就在对应模块的docstring中添加PYTEST_DONT_REWRITE字符串就好了,也就是在py文件的最上面添加类似下面的docstring内容:
"""
Disable rewriting for a specific module by adding the string:
PYTEST_DONT_REWRITE
"""
不过,我想应该没有人会这么干,因为Pytest的assert还是更好用一些。
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