Pytest测试框架2

目录：

1. pytest参数化用例
2. pytest标记测试用例
3. pytest设置跳过、预期失败用例
4. pytest运行用例
5. pytest测试用例调度与运行
6. pytest命令行常用参数
7. python执行pytest
8. pytest异常处理

1.pytest参数化用例

参数化

• 通过参数的方式传递数据，从而实现数据和脚本分离。
• 并且可以实现用例的重复生成与执行。

参数化应用场景

• 测试登录场景
  • 测试登录成功，登录失败(账号错误，密码错误)
  • 创建多种账号: 中⽂文账号，英⽂文账号
• 普通测试用例方法
  • Copy 多份代码 or 读⼊入参数?
  • 一次性执⾏多个输⼊入参数

def test_param_login_ok():
    # 登录成功
    username = "right"
    password = "right"
    login(username,password)

def test_param_login_fail():
    # 登录失败
    username = "wrong"
    password = "wrong"
    login(username,password)

参数化实现方案 

• pytest 参数化实现方法
• 装饰器：@pytest.mark.parametrize

@pytest.mark.parametrize("username,password", [["right", "right"], ["wrong", "wrong"]])
def test_param(username, password):
    login(username, password)

Mark：参数化测试函数使用

• 单参数
• 多参数
• 用例重命名
• 笛卡尔积

参数化：单参数情况

• 单参数，可以将数据放在列表中

search_list = ['appium', 'selenium', 'pytest']

@pytest.mark.parametrize('name', search_list)
def test_search(name):
    assert name in search_list

 示例：

import pytest

search_list = ['appium', 'selenium', 'pytest']

@pytest.mark.parametrize("search_key", ['appium', 'selenium', 'pytest', "", 'requests', 'abc'])
def test_search_param(search_key):
    assert search_key in search_list

参数化：多参数情况

• 将数据放在列表嵌套元组中
• 将数据放在列表嵌套列表中

import pytest

# 数据放在元组中
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+5", 7), ("7+5", 12)])
def test_mark_more(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected


# 数据放在列表中
@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [["3+5", 8], ["2+5", 7], ["7+5", 12]])
def test_mark_more(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected

参数化：用例重命名-添加 ids 参数

• 通过ids参数，将别名放在列表中

import pytest


@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [("3+5", 8), ("2+5", 7), ("7+5", 12)],
                         ids=['add_3+5=8', 'add_2+5=7', 'add_3+5=12'])
def test_mark_more(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected

 参数化：用例重命名-添加 ids 参数（中文）

# 创建conftest.py 文件 ，将下面内容添加进去，运行脚本
def pytest_collection_modifyitems(items):
    """
    测试用例收集完成时，将收集到的用例名name和用例标识nodeid的中文信息显示在控制台上
    """
    for i in items:
        i.name=i.name.encode("utf-8").decode("unicode_escape")
        i._nodeid=i.nodeid.encode("utf-8").decode("unicode_escape")

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[
    ("3+5",8),("2+5",7),("7+5",12)
],ids=["3和5相加","2和5相加","7和5相加"])
def test_mark_more(test_input,expected):
    assert eval(test_input) == expected

参数化：笛卡尔积

• 两组数据
  • a=[1,2,3]
  • b=[a,b,c]
• 对应有几种组合形势 ？
  • (1,a),(1,b),(1,c)
  • (2,a),(2,b),(2,c)
  • (3,a),(3,b),(3,c)

import pytest

@pytest.mark.parametrize("b", ["a", "b", "c"])
@pytest.mark.parametrize("a", [1, 2, 3])
def test_param1(a, b):
    print(f"笛卡积形式的参数化中 a={a} , b={b}")

2.pytest标记测试用例

Mark：标记测试用例

• 场景:只执行符合要求的某一部分用例 可以把一个web项目划分多个模块，然后指定模块名称执行。
• 解决: 在测试用例方法上加 @pytest.mark.标签名
• 执行: -m 执行自定义标记的相关用例
  • pytest -s test_mark_zi_09.py -m=webtest
  • pytest -s test_mark_zi_09.py -m apptest
  • pytest -s test_mark_zi_09.py -m "not ios"

import pytest

def double(a):
    return a * 2

@pytest.mark.int
def test_double_int():
    print('test double int')
    assert 2 == double(1)

@pytest.mark.minus
def test_double_minus():
    print('test double minus')
    assert -2 == double(-1)

@pytest.mark.float
def test_double_float():
    assert 0.2 == double(0.1)

@pytest.mark.float
def test_double2_float():
    assert -10.2 == double(-0.1)

@pytest.mark.zero
def test_double_0():
    assert 10 == double(0)

@pytest.mark.bignum
def test_double_bignum():
    assert 200 == double(100)

@pytest.mark.str
def test_double_str():
    assert 'aa' == double('a')

@pytest.mark.str
def test_double_str():
    assert 'a$a$' == double('a$')

在终端运行命令： 

pytest test_test1.py -v -s -m "str"

上述代码会出现异常，pytest识别不到这些标签，解决办法如下：

在项目根目录新建一个pytest.ini文件

重新运行：

  

3.pytest设置跳过、预期失败用例

Mark：跳过(Skip)及预期失败(xFail)

• 这是 pytest 的内置标签，可以处理一些特殊的测试用例，不能成功的测试用例
• skip - 始终跳过该测试用例
• skipif - 遇到特定情况跳过该测试用例
• xfail - 遇到特定情况,产生一个“期望失败”输出

Skip 使用场景

• 调试时不想运行这个用例
• 标记无法在某些平台上运行的测试功能
• 在某些版本中执行，其他版本中跳过
• 比如：当前的外部资源不可用时跳过
  • 如果测试数据是从数据库中取到的，
  • 连接数据库的功能如果返回结果未成功就跳过，因为执行也都报错
• 解决 1：添加装饰器
  • @pytest.mark.skip
  • @pytest.mark.skipif
• 解决 2：代码中添加跳过代码
  • pytest.skip(reason)

import sys
import pytest

@pytest.mark.skip
def test_aaa():
    print("没有任何输出")
    assert True

@pytest.mark.skip(reason="代码没有实现")
def test_bbb():
    assert False

@pytest.mark.skipif(sys.platform == 'darwin', reason="does now run on mac")
def test_case1():
    assert True

@pytest.mark.skipif(sys.platform == 'win', reason="dose not run on windows")
def test_case2():
    assert True

@pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 6), reason="requires python3.6 or higher")
def test_case3():
    assert True

def check_login():
    # return True
    return False

def test_ccc():
    if not check_login():
        pytest.skip("")
    print("end")

xfail 使用场景

• 与 skip 类似 ，预期结果为 fail ，标记用例为 fail
• 用法：添加装饰器@pytest.mark.xfail

• xfail 是 pytest 中的一个标记，用于标记测试用例，表示该测试用例在某些条件下不会执行，而是被标记为 pass。通常用于在开发阶段快速验证代码的正确性，而在发布版本中禁用这些测试用例，以避免潜在的问题。使用 xfail 标记的测试用例在运行时会被 pytest 忽略，但它们仍然会被计入测试覆盖率。这使得您可以快速查看哪些测试用例未通过，而无需查看未通过的原因。

import pytest

@pytest.mark.xfail
def test_aaa():
    print('test_xfail 方法执行')
    # assert 1 == 2
    assert 2 == 2

xfail = pytest.mark.xfail

@xfail(reason="有bug")
def test_hello():
    assert 0

def test_xfail():
    print('****开始测试****')
    pytest.xfail(reason='该功能尚未完成')
    print('测试过程')
    assert 1 == 1

4.pytest运行用例

运行多条用例

• 运行 某个/多个 用例包
• 运行 某个/多个 用例模块
• 运行 某个/多个 用例类
• 运行 某个/多个 用例方法

运行多条用例方式

• 执行包下所有的用例：pytest [包名]
• 执行单独一个 pytest 模块：pytest 文件名.py
• 运行某个模块里面某个类：pytest 文件名.py::类名
• 运行某个模块里面某个类里面的方法：pytest 文件名.py::类名::方法名

 运行结果分析

• 常用的：fail/error/pass
• 特殊的结果：warning/deselect

运行结果分析是测试执行过程中非常重要的一个环节，可以帮助开发人员快速定位和解决问题。常用的结果包括：

• fail：测试用例失败，即预期结果和实际结果不一致。
• error：测试用例执行过程中发生错误，导致测试用例无法继续执行。
• pass：测试用例通过，即预期结果和实际结果一致。

除了常用的结果之外，还有一些特殊的结果，例如：

• warning：测试用例执行过程中出现警告，但测试用例仍然通过。
• deselect：测试用例被标记为跳过，即测试用例被排除在测试执行之外。

5.pytest测试用例调度与运行

命令行参数-使用缓存状态

• --lf（--last-failed） 选项会重新运行上一次失败的测试用例。它会跳过所有未失败的测试用例，只运行上一次失败的测试用例。
• --ff（--failed-first） 选项会先运行上一次失败的测试用例，然后再运行其余的测试用例。它会跳过所有未失败的测试用例，先运行上一次失败的测试用例，然后再运行其余的测试用例。

6.pytest命令行常用参数

--help 
-x   用例一旦失败(fail/error)，就立刻停止执行
--maxfail=num 用例达到
-m  标记用例
-k  执行包含某个关键字的测试用例
-v 打印详细日志
-s 打印输出日志（一般-vs一块儿使用）
--collect-only（测试平台，pytest 自动导入功能 ）

 

• -x 参数用于设置 pytest 执行行为，一旦有测试用例失败，就会立刻停止执行。这对于调试测试用例非常有用，可以快速定位和修复问题。
• --maxfail=num 参数用于设置 pytest 执行的最大失败次数。当一个测试用例失败时，pytest 会自动跳过所有未失败的测试用例，只运行上一次失败的测试用例。如果一个测试用例执行次数达到 maxfail 次，pytest 就会停止执行。
• -m 参数用于标记测试用例。通过指定 -m 参数，可以过滤掉不符合条件的测试用例，只运行符合条件的测试用例。
• -k 参数用于执行包含某个关键字的测试用例。通过指定 -k 参数，可以过滤掉不符合关键字的测试用例，只运行包含关键字的测试用例。
• -v 参数用于打印详细日志。在执行测试用例时，pytest 会记录每个测试用例的详细信息，包括测试用例的名称、执行时间、返回值等。通过指定 -v 参数，可以查看这些详细信息。
• -s 参数用于打印输出日志。在执行测试用例时，pytest 会记录每个测试用例的输出信息。通过指定 -s 参数，可以查看这些输出信息。
• --collect-only 参数用于设置 pytest 的自动导入功能。在执行 pytest 时，它会自动导入所有测试文件中的模块和类，并生成相应的测试用例。通过指定 --collect-only 参数，可以只执行自动导入功能，而不执行实际的测试用例。

7.python执行pytest

Python 代码执行 pytest

• 使用 main 函数
• 使用 python -m pytest 调用 pytest（jenkins 持续集成用到）

Python 代码执行 pytest - main 函数

if __name__ == '__main__':
    # 1、运行当前目录下所有符合规则的用例，包括子目录（test_*.py 和 *_test.py）
    pytest.main()
    # 2、运行test_mark1.py::test_dkej模块中的某一条用例
    pytest.main(['test_mark1.py::test_dkej','-vs'])
    # 3、运行某个 标签
    pytest.main(['test_mark1.py','-vs','-m','dkej'])

运行方式(在终端输入命令~)
  `python test_*.py `

8.pytest异常处理

常用的异常处理方法

• try…except
• pytest.raises()

异常处理方法 try …except

try:
    可能产生异常的代码块
except [ (Error1, Error2, ... ) [as e] ]:
    处理异常的代码块1
except [ (Error3, Error4, ... ) [as e] ]:
    处理异常的代码块2
except  [Exception]:
    处理其它异常

try:
    a = int(input('输入被除数：'))
    b = int(input('输入除数：'))
    c = a / b
    print('您输入的俩个数相除的结果是：', c)
except(ValueError, ArithmeticError):
    print('程序发生数字格式异常，算术异常之一')
except:
    print('未知异常')
print('程序继续运行')

异常处理方法 pytest.raise()

• 可以捕获特定的异常
• 获取捕获的异常的细节（异常类型，异常信息）
• 发生异常，后面的代码将不会被执行

pytest.raise() 用法

def test_raise():
    with pytest.raises(ValueError, match='must be 0 or None'):
        raise ValueError("value must be 0 or None")

def test_raise1():
    with pytest.raises(ValueError) as exc_info:
        raise ValueError("value must be 42")
    assert exc_info.type is ValueError
    assert exc_info.value.args[0] == "value must be 42"